--- title: "Files-API aus der EU · Dateien für Batch-Jobs hochladen" description: "Laden Sie Dateien mit einer OpenAI-kompatiblen Files-API hoch, listen, laden und löschen Sie sie. Für Batch-Jobs und Werkzeuge, gespeichert in der EU." canonical: "https://inference.eu/de/api/files/" language: "de" --- POST /v1/files # Files-API: Dateien hochladen und verwalten, gespeichert in der EU Die Files-Endpunkte speichern Eingaben und Ergebnisse von Aufgaben, die nicht in eine einzelne Anfrage passen. Sie laden eine JSONL-Datei mit Anfragen für einen Batch-Job hoch, holen die Ergebnisse nach Abschluss ab und löschen beides, wenn Sie fertig sind. Die Endpunkte folgen der Files-API von OpenAI, und Dateien liegen in europäischen Rechenzentren. [Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example) 1. 01API-Format: OpenAI 2. 02Rechenzentren in der EU 3. 03Durch einen AV-Vertrag abgedeckt POST /v1/files ``` # Upload a JSONL file of requests for a batch job curl https://api.inference.eu/v1/files \ -H "Authorization: Bearer $INFERENCE_EU_API_KEY" \ -F purpose="batch" \ -F file="@ticket-classification.jsonl" # {"id": "file-7f3c2a", "object": "file", "bytes": 482113, "created_at": 1793620800, # "filename": "ticket-classification.jsonl", "purpose": "batch"} ``` ## Was die Endpunkte leisten `POST /v1/files` lädt eine Datei als `multipart/form-data` mit zwei Feldern hoch: `file` und `purpose`. Nutzen Sie `purpose` `batch` für Batch-Eingaben oder `user_data` für Dateien, die ein Werkzeug wie die Codeausführung lesen soll. Die Antwort ist ein Dateiobjekt mit `id`, `bytes`, `filename`, `purpose` und `created_at`. Über die `id` verweisen Sie überall sonst auf die Datei. `GET /v1/files` listet Ihre Dateien, `GET /v1/files/{file_id}` liefert ein einzelnes Objekt, `GET /v1/files/{file_id}/content` lädt den Inhalt herunter und `DELETE /v1/files/{file_id}` entfernt die Datei. Ausgabe- und Fehlerdateien von Batches erscheinen in derselben Liste mit `purpose` `batch_output`. ## Eine Batch-Eingabedatei vorbereiten Eine Batch-Eingabedatei ist JSON Lines: eine Anfrage pro Zeile, jeweils mit einer selbst gewählten `custom_id`, `method` `POST`, der `url` wie `/v1/chat/completions` oder `/v1/embeddings` und einem `body`, der genau dem entspricht, was Sie an diesen Endpunkt senden würden. Alle Zeilen einer Datei sollten denselben Endpunkt ansprechen. Wählen Sie eine aussagekräftige `custom_id`, etwa eine Ticketnummer oder Dokument-ID, denn Ergebnisse kommen in beliebiger Reihenfolge zurück und werden über diesen Wert zugeordnet. Prüfen Sie die Datei vor dem Upload: Jede Zeile muss gültiges JSON sein, und schon eine fehlerhafte Zeile kann die Validierung des ganzen Batches scheitern lassen. ## Speicherung, Aufbewahrung und Aufräumen Dateien liegen in europäischen Rechenzentren, sind nur mit Schlüsseln Ihrer Organisation zugänglich und werden nie zum Training von Modellen verwendet. Behandeln Sie sie wie jede andere Kopie Ihrer Daten: Löschen Sie Eingabedateien, sobald der Batch abgeschlossen ist und Sie die Ergebnisse haben, und Ausgabedateien, sobald sie verarbeitet sind. Ein kurzer Aufräumschritt am Ende jedes Jobs genügt. Er hält die Liste übersichtlich und begrenzt, wie viele sensible Daten im Speicher liegen. Wie lange nicht gelöschte Dateien aufbewahrt werden, hängt von Ihrem Vertrag ab und wird mit Ihnen abgestimmt. ## Fehler und Sonderfälle Ein Upload ohne `purpose` oder mit einem nicht unterstützten Wert ergibt einen 400-Fehler. Dateien über der Maximalgröße werden ebenfalls abgelehnt; teilen Sie große Eingaben auf mehrere Dateien und Batches auf. Die Größengrenze hängt von Ihrem Tarif ab und wird mit Ihnen abgestimmt. Eine Datei-ID, die nicht existiert oder einer anderen Organisation gehört, liefert 404. Den Inhalt einer Datei, die noch geschrieben wird, etwa die Ausgabe eines laufenden Batches, können Sie nicht herunterladen; warten Sie auf den Status `completed`. Wenn Sie eine Datei löschen, die ein laufender Batch nutzt, kann dieser scheitern. Löschen Sie Eingaben also erst danach. ## Files Endpunkt POST /v1/files Kategorie Endpunkte API-Format OpenAI Base URL api.inference.eu/v1 Verarbeitung Rechenzentren in der EU Training mit Ihren Daten Nie ## Files: häufige Fragen Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt. Ja. Hochladen, Auflisten, Abrufen, Herunterladen und Löschen folgen der Files-API von OpenAI mit denselben Multipart-Feldern und demselben Dateiobjekt. \`client.files.create\`, \`client.files.content\` und \`client.files.delete\` funktionieren in den OpenAI-SDKs mit Basis-URL und Schlüssel von inference.eu. \`batch\` für JSONL-Batch-Eingaben und \`user\_data\` für Dateien, die ein Werkzeug lesen soll, etwa eine Tabelle für die Codeausführung. Von einem Batch erzeugte Ausgabe- und Fehlerdateien tragen \`batch\_output\`. Fine-Tuning gehört nicht zur öffentlichen API; sprechen Sie uns an, wenn Sie eigene Modelle brauchen. In europäischen Rechenzentren. Dateien sind nur mit API-Schlüsseln Ihrer Organisation zugänglich und werden nie zum Training von Modellen verwendet. Löschen Sie sie, wenn Sie sie nicht mehr brauchen; die Aufbewahrung nicht gelöschter Dateien hängt von Ihrem Vertrag ab und wird Ihnen schriftlich bestätigt. Maximale Uploadgröße und Gesamtspeicher hängen von Ihrem Tarif ab und werden mit Ihnen abgestimmt. Sehr große Jobs teilen Sie auf mehrere JSONL-Dateien auf und reichen für jede einen eigenen Batch ein. So lässt sich auch ein fehlgeschlagener Teil leichter wiederholen. Erreicht ein Batch den Status \`completed\`, verweist \`output\_file\_id\` auf eine JSONL-Datei mit einem Ergebnis pro Zeile. Laden Sie sie mit \`GET /v1/files/{output\_file\_id}/content\` herunter. Sind einzelne Anfragen gescheitert, verweist \`error\_file\_id\` auf eine separate Datei mit dem Fehler für jede betroffene \`custom\_id\`. JSON Lines, eine Anfrage pro Zeile. Jede Zeile enthält \`custom\_id\`, \`method\` (\`POST\`), \`url\` (etwa \`/v1/chat/completions\`) und \`body\`, also den normalen Anfragekörper dieses Endpunkts. Verwenden Sie in einer Datei für alle Zeilen denselben Endpunkt und dasselbe Modell. Sie können Dateien mit \`purpose\` \`user\_data\` für Werkzeuge hochladen, die sie lesen. Brauchen Sie den Text eines PDF- oder Office-Dokuments, nutzen Sie das Werkzeug zur Dokumentkonvertierung. Es wandelt die Datei in Markdown um, das Sie aufteilen, einbetten oder in einen Prompt geben können. Listen Sie sie mit \`GET /v1/files\` auf und rufen Sie für jede \`DELETE /v1/files/{file\_id}\` auf. Jede Löschung liefert ein Objekt mit \`id\` und \`deleted: true\`. Machen Sie das zum letzten Schritt jedes Batch-Jobs, damit Ein- und Ausgaben nicht länger als nötig gespeichert bleiben. [Frage stellen](https://inference.eu/de/kontakt/) ## Verwandte Seiten [API-Überblick](https://inference.eu/de/api/) - [BatchesFühren Sie Tausende Chat- oder Embedding-Anfragen als asynchronen Job aus. OpenAI-kompatible Batch-API mit JSONL-Upload, verarbeitet in der EU.Endpunkte](https://inference.eu/de/api/batches/) - [Document conversionWandeln Sie PDF-, Word-, PowerPoint- und Excel-Dateien in sauberes Markdown für RAG und Prompts um. 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