LLM-Anbieter
Notemd bietet 36 Profile für OpenAI-kompatible APIs, Anthropic, Google, Azure OpenAI und Ollama. Wähle das Protokoll deines Endpunkts, setze Zugangsdaten und prüfe eine kleine Aufgabe. Voreinstellungen sind änderbare Ausgangswerte, keine Zusage aktueller Modellverfügbarkeit.
Kategorien
Die Tabellen stammen aus dem Register. URL-Schema und Pfad erhalten, Platzhalter durch tatsächliche Deploymentwerte ersetzen. Zugang, Preise und Abkündigungen verantwortet der Anbieter.
Cloud-Anbieter
| Anbieter | Voreingestelltes Modell | Voreingestellte Basis-URL |
|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | https://api.deepseek.com |
| Qwen | qwen3-235b-a22b | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Qwen Code | qwen3-coder-plus | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Doubao | ep-xxxxxxxxxxxxxxxx | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
| Moonshot | kimi-k2-0905-preview | https://api.moonshot.cn/v1 |
| Xiaomi MiMo | mimo-v2.5-pro | https://api.xiaomimimo.com/v1 |
| GLM | glm-5 | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
| Z AI | glm-5 | https://api.z.ai/api/paas/v4 |
| MiniMax | MiniMax-M2.7 | https://api.minimaxi.com/v1 |
| Baidu Qianfan | ernie-4.5-turbo-32k | https://qianfan.baidubce.com/v2 |
| SiliconFlow | Qwen/QwQ-32B | https://api.siliconflow.cn/v1 |
| Huawei Cloud MaaS | DeepSeek-V3 | https://api.modelarts-maas.com/v1 |
| OpenAI | gpt-4o | https://api.openai.com/v1 |
| Anthropic | claude-3-5-sonnet-20240620 | https://api.anthropic.com |
gemini-2.0-flash-exp | https://generativelanguage.googleapis.com/v1 | |
| Mistral | mistral-large-latest | https://api.mistral.ai/v1 |
| Azure OpenAI | gpt-4o | Endpunkt der eigenen Azure-Ressource konfigurieren |
| xAI | grok-4 | https://api.x.ai/v1 |
| Groq | moonshotai/kimi-k2-instruct-0905 | https://api.groq.com/openai/v1 |
| Together | meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo | https://api.together.xyz/v1 |
| Fireworks | accounts/fireworks/models/kimi-k2p5 | https://api.fireworks.ai/inference/v1 |
| Nebius | openai/gpt-oss-120b | https://api.studio.nebius.com/v1 |
| Cerebras | gpt-oss-120b | https://api.cerebras.ai/v1 |
Gateways und Proxys
| Anbieter | Voreingestelltes Modell | Voreingestellte Basis-URL |
|---|---|---|
| OpenRouter | anthropic/claude-3.7-sonnet | https://openrouter.ai/api/v1 |
| AIHubMix | gpt-4o-mini | https://aihubmix.com/v1 |
| GitHub Models | gpt-4o-mini | https://models.github.ai/inference |
| PPIO | qwen/qwen3-32b | https://api.ppinfra.com/v3/openai |
| New API | gpt-4.1 | http://localhost:3000/v1 |
| LiteLLM | your-proxy-model | http://localhost:4000/v1 |
| Hugging Face | openai/gpt-oss-120b | https://router.huggingface.co/v1 |
| Vercel AI Gateway | anthropic/claude-sonnet-4.5 | https://ai-gateway.vercel.sh/v1 |
| Requesty | anthropic/claude-3-7-sonnet-latest | https://router.requesty.ai/v1 |
| OpenAI Compatible | your-model-id | https://your-openai-compatible-endpoint/v1 |
Lokale Anbieter
| Anbieter | Voreingestelltes Modell | Voreingestellte Basis-URL |
|---|---|---|
| OVMS | openvino-model | http://localhost:8000/v3 |
| LMStudio | local-model | http://localhost:1234/v1 |
| Ollama | llama3 | http://localhost:11434/api |
Chinesische Anbieter
Siehe regionale Einrichtung für DeepSeek, Qwen, Doubao, Moonshot, GLM und weitere Profile. Die Kategorie verspricht weder geografische Verfügbarkeit noch Sprachqualität. Kontoregion, Endpoint und Modellrechte müssen passen.
Aufgabenmodelle
useMultiModelSettings aktiviert getrennte Anbieter und Modellüberschreibungen. Sonst gilt activeProvider. Leere Modelle übernehmen das Anbietermodell; ungültig gespeicherte Anbieter werden beim Laden mit dem aktiven Anbieter abgeglichen.
| Aufgabe | Anbietereinstellung | Modellüberschreibung |
|---|---|---|
| Links | addLinksProvider | addLinksModel |
| Titelgenerierung | generateTitleProvider | generateTitleModel |
| Recherche | researchProvider | researchModel |
| Übersetzung | translateProvider | translateModel |
| Konzepte | extractConceptsProvider | extractConceptsModel |
| Mermaid-Zusammenfassung | summarizeToMermaidProvider | summarizeToMermaidModel |
| Originaltext | extractOriginalTextProvider | extractOriginalTextModel |
DeepSeek ist Standard für aktiven und gespeicherte Aufgabenanbieter. Ein Wechsel nur des aktiven Profils ersetzt keine eingeschalteten Aufgabenumleitungen. Vor privaten Inhalten jede Aufgabe prüfen.
API-Architektur
Transportschichten
Obsidian-Anfragen besitzen protokollgerechte Fallbacks: Node-HTTP-Streams auf Desktop, fetch in anderen Umgebungen. Protokoll und Transport sind verschieden. Claude über ein OpenAI-Gateway nutzt dessen Profil, nicht das native Anthropic-Profil.
Wiederholungen
Stabiler Modus ist standardmäßig aus. Wo anwendbar sind drei Wiederholungen und fünf Sekunden Intervall konfiguriert. Vorübergehende Fehler können den gemeinsamen Wiederholungs-/Fallbackpfad nutzen. Zugangsdaten und ungültige Modelle korrigieren; entfernte Timeouts oder Quoten können lange Aufgaben weiter scheitern lassen.
Antwortcache
Ein begrenzter Speichercache kann erfolgreiche Antworten wiederverwenden. Endpoint, Modell, Generierungsparameter, Prompt und Inhalt bestimmen die Identität. Kein dauerhafter Speicher, Kostenmesser oder Versprechen, bezahlte Anfragen zu vermeiden.
Reasoning-Modelle
Reasoning-/Thinking-Regler folgen Profil- und Modellregeln. Keine protokollspezifischen Parameter zwischen Anbietern kopieren. Ein funktionierender Chat garantiert keine beliebigen Token-, Sampling- oder Reasoning-Einstellungen.
Tokenschätzung
Textschätzungen und Ausgabelimits sind keine exakten Anbieter-Tokenzahlen. Reale Nutzung beim Anbieter prüfen. Ein allgemeiner Kostenrechner wird nicht bereitgestellt.
Modelle finden
Fetch models ist profilabhängig; einzelne Deployments benötigen manuelle Modell-/Deploymentnamen. Listenrecht und Generierungsrecht sind unabhängig.
Verbindung testen verwendet den Profilmodus: models-then-chat kann schon anhand der Liste erfolgreich sein, chat-only sendet eine kleine Generierung. Anschließend eine echte Aufgabe prüfen.
- Anthropic und Google haben native Listenprotokolle.
- Ollama zeigt geladene Tags, LM Studio die Modelle seines Servers.
- Azure benötigt Deployment samt API-Version.
- Gateways können Listen sperren und explizite Chatmodelle dennoch erlauben.
Schnellstart
- Passendes Profil in Settings → Notemd wählen.
- Adresse, Zugang und verfügbares Modell/Deployment eintragen.
- Verbindung und Testnotiz prüfen.
- Ausgabe und Fortschritt vor Stapeln und Aufgabenrouting kontrollieren.
Lokal Modell vorbereiten und Server starten. Ollama benötigt keinen Schlüssel; LM Studio einen optionalen, voreingestellt EMPTY. Falls nötig echten Token verwenden. Websuche bleibt netzabhängig.