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# SambaNova Cloud

## Überblick

[SambaNova Cloud](http://cloud.sambanova.ai?utm_source=elevenlabs\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) ist der schnellste Anbieter der besten [Open-Source-Modelle](https://docs.sambanova.ai/cloud/docs/get-started/supported-models), darunter DeepSeek R1, DeepSeek V3, Llama 4 Maverick und weitere. Über einen
OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt können Sie Ihren ElevenLabs-Agenten in wenigen Minuten auf ElevenLabs einrichten.

Sehen Sie sich dieses [Video](https://www.youtube.com/watch?v=46W96JcE_p8) mit einer Anleitung und Demo an, wie Sie Ihren ElevenLabs-Agents-Agenten so konfigurieren, dass er SambaNovas extrem schnelle LLMs nutzt.

## Modell auswählen

Um die volle Leistung von ElevenLabs Agents zu nutzen, benötigen Sie ein Modell, das Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben unterstützt. SambaNova empfiehlt für Genauigkeit und Leistung die folgenden Modelle:

* `DeepSeek-V3-0324` (671B-Modell)
* `Meta-Llama-3.3-70B-Instruct`
* `Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct`
* `Qwen3-32B`

Aktuelle Informationen zu modellspezifischen Kontextfenstern finden Sie auf [dieser](https://docs.sambanova.ai/cloud/docs/get-started/supported-models) Seite.

Beachten Sie, dass `Meta-Llama-3.3-70B-Instruct` SambaNovas umfassend getestetes Modell ist. Falls ein Modell Probleme verursacht, können Sie dies auf SambaNovas [Community-Seite](https://community.sambanova.ai) melden.

## Ihren ElevenLabs-Agenten mit einem SambaNova-LLM konfigurieren

Rufen Sie [cloud.sambanova.ai/apis](https://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=elevenlabs\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) auf und erstellen Sie einen neuen API-Schlüssel.

![Secret hinzufügen](/docs/_fern-img/9f15e96bc7394d1be5936a155aeaf3c450c48b1164623c0ca3a05f723aec81cd.webp)

Sobald Sie Ihren API-Schlüssel haben, können Sie ihn mit folgendem curl-Befehl testen:

```bash
curl -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
"stream": true,
"model": "DeepSeek-V3-0324",
"messages": [
	{
		"role": "system",
		"content": "You are a helpful assistant"
	},
	{
		"role": "user",
		"content": "Hello"
	}
]
}' \
 -X POST https://api.sambanova.ai/v1/chat/completions
```

Erstellen Sie einen neuen [KI-Agenten](https://elevenlabs.io/app/agents/agents) oder bearbeiten Sie einen vorhandenen.

Scrollen Sie zum Bereich „Workspace Secrets“ und wählen Sie „Add Secret“ aus. Nennen Sie den Schlüssel `SAMBANOVA_API_KEY` und kopieren Sie den Wert aus dem SambaNova-Cloud-Dashboard. Klicken Sie unbedingt auf „Save“, damit das Secret für Ihren Agenten verfügbar ist.

![Secret hinzufügen](/docs/_fern-img/8505deccfb198fbf8d33e3b936f65bf85caf59811bffbb708a5d526faa3329bc.webp)

Wählen Sie „Custom LLM“ im Dropdown-Menü aus.

![Benutzerdefiniertes LLM auswählen](/docs/_fern-img/45ec75f558a5c8e5070bd3170d96cbc54ef63e15d9f04ac472a45854a22a17ac.webp)

Geben Sie als Server-URL den OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt von SambaNova an: `https://api.sambanova.ai/v1`. Geben Sie als Modell-ID einen der oben genannten Modellnamen an, zum Beispiel `Meta-Llama-3.3-70B-Instruct`, und wählen Sie im Dropdown-Menü den API-Schlüssel `SAMBANOVA_API_KEY` aus.

![URL eingeben](/docs/_fern-img/d1e6fec480a23a0c3b11ca3b675dfddeaffe59f7a24becfaf1986675b109b99b.webp)

Setzen Sie die maximale Token-Anzahl auf 1024, um die Ausgabe des Agenten kurz zu halten. Fügen Sie außerdem im System-Prompt eine Anweisung hinzu, dass das Modell mit höchstens 500 Wörtern antworten soll.

![URL eingeben](/docs/_fern-img/2be33272ea2e7aaf6166d482a41bdf492f3a75f1e43e2e8cb9cf363fb3b6188f.webp)

Speichern Sie Ihre Änderungen und klicken Sie auf „Test AI Agent“, um mit Ihrem SambaNova-gestützten Agenten zu chatten.