Schnellstart

Das ist der schnellste Pfad von einem frischen Projekt zu einer funktionierenden Governance-Entscheidung. Drei Optionen für die erste Anfrage — wählen Sie die, die am besten zu Ihrer Build-Pipeline passt.

Voraussetzungen

• Ein Palveron-Konto (Registrierung)
• Ein Projekt-API-Key aus Einstellungen → Integration — Format pv_live_...

Das war's. Für den cURL-Pfad ist kein SDK-Install nötig.

Schritt 1 — Agenten registrieren

Jede governierte Anfrage sollte einem Agenten zugeordnet werden. Zwei Wege:

• Dashboard-Wizard — Agent Registry → Neuer Agent, Namen + Beschreibung ausfüllen, Template wählen, Registrieren klicken. Dauert ~30 Sekunden in Community.
• API — POST /api/v1/agents mit JSON-Body. Siehe api/agents.

Notieren Sie die ID des Agents (in der Registry sichtbar) — eine nackte CUID ohne Präfix. Sie wird als metadata.agent_id auf jeder Verify-Anfrage mitgesendet, damit Traces dem Agent zugeordnet werden. Der bei der Registrierung einmalig angezeigte ag_-Key wird dafür nicht verwendet — er wird noch von keinem API-Auth-Pfad akzeptiert; jede Anfrage authentifiziert sich mit dem Projekt-Key.

Schritt 2 — Erste Anfrage senden

curl -X POST https://gateway.palveron.com/api/v1/verify \
  -H "Authorization: Bearer pv_live_your_project_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Meine Sozialversicherungsnummer ist 123-45-6789.",
    "metadata": { "agent_id": "ckagent..." }
  }'

Auf der rohen HTTP-API gehört die Agent-Attribution in metadata.agent_id — es gibt kein Top-Level-Feld agent_id. Die agentId-/agent_id-Option der SDKs platziert sie dort für Sie.

Sie nutzen bereits einen LLM-Client? Nutzen Sie den Gateway-Proxy

Das Gateway ist wire-kompatibel mit OpenAI. Richten Sie Ihren bestehenden Client darauf und authentifizieren Sie mit Ihrem Palveron-Projekt-Key — jede Anfrage ist nun governiert, ohne weitere Code-Änderungen. Der Upstream-LLM-Key kommt aus der BYOM-Konfiguration Ihres Projekts (Einstellungen → Neural Gateway), nicht aus der Anfrage.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://gateway.palveron.com/v1",
    api_key="pv_live_your_project_key",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Fasse diese E-Mail zusammen..."}],
)

Das Gateway prüft jeden Prompt gegen Ihre Policies, bevor es ihn an Ihren konfigurierten LLM-Provider weiterleitet. Blockierte Prompts geben einen strukturierten Fehler statt der LLM-Antwort zurück.

Schritt 3 — Ergebnis prüfen

Öffnen Sie das Command Center im Dashboard. Sie sollten Ihren Trace innerhalb von Sekunden im Live-Activity-Feed sehen — mit Entscheidung, ausgelöster Policy, Integrity-Hash und Flare-Anker-Status.

Klicken Sie den Trace, um den Trace Explorer zu öffnen — er zeigt den vollen NGE-Breakdown, gematchte Policies und (bei aktivem Flare) den On-Chain-Proof-Link.

Entscheidungs-Referenz

Vollständige Entscheidungsliste und Status-Code-Mapping in der Verify-API-Referenz.

Flare-Status-Referenz

Nächste Schritte

Self-hosted

Wenn Sie das Gateway selbst hosten, zeigen Sie SDK / cURL auf Ihren eigenen Endpoint mit PALVERON_ENDPOINT:

export PALVERON_ENDPOINT=https://gateway.internal.firma.de:8080

Oder übergeben Sie baseUrl an den SDK-Konstruktor. Siehe Self-Hosting → Docker für den vollständigen Deployment-Leitfaden.