
Etwa 800 GB an Dateien wurden gelöscht, darunter die gesamte CursorAI-Anwendung selbst – nachdem Code ausgeführt wurde, der mithilfe von Gemini 3 innerhalb der CursorAI-IDE generiert worden war. Da Entwickler zunehmend auf LLMs zur Codegenerierung setzen, werden die Folgen ungeprüfter oder unsicherer Skripte immer gravierender. Daher ist es äußerst wichtig zu wissen, wie man gefährlichen, von LLMs generierten Code erkennt und entfernt.

Im Zeitraum 2025–2026 konsolidierte sich die Landschaft der KI-Tools weiter: Gateway-APIs (wie CometAPI) weiteten ihr Angebot aus, um OpenAI-ähnlichen Zugriff auf Hunderte von Modellen bereitzustellen,

Große Sprachmodelle (LLMs) – ChatGPT, Gemini, Claude, Modelle der Llama-Familie und ähnliche – haben sich rasant zu unverzichtbaren Forschungspartnern für Kryptographie entwickelt.

In diesem Leitfaden erhalten Sie eine praktische, codeintensive Anleitung zur Integration von LiteLLM mit CometAPI (das einen OpenAI-kompatiblen Dialekt spricht). Die Anleitung umfasst Installation, grundlegende Aufrufe, Asynchronität und Streaming sowie Tipps zur Bereitstellung. Dabei erläutern wir, was die neuesten Modellaktualisierungen für Ihre Integrationsoptionen bedeuten.