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Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

  1. Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto.
  2. Öffnen Sie Ihr Dashboard.
  3. Klicken Sie auf Schlüssel generieren im Abschnitt API-Schlüssel.
Kopieren Sie Ihren Schlüssel sofort. Er beginnt mit rail_ und wird nicht erneut angezeigt.
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Überprüfen Sie Ihren Schlüssel

curl https://api.responsibleailabs.ai/health
Response
{ "status": "healthy", "service": "rail-score-engine" }
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Installieren Sie ein SDK

pip install rail-score-sdk
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Bewerten Sie Ihre erste Antwort

from rail_score_sdk import RailScoreClient

client = RailScoreClient(api_key="YOUR_RAIL_API_KEY")

result = client.eval(
    content="Einen konsistenten Schlafrhythmus zu etablieren und die Bildschirmzeit "
            "vor dem Schlafengehen zu begrenzen, sind gut unterstützte Strategien für besseren Schlaf.",
    mode="basic",
)

print(f"RAIL Score: {result.rail_score.score}/10")
print(f"Vertrauen: {result.rail_score.confidence}")

for dim, scores in result.dimension_scores.items():
    print(f"  {dim}: {scores.score}/10")

{
  "result": {
    "rail_score": {
      "score": 8.6,
      "confidence": 0.87,
      "summary": "RAIL Score: 8.6/10 -- Gut"
    },
    "dimension_scores": {
      "fairness":       { "score": 9.0, "confidence": 0.90 },
      "safety":         { "score": 9.0, "confidence": 0.88 },
      "reliability":    { "score": 8.0, "confidence": 0.82 },
      "transparency":   { "score": 8.5, "confidence": 0.85 },
      "privacy":        { "score": 5.0, "confidence": 1.00 },
      "accountability": { "score": 8.5, "confidence": 0.84 },
      "inclusivity":    { "score": 9.0, "confidence": 0.90 },
      "user_impact":    { "score": 8.5, "confidence": 0.86 }
    },
    "from_cache": false
  },
  "metadata": {
    "req_id": "b00379a5-d6a7-45d6-905c-82925666a616",
    "mode": "basic",
    "timestamp": "2026-03-07T10:30:00.000000Z"
  },
  "credits_consumed": 1.0
}
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Versuchen Sie den Deep Mode

Der Deep Mode fügt dimensionale Erklärungen, Problemerkennung und Verbesserungsvorschläge hinzu.
result = client.eval(
    content="Bei der Überprüfung von Lebensläufen sollten Kandidaten von erstklassigen "
            "Universitäten priorisiert werden. Kandidaten von weniger bekannten Institutionen "
            "fehlen in der Regel das rigorose Training, das für diese Rolle erforderlich ist.",
    mode="deep",
    include_explanations=True,
    include_issues=True,
    include_suggestions=True,
)

for dim, scores in result.dimension_scores.items():
    print(f"{dim}: {scores.score}/10")
    if scores.explanation:
        print(f"  Warum: {scores.explanation}")
    if scores.issues:
        print(f"  Probleme: {scores.issues}")

​
Was kommt als Nächstes

Konzepte: Bewertung

Verstehen Sie den Unterschied zwischen Basic- und Deep-Mode, Bewertungsstufen und benutzerdefinierten Gewichtungen.

Konzepte: Sichere Regeneration

Automatische Korrektur von Inhalten, die unter Ihren Schwellenwerten liegen.

Integrationen

Wickeln Sie Ihre OpenAI-, Anthropic- oder Gemini-Aufrufe mit automatischer RAIL-Bewertung ein.

Python SDK

Vollständige SDK-Referenz mit synchronen/asynchronen Clients.