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# Python: Konfiguration

> Nur-Lesen Introspektion Ihrer Anwendungs-Richtlinie, Plan-Fähigkeiten und Dimensionen mit client.get_config / get_capabilities / get_dimensions. Keine Credits verbraucht.

<Info>
  **Konzept:** [Anwendungen](/concepts/applications) · [Richtlinien-Engine](/concepts/policy-engine) | **API:** [Konfiguration](/api-reference/config)
</Info>

<Note>
  Hinzugefügt in **SDK 2.6.0**. Jeder API-Schlüssel ist an eine Anwendung gebunden, deren Governance-Richtlinie zentral im [Dashboard](https://responsibleailabs.ai/dashboard) konfiguriert wird. Diese drei Methoden lassen Ihren Code diese Konfiguration zur Laufzeit lesen — nützlich für Startup-Prüfungen, Dashboards und Überwachung. Sie sind nur-Lesen und **verbrauchen keine Credits**.
</Note>

```mermaid theme={null}
flowchart LR
    K["Ihr API-Schlüssel"] --> A["client.get_config()<br/>Richtlinie + Durchsetzungsmodus"]
    K --> B["client.get_capabilities()<br/>Plan-Funktionen + Limits"]
    K --> C["client.get_dimensions()<br/>Gewichte + Schwellenwerte"]
```

## Anwendungs-Konfiguration

`get_config()` gibt die Anwendung zurück, an die der Schlüssel gebunden ist, ihre Governance-Richtlinie und ob die Durchsetzung aktiv Antworten formt oder nur beobachtet.

```python theme={null}
from rail_score_sdk import RailScoreClient

client = RailScoreClient(api_key="YOUR_RAIL_API_KEY")

cfg = client.get_config()

print(f"Application: {cfg.application.id} ({cfg.application.environment})")
print(f"Plan:        {cfg.application.plan}")
print(f"Enforcement: {cfg.policy.enforcement}")   # log_only | block | regenerate
print(f"Eval mode:   {cfg.policy.eval_mode}")      # basic | deep
print(f"Threshold:   {cfg.policy.overall_threshold}")
print(f"Mode:        {cfg.enforcement.mode}")      # enforce | monitor

if cfg.policy.locked:
    print("Policy is locked by an administrator; per-request overrides are ignored.")
```

## Plan-Fähigkeiten

`get_capabilities()` berichtet, auf was der Plan des Schlüssels zugreifen kann — Bewertungsmodi, Compliance Frameworks, Agent und DPDP Funktionen sowie Anfragenlimits. Verwenden Sie es, um Verhalten anzupassen, ohne Plan-Annahmen hart zu codieren.

```python theme={null}
caps = client.get_capabilities()

print(f"Plan: {caps.plan}")
print(f"Frameworks: {caps.compliance.get('frameworks')}")
print(f"DPDP evidence available: {caps.dpdp.get('evidence')}")   # Pro+ only
print(f"Requests/day: {caps.limits.get('requests_per_day')}")     # None = unlimited
```

## Dimensions-Metadaten

`get_dimensions()` gibt die acht RAIL Dimensionen mit dem **Gewicht** und **Schwellenwert** zurück, die für Ihre Anwendung konfiguriert sind, plus die Sore Bands, in die ein Ergebnis fällt.

```python theme={null}
dims = client.get_dimensions()

for d in dims.dimensions:
    print(f"{d.get('name'):14} weight={d.get('weight')} threshold={d.get('threshold')}")

for band in dims.score_bands:
    print(band.get("band"), ">=", band.get("min"))
```

<Tip>
  Jedes typisierte Ergebnis zeigt auch ein `.raw` dict mit der unveränderten Antwort, daher sind neue Felder immer erreichbar, auch bevor das SDK einen typisierten Accessor hinzufügt.
</Tip>

## Async

Der Async-Client zeigt die gleichen drei Methoden:

```python theme={null}
import asyncio
from rail_score_sdk import AsyncRAILClient

async def main():
    client = AsyncRAILClient(api_key="YOUR_RAIL_API_KEY")
    caps = await client.get_capabilities()
    print(caps["plan"])  # async client returns raw dicts

asyncio.run(main())
```

## Verwandt

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Konfigurations-API" icon="gear" href="/api-reference/config">
    Die REST Endpoints hinter diesen Methoden.
  </Card>

  <Card title="Richtlinien-Engine" icon="gavel" href="/concepts/policy-engine">
    Wie Durchsetzung, Schwellenwerte und Sperren funktionieren.
  </Card>
</CardGroup>