URL-Verkürzung für LLM
Base64-Codierung für vorhersagbare URL-Verkürzung kompatibel mit KI-Systemen
Übersicht
ZAGL bietet LLM-freundliche URL-Verkürzung mit Base64-Codierung für vorhersagbare, reproduzierbare Kurz-URLs. Dies ist ideal für KI-Anwendungen, die eine konsistente URL-Generierung ohne API-Schlüssel oder komplexe Authentifizierung benötigen.
LLM-kompatibel
Entwickelt für KI-Systeme
Vorhersagbar
Dieselbe URL erzeugt immer denselben Kurzcode
Keine API-Schlüssel
Einfache HTTP-Anfragen
API-Referenz
URL codieren
POST /api/llm/encodeAnfragekörper
{ "url": "https://example.com/long/url/path" }
Antwort
{ "success": true, "data": { "shortUrl": "https://za.gl/e/aHR0cHM6Ly9...", "encoded": "aHR0cHM6Ly9leGFtcGxl...", "originalUrl": "https://example.com/...", "method": "base64", "expires": null, "createdAt": "2024-01-01T00:00:00Z" } }
Kurz-URL aufrufen
GET /e/{base64}Beim Aufrufen der Kurz-URL wird automatisch zur Original-URL weitergeleitet. Die Base64-codierte Zeichenkette enthält die Original-URL und kann vorhersagbar decodiert werden.
Analysen
GET /api/llm/analytics?days=30&format=jsonErhalten Sie Analysedaten für LLM-generierte URLs. Unterstützt JSON- und CSV-Formate.
Abfrageparameter
days: Anzahl der Tage (1-365, Standard: 30)format: Antwortformat (json oder csv, Standard: json)
Limits und Spezifikationen
Ratenlimits
- • Codierung:: 60 requests/minute
- • Weiterleitungen:: 60 requests/minute
- • Analysen:: 120 requests/minute
Einschränkungen
- • Max. URL-Länge: 4KB
- • Protokolle: Nur HTTP, HTTPS
- • Private IPs: Aus Sicherheitsgründen blockiert
- • Läuft ab: Nie (permanente URLs)
Code-Beispiele
Python
llm_shortener.py
import base64 import urllib.parse import requests def shorten_url_llm(url): """ Create a predictable shortened URL using Base64 encoding Compatible with ZAGL LLM functionality """ # Validate URL if len(url) > 4096: raise ValueError("URL exceeds 4KB limit") # Encode to Base64 encoded_bytes = base64.b64encode(url.encode('utf-8')) encoded_str = encoded_bytes.decode('utf-8') # Remove padding for cleaner URLs clean_encoded = encoded_str.rstrip('=') # Generate short URL short_url = f"https://yourdomain.com/e/{clean_encoded}" return { "short_url": short_url, "encoded": clean_encoded, "original_url": url } def decode_llm_url(encoded_url): """ Decode a Base64 encoded URL """ # Add padding back if needed padding_needed = 4 - (len(encoded_url) % 4) if padding_needed != 4: encoded_url += '=' * padding_needed # Decode decoded_bytes = base64.b64decode(encoded_url) return decoded_bytes.decode('utf-8') # Example usage original_url = "https://example.com/very/long/url/path" result = shorten_url_llm(original_url) print(f"Short URL: {result['short_url']}") print(f"Encoded: {result['encoded']}")
JavaScript/Node.js
llm_shortener.js
// JavaScript/Node.js implementation function shortenUrlLLM(url) { // Validate URL if (url.length > 4096) { throw new Error("URL exceeds 4KB limit"); } // Validate URL format try { new URL(url); } catch { throw new Error("Invalid URL format"); } // Encode to Base64 const base64 = Buffer.from(url, 'utf-8').toString('base64'); // Remove padding for cleaner URLs const cleanBase64 = base64.replace(/=/g, ''); // Generate short URL const shortUrl = `https://yourdomain.com/e/${cleanBase64}`; return { shortUrl, encoded: cleanBase64, originalUrl: url }; } function decodeLLMUrl(encodedUrl) { // Add padding back if needed let paddedBase64 = encodedUrl; while (paddedBase64.length % 4) { paddedBase64 += '='; } // Decode from Base64 return Buffer.from(paddedBase64, 'base64').toString('utf-8'); } // Example usage const originalUrl = "https://example.com/very/long/url/path"; const result = shortenUrlLLM(originalUrl); console.log(`Short URL: ${result.shortUrl}`); console.log(`Encoded: ${result.encoded}`);
Terminal / cURL
terminal
# Encode a URL curl -X POST https://za.gl/api/llm/encode \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://example.com/very/long/url/path"}' # Get analytics curl "https://za.gl/api/llm/analytics?days=7&format=json" # Get analytics as CSV curl "https://za.gl/api/llm/analytics?days=30&format=csv" \ -o analytics.csv
Anwendungsfälle
LLM-Anwendungen
- • ChatGPT-Plugins und Integrationen
- • Claude Code und KI-Entwicklungstools
- • Automatische Inhaltsgenerierung
- • KI-gestütztes Link-Sharing
Automatisierung und Scripting
- • CI/CD-Pipelines
- • Webhook-Integrationen
- • Batch-URL-Verarbeitung
- • Dokumentationsgeneratoren
Kompatibel mit za.gl/llm-docs Spezifikation
Zuletzt aktualisiert: 12/3/2025