<!-- TITLE: LLMduckt -->
<!-- DESCRIPTION: Lehrende geben Studierenden über das TeachCenter einen eigenen Schlüssel für KI-Sprachmodelle – zum Programmieren gegen die Schnittstelle. -->
<!-- LANG: de -->
<!-- URL: https://flaait.tugraz.at/services/llmduckt/ -->
<!-- URL_DE: https://flaait.tugraz.at/services/llmduckt/ -->
<!-- URL_EN: https://flaait.tugraz.at/en/services/llmduckt/ -->
<!-- TYPE: service -->
<!-- STATUS: pilot -->
<!-- PILLARS: ai, future -->
<!-- PILLAR_TITLES: AI for Teaching, Future Learning -->
<!-- DETAIL: full -->

# LLMduckt

*Lehrende geben Studierenden über das TeachCenter einen eigenen Schlüssel für KI-Sprachmodelle – zum Programmieren gegen die Schnittstelle.*

**Eckdaten**

- **Schwerpunkte:** AI for Teaching, Future Learning
- **Status:** Pilotbetrieb
- **Adresse:** [llm.tugraz.at](https://llm.tugraz.at)
- **Schnittstelle:** OpenAI-compatible API
- **Zugang:** API-Schlüssel über den TeachCenter-Kurs
- **Betrieb:** OE Lehr- und Lerntechnologien
- **Kontakt:** [telucation@tugraz.at](mailto:telucation@tugraz.at)

Lehre mit KI-Sprachmodellen braucht nicht nur Chatoberflächen, sondern auch Zugänge zur Programmierschnittstelle – und dafür für jede Studierende und jeden Studierenden einen eigenen Schlüssel. LLMduckt stellt beides bereit: Lehrende wählen die Modelle, das TeachCenter verteilt die API-Schlüssel an den Kurs.

In der Programmierlehre ist die Schnittstelle selbst der Gegenstand: Studierende schreiben Code, der ein Sprachmodell aufruft. LLMduckt gibt ihnen dafür einen eigenen Schlüssel für eine Programmierschnittstelle (API), die zur OpenAI-API kompatibel ist – bestehende Bibliotheken und Codebeispiele funktionieren damit weiter. Für die Arbeit im Browser gibt es *Academic AI*, das Chatangebot für Bedienstete der TU Graz; die beiden Angebote ergänzen sich.

Lehrende entscheiden, welche Modelle ihr Kurs verwenden darf – und damit auch, wo gerechnet wird. Zur Auswahl stehen Modelle auf Servern der TU Graz sowie Modelle bei externen Anbietern; die jeweils aktuelle Liste steht unter [verfügbare Modelle](https://llm.tugraz.at/models-available).

## Einrichtung für einen Kurs

Die Freischaltung übernimmt der TeachCenter-Support; für Lehrende sind es drei Schritte:

- Aus den [verfügbaren Modellen](https://llm.tugraz.at/models-available) jene auswählen, die die Studierenden nutzen sollen.
- Den [TeachCenter](https://tc.tugraz.at)-Support kontaktieren und Kurs sowie gewählte Modelle nennen.
- Nach der Freischaltung erscheint im Kurs ein Link, über den die Studierenden ihren Schlüssel und Beispielcode abrufen.

Zugangsdaten und API-Schlüssel sind vertraulich: sie dürfen nicht weitergegeben und nicht veröffentlicht werden – auch nicht versehentlich in einem öffentlichen Repository. Was im Einzelnen gilt, steht in der [Benutzerrichtlinie](https://llm.tugraz.at/benutzerrichtlinie).

> **Aktuelles**
> **Service-Start im Herbst 2026**
>
> LLMduckt steht ab Herbst 2026 als Service der OE Lehr- und Lerntechnologien zur Verfügung. Lehrende können ihre Kurse ab dann über den [TeachCenter](https://tc.tugraz.at)-Support freischalten lassen.

## Weiterführende Links

- [LLMduckt öffnen · llm.tugraz.at](https://llm.tugraz.at)
- [Häufige Fragen (FAQ) · Einrichtung, Abgrenzung zu Academic AI, Zugang](https://llm.tugraz.at/faq)
- [Verfügbare Modelle · llm.tugraz.at/models-available](https://llm.tugraz.at/models-available) (TU-Graz-Account)
- [TeachCenter der TU Graz · Kursverwaltung und Ausgabe der Schlüssel](https://tc.tugraz.at) (TU-Graz-Account)

- [Impressum](https://tugraz.at/go/impressum)
- [Benutzerrichtlinie](https://llm.tugraz.at/benutzerrichtlinie)
- [FAQ](https://llm.tugraz.at/faq)