Outils suporte a múltiplos provedores simples et intuitifs

Explorez des solutions suporte a múltiplos provedores conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

suporte a múltiplos provedores

  • Un wrapper Python permettant des appels sans problème à l’API Anthropic Claude via les interfaces SDK Python OpenAI existantes.
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    Qu'est-ce que Claude-Code-OpenAI ?
    Claude-Code-OpenAI transforme l’API Claude d’Anthropic en un remplacement direct pour les modèles OpenAI dans les applications Python. Après installation via pip et configuration des variables d’environnement OPENAI_API_KEY et CLAUDE_API_KEY, vous pouvez utiliser des méthodes familières telles que openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() avec des noms de modèles Claude (par ex. claude-2, claude-1.3). La bibliothèque intercepte les appels, les route vers les points de terminaison Claude correspondants et normalise les réponses pour correspondre aux structures de données d’OpenAI. Elle supporte le streaming en temps réel, la mappage des paramètres avancés, la gestion des erreurs et la modélisation des invites. Cela permet aux équipes d’expérimenter avec Claude et GPT de façon interchangeable sans refactoriser le code, permettant une prototypage rapide pour chatbots, génération de contenu, recherche sémantique et flux de travail LLM hybrides.
    Fonctionnalités principales de Claude-Code-OpenAI
    • Proxy les appels API OpenAI vers les modèles Claude d’Anthropic
    • Support pour les points de terminaison ChatCompletion, Completion et Embedding
    • Support pour les réponses en streaming
    • Mappage automatique des paramètres et normalisation des réponses
    • Gestion des erreurs et templating des invites
  • framework Python open-source permettant aux développeurs de créer des agents d'IA contextuels avec mémoire, intégration d'outils et orchestration LLM.
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    Qu'est-ce que Nestor ?
    Nestor propose une architecture modulaire pour assembler des agents d'IA qui maintiennent l'état de la conversation, invoquent des outils externes et personnalisent les pipelines de traitement. Les principales fonctionnalités incluent des magasins de mémoire basés sur la session, un registre pour les fonctions ou plugins d'outils, des modèles de prompts flexibles et des interfaces unifiées pour les clients LLM. Les agents peuvent exécuter des tâches séquentielles, effectuer des branchements décisionnels et s’intégrer aux API REST ou scripts locaux. Nestor est indépendant du framework, permettant aux utilisateurs de travailler avec OpenAI, Azure ou des fournisseurs LLM auto-hébergés.
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