Soluções мониторинг использования adaptáveis

Aproveite ferramentas мониторинг использования que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

мониторинг использования

  • Blobr otimiza o orçamento de anúncios e oferece soluções de gerenciamento de API impulsionadas por IA.
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    O que é Blobr?
    Blobr é uma plataforma impulsionada por IA projetada para ajudar empresas a otimizar seu orçamento publicitário e gerenciar suas APIs de forma eficiente. Utiliza algoritmos avançados de IA para analisar dados de vendas e marketing, fornecendo insights acionáveis para melhorar o desempenho. Blobr oferece recursos como documentação de API, monitoramento de uso e opções de monetização, facilitando para as empresas compartilharem e gerenciarem suas APIs, sem precisar de extensos conhecimentos técnicos. Com Blobr, as empresas podem descobrir insights de marketing e vendas ao consultar suas ferramentas de negócios favoritas por meio de uma interface de chat simples.
  • Monitore sua utilização do ChatGPT de forma eficiente com esta extensão do Chrome.
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    O que é GPT4-Requests-Counter?
    A extensão GPT4-Requests-Counter do Chrome ajuda os usuários a acompanhar efetivamente seus prompts de perguntas ao ChatGPT. Contando o número de perguntas feitas dentro de um período de 3 horas, essa extensão permite que os usuários mantenham um controle sobre seus padrões de uso e garante que eles não excedam os limites de utilização. A interface amigável oferece um feedback visual claro sobre as consultas feitas, aprimorando a experiência de interação com a IA. Seja para desenvolvedores, blogueiros ou usuários gerais, essa ferramenta é um companheiro essencial para qualquer um que busca otimizar seu uso do ChatGPT.
  • Um cliente CLI para interagir com modelos LLM do Ollama localmente, permitindo chat de múltiplas rodadas, saída em streaming e gerenciamento de prompts.
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    O que é MCP-Ollama-Client?
    MCP-Ollama-Client fornece uma interface unificada para comunicar-se com os modelos de linguagem do Ollama que rodam localmente. Suporta diálogos de múltiplas vias com rastreamento automático de histórico, streaming ao vivo de tokens de conclusão e templates de prompts dinâmicos. Desenvolvedores podem escolher entre modelos instalados, personalizar hiperparâmetros como temperatura e máximo de tokens, e monitorar métricas de uso diretamente no terminal. O cliente expõe uma API wrapper simples ao estilo REST para integração em scripts de automação ou aplicações locais. Com relatórios de erro integrados e gerenciamento de configurações, facilita o desenvolvimento e teste de fluxos de trabalho movidos por LLM sem depender de APIs externas.
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