Гибкие мониторинг использования решения

Используйте многофункциональные мониторинг использования инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

мониторинг использования

  • Blobr оптимизирует рекламный бюджет и предлагает управляемые ИИ решения для API.
    0
    0
    Что такое Blobr?
    Blobr — это платформа на базе ИИ, предназначенная для помощи компаниям в оптимизации своих рекламных бюджетов и эффективном управлении API. Она использует современные алгоритмы ИИ для анализа данных о продажах и маркетинге, предоставляя полезные инсайты для улучшения показателей. Blobr предлагает такие функции, как документация API, мониторинг использования и варианты монетизации, что делает его легким для компаний, чтобы делиться и управлять своими API без глубоких технических знаний. С помощью Blobr компании могут извлекать маркетинговые и продажные инсайты, запрашивая свои любимые бизнес-инструменты через простой чат-интерфейс.
  • Эффективно отслеживайте использование ChatGPT с помощью этого расширения для Chrome.
    0
    0
    Что такое GPT4-Requests-Counter?
    Расширение GPT4-Requests-Counter для Chrome помогает пользователям эффективно отслеживать свои вопросы к ChatGPT. Считают количество запросов, сделанных за 3-часовой период, данное расширение позволяет пользователям контролировать свои модели использования и обеспечивает их недопущение превышения лимитов использования. Удобный интерфейс предоставляет четкую визуальную обратную связь о сделанных запросах, улучшая взаимодействие с ИИ. Будь то разработчики, блогеры или обычные пользователи, этот инструмент является необходимым помощником для всех, кто хочет оптимизировать использование ChatGPT.
  • CLI-клиент для взаимодействия с локальными моделями LLM Ollama, обеспечивающий многоходовые чаты, потоковую выдачу и управление подсказками.
    0
    0
    Что такое MCP-Ollama-Client?
    MCP-Ollama-Client предоставляет унифицированный интерфейс для связи с локально запущенными языковыми моделями Ollama. Он поддерживает полудуплексные многоходовые диалоги с автоматическим отслеживанием истории, потоковое отображение токенов завершения и динамические шаблоны подсказок. Разработчики могут выбирать среди установленных моделей, настраивать гиперпараметры такие как температуру и максимальное количество токенов, а также контролировать показатели использования прямо в терминале. Клиент предоставляет простую REST-подобную API-обертку для интеграции в автоматизированные скрипты или локальные приложения. Встроенная обработка ошибок и конфигурационное управление позволяют упростить разработку и тестирование рабочих процессов на базе LLM без зависимости от внешних API.
Рекомендуемые