LLMs обеспечивает унифицированное абстрагирование для различных моделей языка с открытым исходным кодом и хостингов, позволяя разработчикам загружать и запускать модели через один интерфейс. Поддерживает обнаружение моделей, управление запросами и пайплайнами, пакетную обработку и точный контроль за токенами, температурой и потоками. Пользователи легко могут переключаться между CPU и GPU, интегрировать локальные или удалённые хосты моделей и кэшировать ответы для повышения производительности. Включает утилиты для шаблонов запросов, анализа ответов и бенчмаркинга производительности моделей. Отделяя логику приложения от конкретных реализаций моделей, LLMs ускоряет разработку NLP-приложений, таких как чат-боты, генерация текста, суммаризация, перевод и другие, без привязки к поставщикам или проприетарным API.

MCP Agent Proxy выступает в качестве промежуточного сервиса между вашими приложениями и API OpenAI. Он прозрачно передает вызовы ChatCompletion и Embedding, обрабатывает потоковые ответы, кэширует результаты для повышения производительности и снижения затрат, логирует метаданные запросов и ответов для отладки, а также позволяет в реальном времени настраивать параметры API. Разработчики могут интегрировать его в существующие фреймворки агентов для упрощения мультиканальной обработки и поддержания единой управляющей точки для всех взаимодействий с ИИ.