高評分skalierbare Leistung工具

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skalierbare Leistung

  • Awan LLM:為所有用戶提供無限制的AI代幣生成。
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    Awan LLM 是什麼?
    Awan LLM是一個創新的語言模型API提供商,提供無限制的代幣生成,且無需支付通常的每個代幣費用,對於開發者和企業來說是非常經濟的選擇。它面向普遍的用戶基礎,使得可以無縫集成到各種應用程序中。該平台的架構旨在提供可靠性和可訪問性,使得用戶能夠輕鬆有效地利用先進的AI技術。無論您是在開發聊天機器人、自動內容創建工具或智能系統,Awan LLM都確保您擁有可擴展性能所需的資源。
    Awan LLM 核心功能
    • 無限制的代幣生成
    • 每月定價模型
    • 高可靠性和性能
    • 用戶友好的API文檔
    Awan LLM 優缺點

    缺點

    沒有開源碼或公開GitHub倉庫可用。
    可能對底層模型細節透明度有限。
    儘管有無限代幣,仍然有速率限制。

    優點

    在模型上下文限制內無限代幣生成。
    無審查或使用限制。
    具有成本效益的月度定價,而非按代幣付費。
    支持包括AI助理、代理、角色扮演、數據處理和代碼補全等多種用例。
    擁有數據中心和GPU,提供可靠且可擴展的服務。
    注重隱私,不記錄提示或生成的數據。
    易於上手,提供快速入門指南和支持。
    Awan LLM 定價
    有免費方案YES
    免費試用詳情
    定價模式Freemium
    是否需要信用卡No
    有終身方案No
    計費頻率每月

    價格方案詳情

    Lite

    0 USD
    • 無限代幣
    • 每分鐘20次請求
    • 小型模型每日200次請求
    • 中型模型每日10次請求
    • 大型模型每日10次請求

    Core

    5 USD
    • 無限代幣
    • 每分鐘20次請求
    • 小型模型每日5000次請求
    • 中型模型每日3000次請求
    • 大型模型每日10次請求

    Plus

    10 USD
    • 無限代幣
    • 每分鐘50次請求
    • 小型模型每日10000次請求
    • 中型模型每日6000次請求
    • 大型模型每日2000次請求

    Pro

    20 USD
    • 無限代幣
    • 平行請求
    • 每分鐘100次請求
    • 小型模型每日80000次請求
    • 中型模型每日40000次請求
    • 大型模型每日30000次請求

    Max

    80 USD
    • 無限代幣
    • 平行請求
    • 每分鐘200次請求
    • 小型模型每日無限次請求
    • 中型模型每日無限次請求
    • 大型模型每日無限次請求

    Enterprise

    USD
    • 無限代幣
    • 每分鐘無限請求
    • 每日無限請求
    • 保證生成速度
    • 服務級別協議 (SLA)
    • 運行自己的模型或請求微調
    最新價格,請訪問: https://awanllm.com/pricing
  • Sinapsis讓您輕鬆建構自訂AI代理人,用於客戶支援、自資料分析與工作流程自動化,無需編碼。
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    Sinapsis 是什麼?
    Sinapsis提供一套完整集,用於建立能處理文字處理、資料檢索、決策支援與整合的AI代理。利用直覺式介面,使用者可以定義對話流程、設置觸發器,並連結外部API或資料庫。Sinapsis的協調引擎協調多個LLM呼叫,提供語境相關回應,並內建CRM、BI工具與訊息平台的連接器,簡化作業流程。它還包括版本控制、測試沙箱與即時監控儀表板。開發者可透過客製化Python腳本或Webhooks擴充能力。支援雲端、本地或混合部署選項,並具有企業級安全認證,確保關鍵應用的穩定性能與合規。
  • Java-Action-Storage 是一個LightJason模組,用於分散式多智能體應用中記錄、存儲和檢索代理動作。
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    Java-Action-Storage 是什麼?
    Java-Action-Storage 是LightJason多智能體框架的核心組件,專為端到端存儲代理動作而設。它定義了一個通用的 ActionStorage 接口,配備了流行數據庫和文件系統的適配器,支持異步和批量寫入,並管理多個代理的並發訪問。用戶可以配置存儲策略、查詢歷史行為記錄,並重播序列以審計系統行為或在失敗後恢復代理狀態。該模組通過簡單的依賴注入進行集成,便於在基於Java的AI專案中快速採用。
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