LLMChat.me是一個線上服務，將數十個開源大型語言模型整合成一個統一的聊天介面。用戶可以選擇Vicuna、Alpaca、ChatGLM和MOSS等模型來生成文字、程式碼或創意內容。平台會存儲對話記錄，支援自訂系統提示，並允許無縫切換不同模型後端。非常適合實驗、原型開發與提升工作效率，LLMChat.me完全在瀏覽器中運行，無需下載，提供快速、安全且免費的存取主要由社群驅動的AI模型的途徑。

LLPhant 是一個開源的 Python 框架，讓開發者能建立多功能的 LLM 驅動代理。提供整合工具（API、搜尋、資料庫）、多輪對話記憶管理以及可自訂的決策循環。支援多個 LLM 後端（如 OpenAI、Hugging Face 及其他），插件式組件，以及配置驅動的工作流程，加快代理開發。可用於原型開發聊天機器人、自動化任務或建立融入外部工具與情境記憶的數位助手，免寫繁瑣重複碼。

LLM狀態機是一個開源的Python框架，專為使用明確狀態機構建AI代理而設計。開發者將狀態定義為離散步驟——每個調用一個大型語言模型或自訂邏輯——並根據輸出進行轉換。這種方法提供清晰性、可維護性和強健的錯誤處理，適用於多步、由LLM驅動的工作流程，例如文件處理、對話機器人或自動化流程。

Llamator是一個開源的JavaScript函式庫，讓開發者可以在統一的管道中，透過結合記憶模組、工具整合與動態提示模板，建立自主AI代理。它協調規劃、行動執行與反思循環，以處理多步驟任務，支援多個LLM提供者，並允許自定義工具來進行API調用或資料處理。利用Llamator，你可以快速在網頁或Node.js應用中原型化聊天機器人、個人助理及自動化工作流程，並且享有模組化架構，方便擴展與測試。

LLMs 提供多個開源和託管語言模型的統一抽象，使開發者可以透過單一界面載入並執行模型。它支援模型探索、提示與流程管理、批次處理，以及對 tokens、溫度及串流的細緻控制。用戶可輕鬆在 CPU 與 GPU 背景之間切換，整合本地或遠端模型伺服器，並快取回應以提升效能。框架包含提示範本、回應解析和模型效能基準等工具。透過將應用邏輯與模型專屬實作分離，LLMs 加速 NLP 應用的開發，如聊天機器人、文字產生、摘要、翻譯等，且無供應商鎖定或專有 API。

Web LLM Assistant是一個輕量級的開源框架，可將您的瀏覽器轉變為人工智慧推理平台。它利用WebGPU和WebAssembly後端，在客戶端裝置上直接運行LLM，確保隱私與離線能力。使用者可以導入並切換LLaMA、Vicuna、Alpaca等模型，與助手聊天，並觀看串流回應。模組化的React界面支援主題、對話歷史、系統提示及插件式擴展，以實現自定義行為。開發者可自訂界面、整合外部API，並微調提示詞。部署只需託管靜態檔案，無需後端伺服器。Web LLM Assistant致力於讓任何現代瀏覽器皆能實現高性能的本地推理，推廣AI普及。

Dagger LLM 是一套結合最先進大型語言模型的 AI 功能組，用於簡化 DevOps 管道的開發。使用者用自然語言描述所需的 CI/CD 流程，Dagger LLM 會將這些提示轉換成完整的管道定義，支援多種語言與框架。它提供即時的程式碼建議、優化建議與情境調整。內建除錯與重構智能，團隊可快速迭代管道、執行最佳實踐並確保複雜容器部署的一致性。

llm-tournament提供一個模塊化、可擴展的方法，用於大型語言模型的基準測試。用戶定義參賽者（LLMs），配置錦標賽分支，指定提示和評分邏輯，並運行自動回合。結果匯總到排行榜和可視化圖表，幫助基於數據做出與LLM相關的選擇和微調決策。該框架支持自訂任務定義、評估指標，以及在雲端或本地環境中進行批次執行。

LLM Functions提供一個簡單的框架，將大語言模型的回應與實際的程式執行連接。用戶通過JSON schema定義函數，將其註冊到庫中，並在合適時由LLM返回結構化的函數調用。庫會解析這些回應，驗證參數，並調用正確的處理程序。支持同步和異步回調、自定義錯誤處理及插件擴展，非常適合需要動態數據查詢、外部API調用或在AI驅動的對話中執行複雜商務邏輯的應用。

LLM文本摘要器是一個Chrome擴展，利用來自OpenAI的先進AI來生成所選文本的高品質摘要。用戶只需選擇想要摘要的文本，右鍵點擊，然後從上下文菜單中選擇'摘要'。擴展使用OpenAI的API處理文本，然後在模態窗口中提供簡潔的摘要。摘要可輕鬆複製到剪貼簿，並且該工具支持Markdown以提高可讀性。它可以使用個人OpenAI API密鑰進行自定義設置。

LLM Prompt Saver 是一個直觀的 Chrome 擴展程序，可增強您與 ChatGPT、Claude、CoPilot 和 Gemini 等各種語言學習模型（LLM）的互動。此擴展允許您為每個 LLM 保存、管理和重用多達五個提示，讓您更輕鬆地保持 AI 互動中的一致性和生產力。擁有清晰的界面和舒適編輯的大文本區域，您可以輕鬆在不同的 LLM 之間切換，保存新提示，並管理您的保存提示，並根據需要選擇複製、加載以進行編輯或刪除。這個工具非常適合希望簡化工作流程的研究人員、作家、開發人員和經常使用 LLM 的用戶。

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。

LiteLLM是一個全面的框架，旨在通過統一的API簡化多個大型語言模型（LLMs）的管理。通過提供類似OpenAI API的標準化交互模型，用戶可以輕鬆利用100多個不同的LLM，而不需要處理多樣的格式和協議。LiteLLM處理跨不同服務提供商的複雜性，如負載平衡、後備方案和支出跟蹤，為開發人員在應用中集成和管理各種LLM服務提供了便利。

LLM 價格檢查是一個專門工具，旨在幫助用戶輕鬆比較主要供應商之間各種大型語言模型（LLMs）API 的定價。它具有綜合的價格計算器，允許用戶探索詳細的成本、質量評分和潛在的免費試用選項。無論你是在比較 OpenAI 的 GPT-4、Google 的 Gemini 還是 AWS 的 Mistral，LLM 價格檢查都提供最新的定價信息以協助做出明智的決策。

0LLM提供了一個強健且可擴展的平台，用於開發和管理大規模語言模型。它配備了先進的工具和功能，以促進無縫集成、模型訓練和部署。0LLM旨在通過提供直觀的界面、全面的支持和增強的性能，簡化創建強大AI驅動解決方案的過程。其主要目標是幫助開發人員和企業充分利用AI和語言模型的潛力。

OpenPlayground是一個開源平台，允許使用者實驗和比較不同的大型語言模型(LLMs)。它旨在幫助使用者了解各種LLMs的優缺點，通過提供一個用戶友好和互動的環境。該平台對於開發人員、研究人員以及任何對人工智慧能力感興趣的人特別有用。用戶可以輕鬆地使用Google帳戶或電子郵件註冊。

LLMOps.Space是一個專門為有興趣於在生產環境中部署和管理大型語言模型（LLMs）的人士建立的社群。該平台強調標準化內容、討論和事件，以應對LLMs帶來的獨特挑戰。通過專注於微調、提示管理和生命周期管理等實踐，LLMOps.Space旨在為其成員提供擴展和優化LLM部署所需的知識和工具。它還提供教育資源、公司新聞、開源LLM模塊等。

LLM Optimize 是一個尖端平台，旨在幫助企業優化其網站以適應 AI 驅動的搜索引擎。通過提供可操作的審計，該平台確定改進的領域，幫助您在生成 AI 模型如 ChatGPT 和 Google 的 AI 概覽中獲得更高的可見性。LLM Optimize 擁有用戶友好的界面，簡化了優化過程，確保您在不斷演變的數字環境中保持領先。

OpenLIT 是一種先進的可觀察性工具，專為 GenAI 和 LLM 應用量身打造。通過利用 OpenTelemetry，它將追蹤和指標整合到單一界面中，讓開發者有效監控性能、用戶互動和資源使用情況。其自動化儀器支持各種 LLM 框架和 VectorDB，提供應用行為的有價值的洞察。OpenLIT 致力於幫助團隊優化他們的 LLM 部署並理解成本影響。

LM Studio 是一個創新平台，旨在讓人工智慧愛好者、開發人員和數據科學家能夠探索、下載和本地使用開源大型語言模型（LLMs）。其無縫的功能支持各種人工智慧互動，讓它對於休閒用戶和高級專業人士都非常理想。顯著的是，LM Studio 完全離線運行，允許用戶在沒有網際網路依賴的情況下利用人工智慧。該應用程序具有聊天介面，便於交互，並且與來自不同來源的模型兼容，確保使用的多樣性。無論您是想分析數據、創建應用程序，還是僅僅想實驗人工智慧，LM Studio 都能滿足您的需求。