
LLM Gateway vs Router vs Inference Provider: El límite de la arquitectura
Una explicación clara de las responsabilidades de gateway, router, provider y serving-layer para equipos que desarrollan sistemas multimodelo.

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Una guía de implementación en producción para trabajos de generación de imágenes que finalizan más tarde, incluyendo diseño de estados, idempotencia, polling y webhooks.

Cómo decidir entre solicitudes interactivas y batch inference utilizando urgencia, costo, reintentos, coincidencia de resultados y gestión de fallos.

La fiabilidad de la API de IA depende de contratos de solicitud explícitos, una semántica de errores útil, observabilidad a nivel de solicitud y la veracidad actual del modelo. TokenLab trata estos elementos como un solo sistema.

TokenLab proporciona a los agentes de codificación archivos llms.txt públicos, datos de modelos, consultas de precios, herramientas MCP y capacidades de integración para que el código API generado parta de la información más actualizada.

El TokenLab Model Data Center ofrece a desarrolladores y agentes páginas públicas, endpoints JSON, políticas de origen y datos de modelos fechados para la toma de decisiones rápidas sobre modelos de IA en constante cambio.