Recherche
LLM Gateway vs Router vs Inference Provider : la frontière architecturale
Une explication claire des responsabilités des gateway, router, provider et serving-layer pour les équipes qui développent des systèmes multi-modèles.
CryptoCrypto
Tutoriel
API de génération d'images asynchrone : Jobs, polling, webhooks et tentatives de nouvelle exécution
Un guide d'implémentation en production pour les tâches de génération d'images qui se terminent en différé, incluant la conception du statut, l'idempotence, le polling et les webhooks.
Crypto
Comparaison
Tarification de l'inférence par batch des API d'IA : quand les jobs asynchrones permettent de faire des économies
Comment choisir entre les requêtes interactives et l'inférence par lots en fonction de l'urgence, du coût, des tentatives de nouvelle exécution (retries), de la correspondance des sorties et de la gestion des échecs.
Crypto
Recherche
Comment TokenLab renforce la fiabilité des API d'IA : contrats, observabilité et vérité des modèles
La fiabilité des API d'IA dépend de contrats de requête explicites, de sémantiques d'erreur utiles, d'une observabilité au niveau de la requête et de la véracité actuelle du modèle. TokenLab traite ces éléments comme un système unique.
Crypto
Fonctionnalité
TokenLab pour les agents : modèles lisibles par machine, tarification, SDK et MCP
TokenLab fournit aux agents de codage des fichiers llms.txt publics, des données sur les modèles, des outils de consultation de tarification, des outils MCP et des compétences d'intégration, afin que le code API généré repose sur des informations actuelles.
Crypto
Fonctionnalité
Centre de données sur les modèles TokenLab : prix des modèles en temps réel, classements, tendances et flux de recherche
Le TokenLab Model Data Center fournit aux développeurs et aux agents des pages publiques, des endpoints JSON, une politique de source et des données sur les modèles datées pour faciliter la prise de décision rapide concernant les modèles d'IA.
Crypto