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Uma chave para modelos de chat, imagem, vídeo e áudio
O TokenLab é uma API e ambiente de trabalho para acessar modelos de IA de diversos criadores com uma única conta. Oferecemos 432 modelos de 63 provedores, com cobrança por uso a partir de um saldo pré-pago.
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O que o TokenLab faz
- Uma única chave de API
- Acesse modelos de chat, imagem, vídeo, áudio e embedding com uma chave. Todos os modelos de chat aceitam o formato OpenAI Chat Completions; outros formatos estão na página de cada modelo.
- Preços transparentes
- A página de cada modelo exibe o preço oficial do criador ao lado do preço do TokenLab, na unidade de cobrança correspondente. Alterações de preço ficam registradas no changelog.
- Pagamento por uso
- Sem assinaturas ou licenças por usuário. Você adiciona créditos e cada requisição é descontada conforme a tarifa. O saldo não expira.
- Um ambiente para testar modelos
- O Console permite testar prompts antes de codificar, salvar resultados e identificar o que ajustar em requisições com falha.
Origem dos dados
As páginas, comparações e rankings combinam diferentes fontes de informação, cada uma com sua origem específica.
- Preços
- Os preços oficiais seguem as tabelas dos fabricantes. Os valores no TokenLab refletem as taxas cobradas por este serviço. Ambos exibem a unidade de medida correspondente.
- Capacidades e limites
- Janela de contexto, limite de saída e operações suportadas vêm do catálogo da API. Isso garante que a página e a requisição estejam sempre alinhadas.
- Taxa de sucesso e latência
- Calculamos a taxa de sucesso nos últimos 30 dias e a latência (mediana e percentil 95) nos últimos 7 dias via TokenLab. Dados só aparecem após volume suficiente de requisições de diversas contas. Caso contrário, a página indica que estamos coletando informações.
- Classificações
- Classificação baseada no volume de requisições no TokenLab nos últimos 30 dias. Estes dados refletem o uso real pelos clientes e não servem como métrica de qualidade.
Como criamos as páginas de modelos
Descrições, pontos fortes, limitações e casos de uso são baseados em materiais dos próprios fabricantes, como model cards, referências de API e notas de lançamento. As fontes e a data da última revisão estão no rodapé de cada página.
Resultados de benchmarks só aparecem com o nome do teste e o link do publicador. Informações não verificadas são omitidas. Preços e limites são dinâmicos e carregados diretamente dos dados atuais.
Encontrou algum erro? Envie o link da página para [email protected] e faremos a correção.