เกตเวย์ AI Model ของคุณ - จัดการ LLMs และรุ่นรูปภาพได้อย่างราบรื่นเร่งการตอบสนองและสร้างความมั่นใจในความน่าเชื่อถือแบบไม่หยุดยั้ง
ที่ Writesonic หลังจากสามปีของการนำโลกของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เราได้ระบุความท้าทายที่สำคัญและสร้าง Gptrouter เพื่อแก้ปัญหา
โมเดลความเป็นอิสระ : อย่าใส่ไข่ทั้งหมดไว้ในตะกร้าเดียว Gptrouter ช่วยให้คุณหลุดพ้นจากข้อ จำกัด ของการพึ่งพาเฉพาะรุ่น AI เช่น OpenAI หากรุ่นหนึ่งหยุดทำงาน Gptrouter จะให้คุณทำงานและทำงานได้อย่างราบรื่น
เอาชนะเวลาแฝง : เวลาตอบสนองช้า? ไม่อีกต่อไป. Gptrouter ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาความล่าช้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับรุ่นที่หนักเช่น GPT-4 สัมผัสประสบการณ์การโต้ตอบของผู้ใช้ที่ราบรื่นและเร็วขึ้นโดยไม่ล่าช้า
การรวมโมเดลที่หลากหลาย : ทำไมต้องชำระให้หนึ่งเมื่อคุณมีมากขึ้น? Gptrouter รองรับโมเดลการสร้างภาษาและรูปภาพหลายแบบให้ตัวเลือกทางเลือกเพื่อให้ระบบของคุณยังคงแข็งแกร่งและหลากหลาย
| รุ่นที่รองรับ | ความสำเร็จ | การสตรีม | Async เสร็จสมบูรณ์ | สตรีมมิ่ง |
|---|---|---|---|---|
| Openai | ||||
| Azure Openai | ||||
| มานุษยวิทยา | ||||
| ทำซ้ำ | ||||
| การแพร่กระจายที่มั่นคง | ||||
| Dalle-3 | ||||
| กัน | ||||
| อีกมากที่จะมา | - | - | - | - |
❗สตรีมมิ่งไม่สามารถใช้ได้กับรุ่นรูปภาพ
- เร็วๆ นี้
ยินดีต้อนรับผู้มีส่วนร่วม!
พร้อมที่จะเริ่มต้น? นี่คือวิธี:
ทำให้เซิร์ฟเวอร์ทำงาน
https://gpt-router-preview.writesonic.com/ รับคีย์ API ของคุณโดยกรอกแบบฟอร์มที่นี่เมื่อเซิร์ฟเวอร์ทำงานอยู่คุณสามารถรวม Gptrouter เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณโดยใช้ Python SDK ของเราหรือผ่านเอกสาร API ในขณะเดียวกันเรากำลังทำงานกับ JS และลูกค้าอื่น ๆ และกำลังมองหาผู้มีส่วนร่วมเพื่อช่วยเหลือ
ติดตั้ง gptrouter โดยใช้ PIP:
pip install gptrouterหรือกับ conda:
conda install gptrouter -c conda-forgeตัวอย่างการใช้งาน
from gpt_router . client import GPTRouterClient
from gpt_router . models import ModelGenerationRequest , GenerationParams
from gpt_router . enums import ModelsEnum , ProvidersEnum
client = GPTRouterClient ( base_url = 'your_base_url' , api_key = 'your_api_key' )
messages = [
{ "role" : "user" , "content" : "Write me a short poem" },
]
prompt_params = GenerationParams ( messages = messages )
claude2_request = ModelGenerationRequest (
model_name = ModelsEnum . CLAUDE_INSTANT_12 ,
provider_name = ProvidersEnum . ANTHROPIC . value ,
order = 1 ,
prompt_params = prompt_params ,
)
response = client . generate ( ordered_generation_requests = [ claude2_request ])
print ( response . choices [ 0 ]. text )ค้นพบเพิ่มเติม: สำรวจสตรีมมิ่งและตัวอย่างอื่น ๆ ที่นี่
สำหรับเอกสารที่ครอบคลุมเยี่ยมชม: เอกสาร Gptrouter
คำแนะนำการติดตั้งโดยละเอียดและคำแนะนำการตั้งค่าสามารถพบได้ในคู่มือการเริ่มต้นของเรา
เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน! หากคุณสนใจที่จะปรับปรุง gptrouter ให้ดูแนวทางการบริจาคของเรา