Маршрутизация LLM-запросов должна учитывать latency, стоимость и риск
Один и тот же провайдер редко оптимален для быстрых подсказок, длинных RAG-ответов и чувствительных документов.
Тег
Следим за релизами моделей, инфраструктурой inference, лицензиями, бенчмарками и реальными кейсами внедрения LLM.
Один и тот же провайдер редко оптимален для быстрых подсказок, длинных RAG-ответов и чувствительных документов.
Открытые веса дают контроль, но добавляют ответственность за лицензии, патчи, evals и инфраструктуру inference.