
LiteLLM
编程与开发用统一 API 调用多家模型服务,并管理密钥、预算、费用和防护规则。
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用统一 API 调用多家模型服务,并管理密钥、预算、费用和防护规则。

提供开源框架与开发平台,用于构建、测试、部署、扩展和观察生产环境智能体。
根据单次提示词生成小型应用,并在浏览器中预览生成结果。
通过命令行和网页界面配置语言模型微调,组织训练数据、模型与训练参数。
在本机按请求切换多个生成式模型服务,为兼容接口提供统一调用入口。
在本地运行语言或视觉语言模型,并可启动兼容 OpenAI 的接口与内置网页界面。
把模型与运行环境组合为单文件可执行程序,用于分发和本地运行语言模型。
通过命令行向本地或远程模型提交提示词,并保存问答记录、生成嵌入和提取结构化内容。
通过命令行和 YAML 配置组织语言模型评估,选择模型后端、任务与评分指标。

通过 Bionic 智能体使用本地或开放模型制作文档、演示和软件。

在自有硬件上运行语言、视觉、语音、图像和视频模型。

把Figma和Penpot设计转换为前端代码。
使用 YAML 配置和命令行训练、微调与部署语言、多模态或表格数据模型。
为多种前端框架提供流式Markdown渲染,支持模型输出、图表、公式和流式代码块。
结合 AI、无代码、代码和微应用构建软件。

使用 TypeScript 构建具备记忆、工具调用、MCP 和运行监测能力的 AI 智能体。
面向产品团队和开发者的文档平台,支持持续更新文档内容。
Mistral 的 AI 对话与工作代理,可用于工作交流和编程协作。

通过 AI 网站构建器创建小型企业网站。
部署集成 Jupyter、VS Code、模型库和训练监测工具的网页机器学习开发环境。
编译和部署语言模型,使模型在不同设备平台上以原生方式运行。
把机器学习模型打包为标准部署产物,生成依赖与输入元数据,并提供接口服务或批处理。
为智能体、语言模型和机器学习应用提供调试、评估、监控与优化工具。
组织生成式 AI 与机器学习应用的开发流程,连接数据、模型管道和在线服务。