需求人群:
"适用于需要使用LLM的产品开发人员和产品经理,可用于加速开发、控制成本、保护利润、监控质量和安全性等。"
使用场景示例:
一家新创公司使用Pulze.ai来加速他们的产品开发。
一位独立开发者使用Pulze.ai来优化他的LLM模型。
一家企业使用Pulze.ai来控制他们的LLM成本和保护他们的利润。
产品特色:
将所有最佳LLM插入您的产品
动态控制预算和成本目标
一键部署
实时跟踪和版本控制
支持上传数据源和优化结果
浏览量:45
最新流量情况
月访问量
11.04k
平均访问时长
00:00:11
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流量来源
直接访问
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自然搜索
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邮件
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外链引荐
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社交媒体
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地理流量分布情况
英国
9.70%
美国
90.30%
一站式LLM开发自动化平台
Pulze.ai是一站式LLM开发自动化平台,提供单一API,将所有最佳LLM插入您的产品,并在几分钟内简化您的LLM功能开发。Pulze.ai的API遵循LLMOps最佳实践,并使您的团队轻松使用。Pulze.ai允许您一次测试所有最佳模型,以加速开发。您可以在Pulze.ai内动态控制预算和成本目标,并在扩展时保护您的利润。Pulze.ai还提供企业级安全性,以管理所有用户数据的数据隐私和安全性。Pulze.ai提供了多个功能点,如上传数据源、优化结果、一键部署、实时跟踪和版本控制等。
一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API,基于LLMs实现。
l1m是一个强大的工具,它通过代理的方式利用大型语言模型(LLMs)从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式,从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发,旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用,适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。
为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具
LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具,旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容,为训练大型语言模型提供高质量的文本数据,从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效,能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员,为他们提供了一种便捷的解决方案。
AI代理的人工在环反馈、输入和审批API及SDK
HumanLayer是一个API和SDK,它允许AI代理联系人类以获取反馈、输入和审批。它通过审批工作流程在Slack、电子邮件等渠道上确保对高风险功能调用的人类监督,支持将您选择的LLM和框架与AI代理安全连接到世界。HumanLayer得到了Y Combinator的支持,并且与多种流行的框架和LLM兼容,包括OpenAI、Claude、Llama3.1等。它提供了一个平台,通过人工在环的方式,增强AI代理的能力,提高其可靠性和效率。HumanLayer的价格策略包括免费、付费和定制企业方案,满足不同用户的需求。
高精度将图片或PDF转换为Markdown文本或JSON结构化文档的API
pdf-extract-api是一个使用现代OCR技术和Ollama支持的模型将任何文档或图片转换为结构化的JSON或Markdown文本的API。它使用FastAPI构建,并使用Celery进行异步任务处理,Redis用于缓存OCR结果。该API无需云或外部依赖,所有处理都在本地开发或服务器环境中完成,确保数据安全。它支持PDF到Markdown的高精度转换,包括表格数据、数字或数学公式,并且可以使用Ollama支持的模型进行PDF到JSON的转换。此外,该API还支持LLM改进OCR结果,去除PDF中的个人身份信息(PII),以及分布式队列处理和缓存。
基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合
ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合,使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流,并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。
无限令牌,无限制,成本效益高的LLM推理API平台。
Awan LLM是一个提供无限令牌、无限制、成本效益高的LLM(大型语言模型)推理API平台,专为高级用户和开发者设计。它允许用户无限制地发送和接收令牌,直到模型的上下文限制,并且使用LLM模型时没有任何约束或审查。用户只需按月付费,而无需按令牌付费,这大大降低了成本。Awan LLM拥有自己的数据中心和GPU,因此能够提供这种服务。此外,Awan LLM不记录任何提示或生成内容,保护用户隐私。
一站式LLM模型比较与优化平台
Unify AI是一个为开发者设计的平台,它允许用户通过一个统一的API访问和比较来自不同提供商的大型语言模型(LLMs)。该平台提供了实时性能基准测试,帮助用户根据质量、速度和成本效率来选择和优化最合适的模型。Unify AI还提供了定制路由功能,允许用户根据自己的需求设置成本、延迟和输出速度的约束,并定义自定义质量指标。此外,Unify AI的系统会根据最新的基准数据,每10分钟更新一次,将查询发送到最快提供商,确保持续达到峰值性能。
将LLM接入Comfy UI的插件
Tara是一款插件,可以将大型语言模型(LLM)接入到Comfy UI中,支持简单的API设置,并集成LLaVa模型。其中包含TaraPrompter节点用于生成精确结果、TaraApiKeyLoader节点管理API密钥、TaraApiKeySaver节点安全保存密钥、TaraDaisyChainNode节点串联输出实现复杂工作流。
通过与LLM对话构建持久知识,存于本地Markdown文件
Basic Memory是一款知识管理系统,借助与LLM的自然对话构建持久知识,并保存于本地Markdown文件。它解决了多数LLM互动短暂、知识难留存的问题。其优点包括本地优先、双向读写、结构简单、可形成知识图谱、兼容现有编辑器、基础设施轻量。定位为帮助用户打造个人知识库,采用AGPL - 3.0许可证,无明确价格信息。
o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力,提供更优答案。
o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型,专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越,适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens,输入每百万 tokens 价格为 150 美元,输出每百万 tokens 价格为 600 美元,适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。
OpenAI API 的 Responses 功能,用于创建和管理模型的响应。
OpenAI API 的 Responses 功能允许用户创建、获取、更新和删除模型的响应。它为开发者提供了强大的工具,用于管理模型的输出和行为。通过 Responses,用户可以更好地控制模型的生成内容,优化模型的性能,并通过存储和检索响应来提高开发效率。该功能支持多种模型,适用于需要高度定制化模型输出的场景,如聊天机器人、内容生成和数据分析等。OpenAI API 提供灵活的定价方案,适合从个人开发者到大型企业的需求。
一个轻量级且强大的多智能体工作流框架
OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成,具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中,帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。
一个关于大型语言模型(LLM)后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型(LLM)后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究,包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放,适合学术研究和工业应用。
实时获取谷歌搜索数据的API工具,支持多种搜索场景,助力企业高效提取网络数据。
Deep SerpApi 是一款由 Scrapeless 提供的谷歌搜索引擎数据提取 API 工具。它利用 AI 技术优化数据抓取,能够快速、高效地从谷歌搜索结果中提取结构化数据。该工具支持多种搜索场景,包括谷歌搜索、谷歌Map、谷歌新闻等,并提供高成功率(98.5%)的数据提取能力。其主要优点是快速响应(1-2 秒)、低成本(0.1 美元/千次查询),并且无需用户自行开发或维护爬虫工具。Deep SerpApi 定位为面向企业用户的高效数据提取解决方案,尤其适合需要大规模数据支持的商业分析、市场调研和人工智能应用开发。
基于LLM的文章翻译工具,自动翻译并创建多语言Markdown文件。
hugo-translator是一个基于大型语言模型(LLM)驱动的文章翻译工具。它能够自动将文章从一种语言翻译为另一种语言,并生成新的Markdown文件。该工具支持OpenAI和DeepSeek的模型,用户可以通过简单的配置和命令快速完成翻译任务。它主要面向使用Hugo静态网站生成器的用户,帮助他们快速实现多语言内容的生成和管理。产品目前免费开源,旨在提高内容创作者的效率,降低多语言内容发布的门槛。
基于LLM的代理框架,用于在代码库中执行大规模代码迁移。
Aviator Agents 是一款专注于代码迁移的编程工具。它通过集成LLM技术,能够直接与GitHub连接,支持多种模型,如Open-AI o1、Claude Sonnet 3.5、Llama 3.1和DeepSeek R1。该工具可以自动执行代码迁移任务,包括搜索代码依赖、优化代码、生成PR等,极大提高了代码迁移的效率和准确性。它主要面向开发团队,帮助他们高效完成代码迁移工作,节省时间和精力。
一个为LLM生成Git提交信息的插件
llm-commit 是一个为 LLM(Large Language Model)设计的插件,用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异,利用 LLM 的语言生成能力,自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率,还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境,免费开源,易于安装和使用。
Scribe 是全球最准确的语音转文字模型,支持99种语言。
Scribe 是由 ElevenLabs 开发的高精度语音转文字模型,旨在处理真实世界音频的不可预测性。它支持99种语言,提供单词级时间戳、说话人分离和音频事件标记等功能。Scribe 在 FLEURS 和 Common Voice 基准测试中表现卓越,超越了 Gemini 2.0 Flash、Whisper Large V3 和 Deepgram Nova-3 等领先模型。它显著降低了传统服务不足语言(如塞尔维亚语、粤语和马拉雅拉姆语)的错误率,这些语言在竞争模型中的错误率通常超过40%。Scribe 提供 API 接口供开发者集成,并将推出低延迟版本以支持实时应用。
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新智能模型,支持快速响应和深度推理。
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新混合推理模型,能够实现快速响应和深度推理的无缝切换。它在编程、前端开发等领域表现出色,并通过 API 提供对推理深度的精细控制。该模型不仅提升了代码生成和调试能力,还优化了对复杂任务的处理,适用于企业级应用。其定价与前代产品一致,输入每百万 token 收费 3 美元,输出每百万 token 收费 15 美元。
一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具,专注于高效爬取高质量网页数据。
Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目,旨在为大型语言模型(LLM)的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据,帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法,能够根据配置灵活调整爬取策略,以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发,具有良好的扩展性和易用性,适合在学术研究和工业应用中使用。
在Kie.ai上集成DeepSeek R1和V3 API,提供安全且可扩展的AI解决方案。
DeepSeek R1与V3 API是Kie.ai提供的强大AI模型接口。DeepSeek R1是专为数学、编程和逻辑推理等高级推理任务设计的最新推理模型,经过大规模强化学习训练,能够提供精准结果。DeepSeek V3则适用于处理常规AI任务。这些API部署在美国安全服务器上,保障数据安全与隐私。Kie.ai还提供详细的API文档和多种定价方案,满足不同需求,助力开发者快速集成AI能力,提升项目性能。
一个用于比较大型语言模型在总结短文档时产生幻觉的排行榜。
该产品是一个由Vectara开发的开源项目,用于评估大型语言模型(LLM)在总结短文档时的幻觉产生率。它使用了Vectara的Hughes幻觉评估模型(HHEM-2.1),通过检测模型输出中的幻觉来计算排名。该工具对于研究和开发更可靠的LLM具有重要意义,能够帮助开发者了解和改进模型的准确性。
Nia 是一款协作式 AI 开发工具,帮助开发者理解代码库、构建自定义应用并优化工作流程。
Nia 是一款面向开发者的 AI 工具,专注于代码库的理解和协作开发。它通过高级语义文件搜索和代码理解能力,帮助开发者快速找到所需文件、理解代码结构,并通过 API 集成到现有工作流程中。Nia 的主要优点包括高效理解代码库、简化新成员入职流程以及强大的 API 集成能力。目前处于免费试用阶段,目标是帮助开发者提高开发效率。
VisionAgent是一个用于生成代码以解决视觉任务的库,支持多种LLM提供商。
VisionAgent是一个强大的工具,它利用人工智能和大语言模型(LLM)来生成代码,帮助用户快速解决视觉任务。该工具的主要优点是能够自动将复杂的视觉任务转化为可执行的代码,极大地提高了开发效率。VisionAgent支持多种LLM提供商,用户可以根据自己的需求选择不同的模型。它适用于需要快速开发视觉应用的开发者和企业,能够帮助他们在短时间内实现功能强大的视觉解决方案。VisionAgent目前是免费的,旨在为用户提供高效、便捷的视觉任务处理能力。
深度搜索结合网络搜索、阅读和推理,可进行全面调查,适合复杂问题的迭代推理和最新信息获取。
Jina DeepSearch 是一种基于深度搜索技术的产品,通过结合网络搜索、阅读和推理能力,能够解决需要迭代推理和最新信息的复杂问题。它与 OpenAI 的聊天 API 完全兼容,支持多种客户端接入。其主要优点是能够动态调整搜索和推理过程,提供高质量的答案。产品定位为需要深入研究和复杂问题解决的用户,价格基于词元使用情况,支持免费试用和付费购买。
OmniParser V2 是一种将任何 LLM 转化为计算机使用代理的技术。
OmniParser V2 是微软研究团队开发的一种先进的人工智能模型,旨在将大型语言模型(LLM)转化为能够理解和操作图形用户界面(GUI)的智能代理。该技术通过将界面截图从像素空间转换为可解释的结构化元素,使 LLM 能够更准确地识别可交互图标,并在屏幕上执行预定动作。OmniParser V2 在检测小图标和快速推理方面取得了显著进步,其结合 GPT-4o 在 ScreenSpot Pro 基准测试中达到了 39.6% 的平均准确率,远超原始模型的 0.8%。此外,OmniParser V2 还提供了 OmniTool 工具,支持与多种 LLM 结合使用,进一步推动了 GUI 自动化的发展。
非结构化数据处理平台,助力企业快速构建行业数据集并集成到LLM RAG知识库
Supametas.AI是一款专注于非结构化数据处理的平台,旨在帮助企业快速将音频、视频、图片、文本等多种格式的数据转化为适用于LLM RAG知识库的结构化数据。该平台通过提供多种数据采集方式和强大的预处理功能,极大地简化了数据处理流程,降低了企业构建行业数据集的门槛。其无缝集成到LLM RAG知识库的能力,使得企业能够更高效地利用数据驱动业务发展。Supametas.AI的定位是成为行业领先的LLM数据结构化处理开发平台,满足企业在数据隐私和灵活性方面的需求。
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