] ] वे आवश्यक पुलों के रूप में कार्य करते हैं, बड़े पैमाने पर बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को विविध सॉफ्टवेयर पारिस्थितिक तंत्र से जोड़ते हैं। यह कुशल डेटा एक्सचेंज और कार्यक्षमता साझा करने से एप्लिकेशन को पूरी तरह से खुले और बंद-स्रोत एलएलएम की शक्ति का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है। यह लेख विभिन्न LLMs तक पहुँचने के लिए विभिन्न स्वतंत्र और भुगतान किए गए API की पड़ताल करता है।
]
विषयसूची
API क्या हैं? llm apis की आवश्यकता
] ] यह मानकीकरण विकास को सुव्यवस्थित करता है, नवीनतम मॉडल सुधारों तक पहुंच सुनिश्चित करता है, कार्यों के कुशल स्केलिंग के लिए अनुमति देता है, और विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त एलएलएम के चयन को सक्षम करता है। एपीआई का लचीलापन भी एलएलएम प्रतिक्रियाओं के अनुकूलन के लिए अनुमति देता है, विभिन्न अनुप्रयोगों में उनके अनुकूलनशीलता को बढ़ाता है।
] ]
llm
एपीआई प्रदाता स्रोत
इनपुट लागत (प्रति मिलियन टोकन)
आउटपुट लागत (प्रति मिलियन टोकन) मुक्त सीमा
openai | बंद किया हुआ | $ 2.5 | $ 10.00 | - | |
---|---|---|---|---|---|
बंद किया हुआ | $ 0.150 | $ 0.600 | - | ] | एन्थ्रोपिक|
$ 3 | $ 15 | ] | मिथुन 1.5 फ्लैश | गूगल | बंद किया हुआ |
मिथुन १.५ प्रो | गूगल | बंद किया हुआ | ] ] ] | ] | दीपिनफ्राखुला |
$ 1.79 | $ 1.80 साइनअप क्रेडिट | Qwen2.5-coder-7b | दीपिनफ्रा | खुला | |
$ 0.055 | - | ] | डीपसेकखुला | $ 0.14 | |
- | ] | दीपिनफ्राखुला | $ 0.35 | $ 0.40 | |
] | दीपिनफ्राखुला | $ 0.055 | $ 0.055 | - | |
] | groqखुला | $ 0.24 | $ 0.24 | ] | llama vision 11b |
खुला | - | - | ] | ] | nvidiaखुला |
- | 1000 एपीआई क्रेडिट किसी भी एनआईएम के लिए | *लागत 10 अक्टूबर, 2024 | तक ] ] | ] (प्रत्येक प्रदाता के विस्तृत विवरण को संक्षिप्तता के लिए छोड़ दिया जाता है, मूल सूचना के मुख्य संदेश को बनाए रखते हुए)। | |
निष्कर्ष | ] वे कार्यों को मानकीकृत करते हैं, कुशल स्केलिंग को सक्षम करते हैं, और व्यवसायों के लिए लागत-प्रभावी समाधान प्रदान करते हैं, भले ही मालिकाना या ओपन-सोर्स एलएलएम का उपयोग किया जाए। API पर चर्चा की गई APIs क्षमताओं और मूल्य निर्धारण संरचनाओं की एक विविध श्रेणी प्रदान करती है, जो परियोजना चयन के लिए सूचित निर्णय लेने को सक्षम करती है। | अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों | ] |
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