Serving stack, inference engine, orkestrasi GPU, dan tool pengendali biaya.
Lapisan pengaturan rute yang menjaga agen pengkodean Anda tetap aktif ketika satu penyedia membatasi laju — sudah sepadan dengan fitur fallback saja.
Beberapa persen terakhir dari throughput GPU, dibayar dengan kompleksitas build dan keterikatan perangkat keras.
Antarmuka pengguna yang Anda berikan kepada pengguna ketika lapisan model sudah selesai.
Platform obrolan multi-pengguna, multi-penyedia dengan agen dan MCP yang sudah terintegrasi.
Mesin inferensi LLM berkinerja tinggi dengan PagedAttention — pilihan default ketika Anda perlu memaksimalkan penggunaan GPU.
Satu perintah untuk menjalankan LLM di laptop — cara tercepat untuk mendapatkan model di depan pelanggan.
Inferensi CPU-first dalam C/C++ biasa — berjalan di mana GPU tidak bisa.
Tumpukan penyajian berbasis Rust dari HuggingFace dengan paralelisme tensor dan streaming bawaan.
Mesin penyaji yang dibangun untuk output terstruktur dan penggunaan awalan yang berat.
Satu antarmuka berbentuk OpenAI untuk 100+ penyedia model, plus proxy yang melacak pengeluaran per kunci.
Setiap RAG multi-penyewa akhirnya menemukan hal yang sama: penyaringan hasil setelah pengambilan bukanlah isolasi. Penyaring harus membatasi pencarian, bukan memotong outputnya.
Risikonya bukan bahwa model mengatakan sesuatu yang salah. Risikonya adalah agen melakukan sesuatu yang salah — dengan kredensial, di sistem yang tidak memiliki fungsi undo.
"Self-hosting lebih murah" hanya benar di atas utilisasi tertentu. Di bawah itu, Anda membayar untuk GPU yang idle dan perhatian insinyur — dan itu adalah item baris kedua yang ti…
Permintaan RAG terasa lambat jauh sebelum benar-benar lambat. Mengetahui stage mana dari lima stage yang bertanggung jawab membuat perbedaan antara perbaikan yang tepat sasaran da…