Perfil de la herramienta
ENTERPILOT/GoModel
github.com
Una puerta de enlace y plano de control de IA en Go que ofrece una API unificada compatible con OpenAI y Anthropic a través de muchos proveedores de LLM.
Qué hace
ENTERPILOT/GoModel
GoModel es una puerta de enlace y proxy de IA escrito en Go que expone una única API compatible con OpenAI y compatible con Anthropic para proveedores como OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, xAI, Ollama y vLLM. Añade observabilidad, barreras de seguridad, streaming, seguimiento de costos, enrutamiento inteligente, sesiones persistentes, conmutación por error y registros de uso en tiempo real, posicionándose como una alternativa a LiteLLM. Está dirigido a equipos que ejecutan cargas de trabajo de LLM en producción y se ofrece como un servicio autoalojado mediante Docker o scripts de instalación.
Etiquetas
Categorías
Aún no se ha añadido un resumen.
FAQ
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es ENTERPILOT/GoModel?
- GoModel es una puerta de enlace y proxy de IA escrito en Go que expone una única API compatible con OpenAI y compatible con Anthropic para proveedores como OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, xAI, Ollama y vLLM. Añade observabilidad, barreras de seguridad, streaming, seguimiento de costos, enrutamiento inteligente, sesiones persistentes, conmutación por error y registros de uso en tiempo real, posicionándose como una alternativa a LiteLLM. Está dirigido a equipos que ejecutan cargas de trabajo de LLM en producción y se ofrece como un servicio autoalojado mediante Docker o scripts de instalación.
- ¿Cuánto cuesta ENTERPILOT/GoModel?
- ENTERPILOT/GoModel tiene un modelo de precios: Código abierto. Consulta el sitio oficial para ver los planes actuales.
- ¿Para qué sirve ENTERPILOT/GoModel?
- ENTERPILOT/GoModel figura en TolsAI en estas categorías: Código abierto.
- ¿Dónde puedo usar ENTERPILOT/GoModel?
- ENTERPILOT/GoModel está disponible en su sitio oficial, github.com.
Explorar
Más en Código abierto
Un arnés agéntico de código abierto para un agente de IA que se mejora a sí mismo y que planifica y ejecuta las tareas que describes.
Un motor RAG sin vectores, basado en razonamiento, que indexa documentos como árboles y recupera con razonamiento LLM.
Una librería de Python similar a PyTorch para construir y autooptimizar flujos de trabajo de LLM como chatbots, RAG y agentes.
Una interfaz web modular para generar imágenes, video y audio con modelos de IA como Stable Diffusion, Flux y Wan.
Una guía paso a paso para diseñar sistemas de IA basados en LLMs, RAG y agentes de IA.
Motor de canalizaciones de IA de código abierto para crear, depurar y desplegar flujos de trabajo de LLM y orquestación de agentes desde tu IDE.
Conversación
Conversación
Inicia sesión para unirte a la conversación
Aún no hay comentarios. Inicia la conversación.