LLM API-Anbieter

Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die LLM API-Anbieter, die ich für meine persönlichen Projekte und Forschung verwende, und beschreibt deren wichtigste Funktionen und Anwendungen.

Google Gemini

Die Gemini API von Google AI ermöglicht es Entwicklern, generative Modelle in ihre Anwendungen zu integrieren, mit Unterstützung für multimodale Eingaben wie Text, Bilder, Audio und Video.

Verfügbare Modelle

Gemini 1.5 Flash: Ein ausgewogenes multimodales Modell, das sich für verschiedene Aufgaben eignet und Eingaben wie Audio, Bilder, Video und Text unterstützt, mit textbasierten Ausgaben.
Gemini 1.5 Flash-8B: Optimiert für Geschwindigkeit und Kosteneffizienz, ideal für Aufgaben mit hoher Frequenz, die weniger Rechenressourcen erfordern.
Gemini 1.5 Pro: Entwickelt für komplexe Denkaufgaben, verarbeitet multimodale Eingaben und bietet eine verbesserte Leistung für anspruchsvolle Anwendungen.
Gemini 1.0 Pro: Konzentriert sich auf natürliche Sprachaufgaben, einschließlich mehrstufiger Text- und Code-Chats sowie Code-Generierung, akzeptiert Texteingaben und erzeugt Textausgaben.

Preise

Free Tier: Bietet bis zu 1 Million Tokens Speicher pro Stunde für verschiedene Modelle und ermöglicht den Zugang für Inhaltsgenerierung, erste Tests und kleinere Projekte.
Paid Tier: Bietet höhere Ratenlimits und Zugang zu fortgeschrittenen Modellen wie Gemini 1.5 Pro. Detaillierte Preisinformationen finden Sie auf der Gemini API Pricing Seite.

Erste Schritte

Um die Google Gemini API zu verwenden, müssen Sie zunächst einen API-Schlüssel von Google AI Studio erhalten. Dieser Schlüssel ist erforderlich, um sich zu authentifizieren und auf die Funktionen der API zuzugreifen.

Ich verwende derzeit den Free Tier für Aufgaben zur Inhaltsgenerierung, wie das Zusammenfassen von Inhalten, was ausreichenden Zugang für erste Tests und kleinere Anwendungen bietet.

Link(s):
Gemini API Dokumentation

Mistral AI

Mistral AI bietet generative Chat-Endpunkte (mit Mistral AI LLM-Modellen) und einen Embedding-Endpunkt (Mistral-embed). Die Preise basieren auf den verwendeten Tokens.

Ich habe die Plattform für die folgenden Projekte verwendet:

Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit LLM
KI-Agenten

Link(s):
https://mistral.ai/news/la-plateforme/

OpenRouter

OpenRouter ist eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, über eine einheitliche Schnittstelle auf mehrere LLM APIs zuzugreifen, was die Integration und Nutzung vereinfacht. Es unterstützt eine Vielzahl von Modellen verschiedener Anbieter, sodass Entwickler zwischen LLMs wechseln können, ohne den Code wesentlich ändern zu müssen.

Hauptmerkmale

Einheitlicher API-Zugriff: OpenRouter bietet eine einzige API für den Zugriff auf mehrere LLMs, was das Experimentieren mit verschiedenen Modellen erleichtert.
Modellflexibilität: Entwickler können aus einer breiten Palette von LLMs wählen, einschließlich Open-Source- und proprietären Modellen, je nach den Anforderungen des Projekts.
Token-basierte Preisgestaltung: Das Preismodell basiert auf Tokens, ähnlich wie bei anderen LLM-Anbietern, und ermöglicht eine kosteneffiziente Nutzung und Skalierung nach Bedarf.

Erste Schritte

Um OpenRouter zu verwenden, besuchen Sie deren Website und registrieren Sie sich für ein Konto. Sie können einen API-Schlüssel erhalten, um mit der Integration verschiedener LLMs über ihre einheitliche Plattform zu beginnen.

Ich verwende OpenRouter hauptsächlich, um verschiedene Modelle für Forschungsprojekte zu testen, da es eine effiziente Möglichkeit bietet, die Leistung verschiedener LLMs zu vergleichen.

Link(s):
OpenRouter Dokumentation

Groq

Groq bietet hardwarebeschleunigte Lösungen für die Ausführung von LLMs mit hoher Leistung und Effizienz. Es bietet einen einzigartigen Ansatz zur Modellausführung, der sich auf die Reduzierung der Latenz und die Erhöhung des Durchsatzes konzentriert, was es für die Bereitstellung von LLMs in Produktionsumgebungen geeignet macht.

Hauptmerkmale

Hohe Leistung: Die Hardwarebeschleuniger von Groq sind darauf ausgelegt, LLM-Workloads zu optimieren und bieten niedrige Latenz und hohen Durchsatz für anspruchsvolle KI-Aufgaben.
Skalierbarkeit: Die Plattform unterstützt groß angelegte Bereitstellungen und ist ideal für Unternehmensanwendungen, die erhebliche Rechenressourcen erfordern.
Einfache Integration: Groq bietet Tools und APIs, um die Integration seiner Hardware in gängige Machine-Learning-Frameworks zu vereinfachen, sodass Entwickler ihre Modelle schnell für eine verbesserte Leistung anpassen können.

Erste Schritte

Um mit Groq zu beginnen, besuchen Sie deren Website und erkunden Sie deren Dokumentation. Sie können sich an ihr Vertriebsteam wenden, um mehr über die Integration von Groq-Hardware in Ihre KI-Infrastruktur zu erfahren.

Ich habe Groqs Lösungen für Inferenztests mit großen Modellen ausprobiert.

Link(s):
Groq Dokumentation

DeepSeek

DeepSeek ist ein leistungsstarker LLM API-Anbieter, der skalierbare und kosteneffiziente Lösungen für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung bietet. Es unterstützt konversationelle KI, Code-Generierung und multimodale Anwendungen.

Verfügbare Modelle

DeepSeek Chat: Optimiert für mehrstufige Dialoge, liefert kontextbewusste und kohärente Antworten.
DeepSeek Code: Spezialisiert auf Code-Generierung und -Debugging, unterstützt mehrere Programmiersprachen.
DeepSeek Vision: Integriert Text- und Bildeingaben für Aufgaben wie visuelle Fragebeantwortung und Bildbeschriftung.

Hauptmerkmale

Effizienz: Modelle sind für niedrige Latenz und hohe Leistung ausgelegt.
Skalierbarkeit: Geeignet für kleinere und groß angelegte Unternehmensanwendungen.
Anpassung: Optionen zur Feinabstimmung von Modellen auf proprietäre Daten.

Preise

Free Tier: Begrenzter Zugang für Tests und kleinere Projekte.
Paid Tier: Erweiterter Zugang zu Premium-Modellen und erhöhte Token-Kontingente. Details finden Sie auf der DeepSeek Pricing Seite.

Erste Schritte

Erstellen Sie ein Konto auf DeepSeek, um einen API-Schlüssel zu generieren. Die Plattform bietet SDKs und Dokumentation für eine einfache Integration.

Ich habe DeepSeek für Code-Generierung und RAG-Workflows verwendet.

Link(s):
DeepSeek Dokumentation

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