Proveedores de API de LLM

Este post ofrece una visión general de los proveedores de API de LLM que utilizo para mis proyectos personales e investigación, detallando sus características clave y usos.

Google Gemini

La API de Gemini de Google AI permite a los desarrolladores integrar modelos generativos en sus aplicaciones, con soporte para entradas multimodales como texto, imágenes, audio y video.

Modelos Disponibles

• Gemini 1.5 Flash: Un modelo multimodal equilibrado adecuado para diversas tareas, que admite entradas como audio, imágenes, video y texto, con salidas basadas en texto.
• Gemini 1.5 Flash-8B: Optimizado para velocidad y eficiencia de costos, ideal para tareas de alta frecuencia que requieren menos recursos computacionales.
• Gemini 1.5 Pro: Diseñado para tareas de razonamiento complejo, maneja entradas multimodales y ofrece un rendimiento mejorado para aplicaciones exigentes.
• Gemini 1.0 Pro: Centrado en tareas de lenguaje natural, incluyendo chat de texto y código de múltiples turnos, así como generación de código, aceptando entradas de texto y generando salidas de texto.

Precios

• Free Tier: Ofrece hasta 1 millón de tokens de almacenamiento por hora para varios modelos, proporcionando acceso esencial para generación de contenido, pruebas iniciales y proyectos a pequeña escala.
• Paid Tier: Proporciona límites de tasa más altos y acceso a modelos avanzados como Gemini 1.5 Pro. Para obtener información detallada sobre precios, consulta la página de Precios de la API de Gemini.

Cómo Empezar

Para usar la API de Google Gemini, el primer paso es obtener una clave de API desde Google AI Studio. Esta clave es necesaria para autenticarse y acceder a las funciones de la API.

Actualmente estoy utilizando el nivel gratuito para tareas de generación de contenido, como resumir contenido, lo que proporciona acceso suficiente para pruebas iniciales y aplicaciones a pequeña escala.

Enlace(s):
Documentación de la API de Gemini

Mistral AI

Mistral AI ofrece endpoints de chat generativo (utilizando modelos LLM de Mistral AI) y un endpoint de embeddings (Mistral-embed). El precio se basa en los tokens utilizados.

He utilizado la plataforma para los siguientes proyectos:

• Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con LLM
• Agentes de IA

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

OpenRouter

OpenRouter es una plataforma que permite a los usuarios acceder a múltiples API de LLM a través de una interfaz unificada, simplificando la integración y el uso. Admite una variedad de modelos de diferentes proveedores, permitiendo a los desarrolladores cambiar entre LLM sin cambios significativos en el código.

Características Clave

• Acceso Unificado a la API: OpenRouter proporciona una única API para acceder a múltiples LLM, facilitando la experimentación con diferentes modelos.
• Flexibilidad de Modelos: Los desarrolladores pueden elegir entre una amplia gama de LLM, incluyendo modelos de código abierto y propietarios, según las necesidades del proyecto.
• Precios Basados en Tokens: El modelo de precios se basa en tokens, similar a otros proveedores de LLM, permitiendo un uso rentable y escalable según sea necesario.

Cómo Empezar

Para comenzar a usar OpenRouter, visita su sitio web y regístrate para obtener una cuenta. Puedes obtener una clave de API para comenzar a integrarte con varios LLM a través de su plataforma unificada.

Uso OpenRouter principalmente para probar diferentes modelos en proyectos de investigación, ya que proporciona una forma eficiente de comparar el rendimiento entre diferentes LLM.

Enlace(s):
Documentación de OpenRouter

Groq

Groq ofrece soluciones aceleradas por hardware para ejecutar LLM con alto rendimiento y eficiencia. Ofrece un enfoque único para la ejecución de modelos, centrándose en reducir la latencia y aumentar el rendimiento, lo que lo hace adecuado para implementar LLM en entornos de producción.

Características Clave

• Alto Rendimiento: Los aceleradores de hardware de Groq están diseñados para optimizar cargas de trabajo de LLM, ofreciendo baja latencia y alto rendimiento para tareas intensivas de IA.
• Escalabilidad: La plataforma admite implementaciones a gran escala, lo que la hace ideal para aplicaciones a nivel empresarial que requieren recursos computacionales significativos.
• Facilidad de Integración: Groq proporciona herramientas y API para simplificar la integración de su hardware con frameworks populares de aprendizaje automático, permitiendo a los desarrolladores adaptar rápidamente sus modelos para un rendimiento mejorado.

Cómo Empezar

Para comenzar con Groq, visita su sitio web y explora su documentación. Puedes contactar a su equipo de ventas para obtener más información sobre la integración del hardware de Groq en tu infraestructura de IA.

He probado las soluciones de Groq para ejecutar inferencia en modelos grandes en algunas pruebas.

Enlace(s):
Documentación de Groq

DeepSeek

DeepSeek es un proveedor de API de LLM de alto rendimiento que ofrece soluciones escalables y rentables para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Admite IA conversacional, generación de código y aplicaciones multimodales.

Modelos Disponibles

• DeepSeek Chat: Optimizado para diálogos de múltiples turnos, ofreciendo respuestas coherentes y conscientes del contexto.
• DeepSeek Code: Especializado en generación y depuración de código, compatible con múltiples lenguajes de programación.
• DeepSeek Vision: Integra entradas de texto e imágenes para tareas como respuesta a preguntas visuales y subtitulación de imágenes.

Características Clave

• Eficiencia: Los modelos están diseñados para baja latencia y alto rendimiento.
• Escalabilidad: Adecuado tanto para aplicaciones a pequeña escala como a nivel empresarial.
• Personalización: Opciones para ajustar modelos con datos propietarios.

Precios

• Free Tier: Acceso limitado para pruebas y proyectos a pequeña escala.
• Paid Tier: Acceso mejorado a modelos premium y cuotas de tokens aumentadas. Los detalles están disponibles en la página de Precios de DeepSeek.

Cómo Empezar

Crea una cuenta en DeepSeek para generar una clave de API. La plataforma proporciona SDKs y documentación para una integración fácil.

He utilizado DeepSeek para generación de código y flujos de trabajo de RAG.

Enlace(s):
Documentación de DeepSeek

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