你知道为什么每个新模型让Mira更有价值吗?在这里 ↓
虽然人工智能的真正护城河不是模型——而是协调它们的基础设施
每个新语言模型都承诺突破——更快、更便宜、更智能。
但从建设者的角度来看,每次发布都带来了更多的碎片化:
• 不同的API
• 不同的速率限制
• 输出不一致
• 复杂的整合路径
开发者不想选择一个赢家。
他们想要选择性——以及协调。
这正是米拉所提供的。
而每一个新模型都让Mira不仅更实用,而且更强大。
➩ 了解 Mira SDK
Mira SDK 在其核心中抽象了混乱。
您将获得:而不是手动与每个 LLM 集成,
• 单个API
• 模型之间的智能路由
• 内置负载均衡
• 流媒体支持
• 使用跟踪
• 一致的错误处理
这是一个可以支持所有 LLM 方言的 SDK——因此您可以专注于构建,而不是照看端点。
➩ 网络飞轮
这是使 Mira 与其他开发工具不同的飞轮效应:
1. 整合更多模型 — 吸引希望灵活性的开发者
2. 更多开发者在建设 — 扩展使用案例的多样性
3. 生成更多使用数据 — 提供更智能的路由逻辑、备用处理和延迟基准
4. 更智能的系统性能 — 带来更好的用户体验、更快的应用程序、成本更低的推理
5. 更高的开发者留存率 + 新的应用案例 — 吸引更多的开发者和模型
这不是一个平坦的价值图,而是指数型的。
每个新集成的模型都提高了网络的整体性能和
查看原文虽然人工智能的真正护城河不是模型——而是协调它们的基础设施
每个新语言模型都承诺突破——更快、更便宜、更智能。
但从建设者的角度来看,每次发布都带来了更多的碎片化:
• 不同的API
• 不同的速率限制
• 输出不一致
• 复杂的整合路径
开发者不想选择一个赢家。
他们想要选择性——以及协调。
这正是米拉所提供的。
而每一个新模型都让Mira不仅更实用,而且更强大。
➩ 了解 Mira SDK
Mira SDK 在其核心中抽象了混乱。
您将获得:而不是手动与每个 LLM 集成,
• 单个API
• 模型之间的智能路由
• 内置负载均衡
• 流媒体支持
• 使用跟踪
• 一致的错误处理
这是一个可以支持所有 LLM 方言的 SDK——因此您可以专注于构建,而不是照看端点。
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这是使 Mira 与其他开发工具不同的飞轮效应:
1. 整合更多模型 — 吸引希望灵活性的开发者
2. 更多开发者在建设 — 扩展使用案例的多样性
3. 生成更多使用数据 — 提供更智能的路由逻辑、备用处理和延迟基准
4. 更智能的系统性能 — 带来更好的用户体验、更快的应用程序、成本更低的推理
5. 更高的开发者留存率 + 新的应用案例 — 吸引更多的开发者和模型
这不是一个平坦的价值图,而是指数型的。
每个新集成的模型都提高了网络的整体性能和