DeepSeek Vision and Grok Imagine models are now live on CometAPI →
پیداواری نظام

LLM بنیادی ڈھانچہ

قابلِ اعتماد LLM ایپلی کیشنز کے لیے ماڈل روٹنگ، AI گیٹ ویز، فال بیک حکمتِ عملیاں، لوڈ بیلنسنگ اور ریٹ-لمٹ کنٹرولز ڈیزائن کریں۔

ایسا AI درخواست پرت بنائیں جو فراہم کنندہ اور ماڈل کی تبدیلیوں کو برداشت کر سکے۔
منظم سیکھنے کا راستہ

اس ترتیب سے سیکھیں جس ترتیب سے ڈویلپرز کام بناتے ہیں۔

فیصلے سے شروع کریں، نفاذ میں جائیں اور پروڈکشن چیکس پر ختم کریں۔

1

درخواستوں کو یکجا کریں

توثیق، ماڈلز اور ردِعمل معاہدوں کو معیاری بنائیں۔

2

ورک لوڈز روٹ کریں

صلاحیت، لاگت، تاخیر اور دستیابی کی بنیاد پر ماڈلز منتخب کریں۔

3

ٹریفک کی حفاظت کریں

ریٹ لمٹس، قطاریں، بجٹس اور سرکٹ بریکرز لاگو کریں۔

4

نتائج کی نگرانی کریں

روٹ فیصلوں، فال بیک وجوہات اور کام کی کامیابی کو ٹریک کریں۔

استعمال کا کیس

پیداواری چیٹ ورک فلو کو محفوظ کریں

معمول کی ٹریفک کو ڈیفالٹ ماڈل پر روٹ کریں اور صرف اس وقت فیلوور کریں جب درخواست بجٹ اور معیار کی حدود کے اندر رہے۔

صلاحیت سے ہم آہنگ روٹس
درخواست سطح کا لاگت بجٹ
ٹائم آؤٹ اور ری ٹرائی پالیسی
فال بیک معیار کی نگرانی
AEO کے لیے تیار جوابات

اکثر پوچھے گئے سوالات

LLM گیٹ وے کیا ہے؟

LLM گیٹ وے ماڈل درخواستوں کے لیے توثیق، روٹنگ، مشاہدیت، حدود اور فراہم کنندہ تجرید کو مرکزی بناتا ہے۔

کیا ماڈل راؤٹر اور فال بیک ایک ہی چیز ہیں؟

نہیں۔ روٹنگ بہترین ابتدائی راستہ منتخب کرتی ہے؛ فال بیک کسی متعین ناکامی یا معیار کی شرط کے بعد ایک اور ہم آہنگ راستہ منتخب کرتا ہے۔