ایک ڈویلپر کے طور پر جو پچھلے کئی مہینوں سے کل وقتی AI API جمع کرنے والے پلیٹ فارمز کی جانچ کر رہا ہے، میں ہر انضمام کو ایک چھوٹے سے تجربے کی طرح سمجھتا ہوں: پیمائش میں تاخیر، تصدیق کی پیچیدگی، دستیاب ماڈلز کی مختلف قسم، قیمت فی تخمینہ، اور حقیقی دنیا کی مضبوطی (دوبارہ کوششیں، ویب ہکس، صفحہ بندی، وغیرہ)۔ اس مضمون میں میں دو کھلاڑیوں کا موازنہ کرتا ہوں جن کا میں نے قریب سے تجربہ کیا ہے: Pollo AI (ایک آل ان ون امیج/ویڈیو جنریشن پر مرکوز پلیٹ فارم) اور CometAPI (ایک ڈویلپر فوکسڈ ایگریگیٹر جو ایک API کے ذریعے سینکڑوں ماڈلز کو بے نقاب کرتا ہے)۔ میں وضاحت کروں گا کہ ہر سروس کیا ہے، دکھاؤں گا کہ وہ عملی محور (فائدے، استعمال میں آسانی، قیمت، ماڈل تنوع) میں کس طرح مختلف ہیں، اور — ہینڈ آن ٹیسٹ کی بنیاد پر — وضاحت کریں گے۔ میں CometAPI کو کیوں چنوں گا۔ زیادہ تر ملٹی ماڈل ڈویلپر ورک فلوز کے لیے۔

آپ کو، ایک ڈویلپر کے طور پر، کیوں خیال رکھنا چاہیے؟ کیونکہ انضمام کی لاگت صرف پیسہ نہیں ہے: یہ انجینئرنگ کا وقت بھی ہے، غلطی سے نمٹنے میں پیچیدگی، اور ملٹی وینڈر اسناد کا ذہنی اوور ہیڈ۔ ایگریگیٹرز کم انضمام، مسلسل APIs، اور ماڈلز میں آسان A/B ٹیسٹنگ کا وعدہ کرتے ہیں — اگر وہ یہ کام اچھی طرح کرتے ہیں، تو وہ ہفتوں کے کام کو بچا سکتے ہیں۔

Pollo AI API اور CometAPI کیا ہیں - اور وہ کون سا مسئلہ حل کرتے ہیں؟

Pollo AI: فوکسڈ امیج اور ویڈیو ملٹی ماڈل API

Pollo AI نے تخلیقی توجہ مرکوز کرنے والے ٹول سیٹ کے طور پر آغاز کیا اور تیزی سے خود کو ایک "آل ان ون" امیج اور ویڈیو جنریشن API کے طور پر پوزیشن میں لے لیا۔ اس کی پروڈکٹ کی پچ سیدھی ہے: ڈویلپرز کو ایک واحد پولو اینڈ پوائنٹ اور میڈیا جنریشن کے لیے موزوں کریڈٹ سسٹم کے ذریعے سرکردہ امیج/ویڈیو ماڈلز (رن وے، لوما، ویو، پکس ویرس، کلنگ، وغیرہ) تک رسائی دیں۔ Pollo تیز، کم لاگت والی نسل پر زور دیتا ہے اور UI میں ٹاسک مینجمنٹ، ویب ہکس، اور ملٹی ماڈل سلیکشن کے لیے خصوصیات شامل کرتا ہے۔

CometAPI: بہت سے ماڈل خاندانوں کے لیے ایک API

CometAPI ایک API ایگریگیشن پرت ہے جس کا بنیادی وعدہ سیکڑوں AI ماڈلز - LLMs، امیج ماڈلز، آڈیو/میوزک انجنز، اور ویڈیو ماڈلز تک - ایک مستقل ڈویلپر انٹرفیس کے ذریعے متحد رسائی ہے۔ CometAPI "500+ AI ماڈلز" (GPT متغیرات، سنو، لوما، کیوین، لاما، گروک، کلاڈ، اور مزید) کی تشہیر کرتا ہے اور فی ماڈل اینڈ پوائنٹس، ڈیش بورڈنگ، ٹوکن مینجمنٹ، اور ایک متحد SDK وائب فراہم کرتا ہے تاکہ آپ کم سے کم کلائنٹ کوڈ کی تبدیلی کے ساتھ ماڈلز کو تبدیل کر سکیں۔

فوری خلاصہ: پولو اے آئی بہترین ہے جب آپ کا بنیادی استعمال کیس اعلیٰ معیار کی تصویر/ویڈیو جنریشن ہو اور آپ خصوصی میڈیا ماڈلز تک کیوریٹڈ رسائی چاہتے ہیں۔ CometAPI اس وقت چمکتا ہے جب آپ چاہتے ہیں کہ ایک اختتامی نقطہ بہت سے ماڈل فیملیز (LLMs، امیج، آڈیو، ویڈیو، سپیشلائزڈ APIs) کے درمیان پروگرامی طور پر تبدیل ہو جائے اور یونیفائیڈ کیز، کوٹہ، اور بلنگ کا نظم کیا جائے۔ CometAPI میں نہ صرف وہ تصویر/ویڈیو جنریشن شامل ہے جس میں Polla AI بہترین ہے، بلکہ زیادہ مقبول LLM ماڈلز (ایل ایل ایم) بھی ہیں۔گروک 4,GPT-5,کلاڈ اوپس 4.1)، جو میں نے اسے منتخب کرنے کی ایک وجہ ہے۔

مجھے اصلی مصنوعات بنانے کے لیے Pollo AI پر CometAPI کا انتخاب کیوں کرنا چاہیے؟

ایک SDK، کئی ماڈل فیملیز

میں یہ واضح طور پر کہوں گا: تخصص (Pollo AI) ایک تنگ دوڑ میں جیت سکتا ہے - یہ سستا ہو سکتا ہے اور کام کے بوجھ کی ایک کلاس (ویڈیو/تصویر) کے لیے بنایا جا سکتا ہے — لیکن لچک اور آپریشنل سادگی سب سے زیادہ پیداوار کے نظام کے لئے طویل مدت میں جیت. CometAPI کا سب سے بڑا عملی فائدہ یہ ہے کہ یہ آپ کو ایک وینڈر یا ایک ماڈل فیملی پر شرط لگانے سے آزاد کرتا ہے۔ جس لمحے سے میں نے ایک پروٹو ٹائپ کیا، CometAPI کے OpenAI طرز کے، سنگل اینڈ پوائنٹ پیٹرن نے نقل مکانی کو آسان بنا دیا۔ میں ماڈل سٹرنگز کو ایک جگہ پر تبدیل کر سکتا ہوں اور اڈاپٹر لیئرز کو دوبارہ لکھے بغیر کالز کی پوری کلاسز کو روٹ کر سکتا ہوں۔ یہ اکیلے انجینئرنگ کے وقت اور خطرے کو کم کرتا ہے۔ CometAPI کا ڈیزائن واضح طور پر اس کو نشانہ بناتا ہے: بہت سے LLMs اور ملٹی موڈل انجنوں کے لیے متحد کالز۔

Pollo کی جگہ CometAPI کی لچک کے لیے کوئی مقابلہ نہیں ہے۔

Pollo کو میڈیا جنریشن کے لیے بہتر بنایا گیا ہے — اچھے ڈیفالٹس، ٹیمپلیٹس، اور تصاویر اور ویڈیوز کے لیے کریڈٹ پر مبنی بلنگ ماڈل۔ یہ مفید ہے اگر آپ کا پورا پروڈکٹ "ویڈیوز بنائیں" ہے۔ لیکن ایپس میں زیادہ تر ٹیمیں بناتی ہیں، میڈیا اسٹیک کا صرف ایک حصہ ہے۔ اگر آپ چاہتے ہیں کہ LLM کا خلاصہ کیا جائے، ایک تصویری ماڈل کی مثال دی جائے، اور ایک TTS ماڈل نتیجہ بتانے کے لیے، پولو آپ کو دکانداروں کو اکٹھا کرنے یا سمجھوتہ کرنے پر مجبور کرتا ہے۔ CometAPI ڈیزائن کے ذریعہ اس رکاوٹ کو دور کرتا ہے۔

یہ عملی طور پر کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

Pollo AI کی طاقت واضح ہے: یہ تخلیقی کام کے بہاؤ کے مطابق بنائے گئے ٹیمپلیٹس اور کریڈٹ کے ساتھ تصویر اور ویڈیو جنریشن پر پوری توجہ مرکوز کرتا ہے۔ لیکن وسعت تیزی سے تیار ہونے والی پروڈکٹ ٹیموں کے لیے تنگ مہارت کو ہرا دیتی ہے۔ ایک ایپ کو اکثر چیٹ کے لیے LLM، تھمب نیلز کے لیے ایک تصویری ماڈل، مختصر سماجی کلپس کے لیے ویڈیو جنریٹر اور وائس اوور کے لیے TTS/آڈیو ماڈل کی ضرورت ہوتی ہے۔ CometAPI آپ کو متعدد وینڈر SDKs کے بجائے ایک انضمام کے ساتھ ان کو ایک ساتھ سلائی کرنے دیتا ہے۔ عملی فوائد آپ کی تعیناتی میں کم راز ہیں، کلیدی انتظام کو آسان بنانا، اور تجرباتی چکروں میں بڑے پیمانے پر سرعت۔

ان کی قیمتوں کا موازنہ کیسے کریں - کیا ایک سستا ہے؟

قیمتوں کا موازنہ کانٹے دار ہے کیونکہ ماڈلز مختلف ہیں (LLM ٹوکن بمقابلہ ویڈیو کریڈٹس)۔

Pollo AI کی قیمتوں کا اسنیپ شاٹ

پولو کریڈٹ بنڈلز اور فی کریڈٹ پرائس پوائنٹس شائع کرتا ہے: چھوٹے پیکجز (~$80 برائے 1,000 کریڈٹ) بلک ٹائرز تک نیچے جہاں فی کریڈٹ لاگت کم ہوتی ہے۔ میڈیا پر بھاری کام کے بوجھ کے لیے، Pollo کی قیمتوں کا تعین ماڈلز کے لیے مخصوص کریڈٹ فی جنریشن نمبرز کے مطابق ہوتا ہے۔ جب آپ ہر ماڈل کی کریڈٹ لاگت کو سمجھتے ہیں تو یہ ڈھانچہ بجٹ سازی کو آسان بنا سکتا ہے۔

CometAPI قیمتوں کا اسنیپ شاٹ

CometAPI ماڈل پر مبنی قیمتوں کا استعمال کرتا ہے اور تمام ماڈلز کے لیے سرکاری قیمتوں سے کم قیمت فراہم کرنے کے قابل ہونے کی تشہیر کرتا ہے، اور مقبول اختیارات پر ~20% تک رعایت دیتا ہے۔ چونکہ CometAPI بہت مختلف ماڈل اقسام تک رسائی فراہم کرتا ہے (چھوٹے جنریٹو ماڈلز بمقابلہ 128k سیاق و سباق کے LLMs)، عملی لاگت کا انحصار اس ماڈل پر ہوتا ہے جس پر آپ جاتے ہیں — لیکن ایگریگیشن پلیٹ فارم آپ کو کم خطرے والے کاموں اور پریمیم ماڈلز کے لیے سستے ماڈلز کا انتخاب کرنے کا اختیار دیتا ہے جب معیار کی اہمیت ہو۔ بہاؤ۔دیکھو CometAPI قیمتوں کا تعین کرنے والے صفحات تفصیلات اور فی ماڈل کی قیمتوں کے لیے۔

میرا عملی طریقہ (ٹیسٹنگ سے)

اپنی جانچ میں میں نے 100k مخلوط درخواستوں کی نقل کی: خلاصے، تصویری تھمب نیلز، اور مختصر ویڈیوز۔ جب پولو سطح کے میڈیا ٹولز کے ذریعے ہر چیز کو مجبور کیا گیا تو ٹیکسٹ ہیوی آپریشنز کے لیے اخراجات متوقع طور پر زیادہ تھے۔ CometAPI کے ساتھ، اسی کام کے بوجھ نے سمریوں کے لیے ہلکے وزن والے LLMs، تھمب نیلز کے لیے سستے امیج بیک اینڈز، اور صرف حقیقی ویڈیو رینڈرز کے لیے پریمیم میڈیا ماڈلز کا استعمال کیا - معیار کو برقرار رکھتے ہوئے مجموعی اخراجات کو کم کرتے ہوئے جہاں یہ اہمیت رکھتا ہے۔ اس قسم کی دانے دار روٹنگ "سستی فی میڈیا آؤٹ پٹ" اور "مخلوط کام کے بوجھ کے لیے سب سے کم کل لاگت" کے درمیان عملی فرق ہے۔

کون سا پلیٹ فارم استعمال کرنے میں آسان اور انضمام میں تیز ہے؟

آن بورڈنگ اور API ergonomics: CometAPI جیت گیا۔

پولو کی آن بورڈنگ میڈیا کے لیے سیدھی ہے: کلید حاصل کریں، جنریشن اینڈ پوائنٹس کو کال کریں، اور ویب ہکس یا پولنگ کے ذریعے نتائج حاصل کریں۔ وہ ماڈل غیر مطابقت پذیر ویڈیو ملازمتوں کے لئے سمجھدار ہے۔ لیکن CometAPIs API صنعت کے معیاری چیٹ/کمپلیشن کے نمونوں کی عکاسی کرتا ہے اور ٹیموں کو موجودہ OpenAI سے مطابقت رکھنے والے کلائنٹس اور ٹولنگ کو دوبارہ استعمال کرنے دیتا ہے۔ عملی اصطلاحات میں: اگر آپ کا کوڈ پہلے سے ہی OpenAI طرز کے اینڈ پوائنٹس کو کال کرتا ہے، CometAPI ایک قریب ڈراپ ان متبادل ہے جو ریفیکٹر کے گھنٹوں کو بچاتا ہے۔ میں نے ذاتی طور پر ایک چھوٹے ایجنٹ کو CometAPI میں منتقل کر کے بنیادی URL اور ایک ماڈل سٹرنگ کو تبدیل کر دیا — اور باقی کوڈ کام کرتا رہا۔

CometAPI: سائن اپ → API ٹوکن حاصل کریں → کال بیس یو آر ایل https://api.cometapi.com/v1. CometAPI کی مثالیں OpenAI طرز کی کالز (چیٹ/کمپلیشنز سنٹیکس) کی عکاسی کرتی ہیں جو موجودہ OpenAI کلائنٹ کوڈ کو اپنانا معمولی بناتی ہے۔ سنگل اینڈ پوائنٹ پیٹرن فوری طور پر واقف تھا اور ایک پروٹو ٹائپ LLM ایجنٹ میں تار لگانے میں کم وقت لگا۔ ان کے دستاویزات اور کھیل کے میدان مدد کرتے ہیں۔

ڈویلپر ٹولنگ اور ڈیش بورڈنگ

CometAPI کا ڈیش بورڈ اور ٹوکن مینجمنٹ ان ٹیموں کے لیے بنایا گیا ہے جو مخلوط کام کے بوجھ کو چلاتی ہیں: آپ چابیاں گھما سکتے ہیں، استعمال کے انتباہات مرتب کر سکتے ہیں، اور معلوم کر سکتے ہیں کہ کس ماڈل نے درخواست کو سنبھالا ہے۔ پولو کا کنسول جاب مینجمنٹ اور میڈیا ٹیمپلیٹس پر فوکس کرتا ہے — مواد ٹیموں کے لیے بہترین، ملٹی سروس ڈیولپرز کے لیے کم مددگار۔ اگر آپ روٹنگ کے قوانین، فی ماڈل ٹیلی میٹری اور آسان کلید گردش کے بارے میں فکر مند ہیں، CometAPI ایک زیادہ پیداواری ذہن کا تجربہ فراہم کرتا ہے۔

میرا فیصلہ: LLM-پہلے کام کے لیے، CometAPI پہلے منٹ کی پیداواری صلاحیت پر جیتتا ہے کیونکہ یہ موجودہ OpenAI طرز کے ورک فلو کو براہ راست نقشہ بناتا ہے۔ میڈیا/ویڈیو-پہلے کام کے لیے، پولو کی جاب/ٹاسک ماڈل اور UI ٹولنگ طویل ملازمتوں کے لیے رگڑ کو کم کرتی ہے۔

وہ ماڈل کے انتخاب کے تنوع پر کیسے موازنہ کرتے ہیں؟

Pollo AI: کیوریٹڈ میڈیا ماڈل سیٹ

Pollo کے پاس ایک ٹارگٹڈ ماڈل سیٹ ہے جو تصویر اور ویڈیو ماڈلز پر فوکس کرتا ہے (بشمول ان کے اپنے Pollo ماڈل)۔ یہ کیوریشن اس وقت مدد کرتا ہے جب آپ پیش گوئی کرنے والا برتاؤ چاہتے ہیں: کم ماڈل کا مطلب کم حیرت ہے، اور Pollo کے دستاویزات ماڈل کے لیے مخصوص پیرامیٹرز اور مثالیں پیش کرتے ہیں۔ میڈیا ایپس کے لیے، کیوریٹ شدہ طریقہ دریافت کا وقت کم کرتا ہے۔

CometAPI: چوڑائی-پہلا جمع کرنے والا

CometAPI کی قدر کی تجویز "500+ ماڈلز" ہے۔ اس میں بڑے LLMs، امیج جنریٹرز، آڈیو/میوزک ماڈلز، اور خصوصی قسمیں شامل ہیں۔ عملی مضمرات: اگر کوئی نیا ماڈل ظاہر ہوتا ہے (مثال کے طور پر، ایک مدمقابل ایک زبردست نیا تصویری ماڈل جاری کرتا ہے)، CometAPI اکثر اس میں تیزی سے تار لگاتا ہے، اور آپ کو اسی API کال دستخط کے ساتھ جانچنے دیتا ہے۔ تجربہ کرنے والی بھاری ٹیموں یا جن کو ملٹی موڈل فال بیکس کی ضرورت ہے، اس کی وسعت اہمیت رکھتی ہے۔

CometAPI کی چوڑائی بمقابلہ پولو کی گہرائی

پولو کا کیٹلاگ میڈیا ماڈلز میں گہرا ہے - یہ ان کی مصنوعات ہے۔ لیکن اس کا کیٹلاگ جان بوجھ کر LLMs، امیج ماڈلز، ویڈیو، آڈیو اور بہت کچھ پر پھیلا ہوا ہے، جس سے ڈویلپرز کو ایک بلنگ اور کال سطح کے تحت آزادانہ طور پر ماڈلز کو یکجا کرنے دیتا ہے۔ ملٹی موڈل ایپس کے لیے، چوڑائی گہرائی سے زیادہ قیمتی ہے: آپ کو شاذ و نادر ہی 30 مختلف ویڈیو بیک اینڈز کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن آپ کو ایک صارف کے بہاؤ میں چیٹ + خلاصہ + تصویر + آواز کی ضرورت ہوتی ہے۔ CometAPI کا جمع کرنے کا طریقہ آپ کو یہ دیتا ہے کہ درجن بھر SDKs کو برقرار رکھے بغیر۔

پروڈکٹ ٹیموں کے لیے عملی نتیجہ

اگر آپ کسی دوسرے کے خلاف LLM A/B کرنا چاہتے ہیں یا کسی خاص وینڈر کے ریٹ محدود ہونے پر خود بخود فال بیک کرنا چاہتے ہیں، Comet کا ماڈل روسٹر اور روٹنگ کنٹرولز آپ کو ان حکمت عملیوں کو منٹوں میں نافذ کرنے دیتے ہیں۔ میڈیا کے پہلے وینڈر کے ساتھ خوبصورتی سے حاصل کرنا ناممکن ہے جس کی بنیادی قدر وفاداری پیش کرنا ہے، نہ کہ ملٹی وینڈر آرکیسٹریشن۔

وشوسنییتا، SLAs اور پیداوار کی تیاری: آپ کو کس پر بھروسہ کرنا چاہیے؟

CometAPI کے پروڈکشن کنٹرولز

اس کی قیمت کی تجویز صرف "بہت سے ماڈلز" نہیں ہے - یہ "بہت سے ماڈلز کے علاوہ انہیں پروڈکشن میں محفوظ طریقے سے چلانے کے لیے کنٹرول ہوائی جہاز" ہے۔ ٹوکن گردش، استعمال کے انتباہات، فی ماڈل SLA آگاہی اور روٹنگ پالیسیاں وہ خصوصیات ہیں جو میں نے جانچ کے دوران سسٹم کو بوجھ کے تحت مستحکم رکھنے کے لیے استعمال کیں۔ ایک بار جب آپ پروٹو ٹائپ سے کسٹمر کا سامنا کرنے والی خدمات کی طرف جاتے ہیں تو یہ آپریشنل کنٹرول ضروری ہے۔

پولو کی توجہ اور حدود

Pollo طویل عرصے سے چلنے والے میڈیا رینڈرز اور تخلیقی پروڈکشن پائپ لائنوں کے مطابق ویب ہکس کے لیے مضبوط ملازمت فراہم کرتا ہے۔ لیکن اگر آپ کے پروڈکٹ کو ریئل ٹائم چیٹ، دستاویز کی تلاش، یا آڈیو ٹرانسکرپشن کو بھی پیمانے پر چلانا ضروری ہے، تو میڈیا کے لیے پولو کی یک طرفہ اصلاح آپ کو اضافی وینڈرز سے پُر کرنے کے لیے خلاء کو چھوڑ دیتی ہے۔

عملی طور پر آپ CometAPI کو کس طرح کہتے ہیں؟

یہاں وہ مختصر عملی راستہ ہے جس کی میں نے بطور ڈویلپر پیروی کی:

فوری آغاز (CometAPI)

1. CometAPI پر رجسٹر ہوں، ایک اکاؤنٹ بنائیں، اور اپنے ڈیش بورڈ میں ایک API کلید شامل کریں۔
2. ان کے ماڈل کی فہرست سے ایک ماڈل منتخب کریں (وہ ہزاروں دستاویز کرتے ہیں؛ نمونے کے اشارے کو جانچنے کے لیے کھیل کے میدان کا استعمال کریں)۔
3. متحد اختتامی نقطہ پر ایک REST کال کا استعمال کریں۔ نمونہ نمونہ (تصوراتی):

POST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Authorization: Bearer YOUR_COMET_KEY
Content-Type: application/json

{
  "model": "gpt-5-mini",
  "messages": ,
  "max_tokens_to_sample": 512
}

CometAPI اپنے دستاویزات اور کھیل کے میدانوں میں ماڈل کے نام، اختتامی نقطہ کی مثالیں، اور SDK کے ٹکڑے فراہم کرتا ہے۔

فوری آغاز (Pollo AI)

1. Pollo کے لیے سائن اپ کریں، API کلید بازیافت کریں، اور میڈیا جنریشن کے لیے Pollo کوئیک اسٹارٹ کی پیروی کریں۔
2. میڈیا کے لیے مخصوص اختتامی نقطہ استعمال کریں (مثال کے طور پر، POST /generation/pollo/pollo-v1-6 ان کے ویڈیو ماڈل کے لیے) prompt + پیرامیٹرز کے ساتھ۔ کے لیے پول task تیار ہونے پر تیار کردہ اثاثہ وصول کرنے کے لیے اسٹیٹس یا ویب ہکس کا استعمال کریں۔

ٹیسٹ سیٹ اپ

• دو چھوٹی مائیکرو سروسز کو لاگو کیا: media-service (پولو) اور unified-service (CometAPI)۔
• کام کا بوجھ: متن → تصویر، متن → ویڈیو (5–10s)، LLM چیٹ پرامپٹ، تصویری ماڈل کے ذریعے سادہ OCR۔
• پیمائش شدہ: اوسط تاخیر، خرابی کی شرح، پیرم ٹویکنگ میں آسانی، بلنگ کی مرئیت۔

نتائج

• پوللو: ویڈیو کا معیار خصوصی اشارے (کیمرہ کنٹرول، سنیما پیرامیٹر) کے لیے بہترین تھا۔ ملازمت کی تکمیل کے اوقات ماڈل اور سائز کے ساتھ مختلف ہوتے ہیں۔ ویب ہکس نے پولنگ کی ضرورت کو ہٹا دیا۔ قیمتوں کا تعین کریڈٹ کے ساتھ قابل قیاس تھا۔
• CometAPI: رن ٹائم پر ماڈلز کو تبدیل کرنا معمولی بات تھی۔ میں فوری کاموں کے لیے ایک چھوٹے ایل ایل ایم اور کوڈ کو تبدیل کیے بغیر پیچیدہ جنریشن کے لیے ایک پرامپٹ کو روٹ کر سکتا ہوں۔ تمام ماڈلز (سنگل ڈیش بورڈ) کے مشاہدے نے ڈیبگ کرتے وقت انجینئرنگ کا وقت بچایا۔ ٹارگٹ ماڈل کی بنیاد پر لیٹنسی مختلف ہوتی ہے، لیکن متحد کلائنٹ نے دوبارہ کوششیں اور میٹرکس کو جمع کرنے کے لیے آسان بنایا۔

کیا CometAPI حقیقت میں Pollo AI کی جگہ لے سکتا ہے؟

جی ہاں. CometAPI پہلے سے ہی اپنے کیٹلاگ کے حصے کے طور پر اعلی درجے کے میڈیا ماڈلز کو جمع کرتا ہے اور انہیں اسی API کی سطح پر LLMs اور آڈیو انجنوں کے طور پر ظاہر کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ پولو پر مبنی میڈیا جابز کو ایک اڈاپٹر کے ساتھ CometAPI میں منتقل کر سکتے ہیں جو Pollo ماڈل شناخت کنندگان کو اس کے کیٹلاگ میں میڈیا ماڈل کے مساوی ناموں سے نقشہ بناتا ہے۔ اپنے مائیگریشن ٹیسٹ میں، میں نے پولو امیج/ویڈیو اینڈ پوائنٹ کو ماڈل سٹرنگ سے تبدیل کیا اور یونیفائیڈ ٹیلی میٹری، روٹنگ اور ماڈل فال بیک حاصل کرتے ہوئے اصل پائپ لائن سیمنٹکس (سبمٹ جاب → ویب ہک کال بیک) کو محفوظ کیا۔

CometAPI فراہم کرتا ہے۔ اسی میڈیا کی صلاحیتیں جہاں آپ کو ان کی ضرورت ہے، علاوہ متحد بلنگ، گورننس، ماڈل تنوع، اور انضمام اور دیکھ بھال کے کام میں بہت بڑی کمی۔ ملٹی ماڈل پروڈکٹس، تجربہ کرنے والی بھاری ٹیموں، یا ایسی تنظیموں کے لیے جو لاگت کے کنٹرول اور حفاظتی کرنسی کو مرکزی بنانا چاہتے ہیں، یہ معروضی طور پر اعلیٰ پلیٹ فارم ہے۔ پولو صرف میڈیا کی دکانوں کے لیے ایک مضبوط ماہر ہے — لیکن یہ ایک جدید، ملٹی ماڈل انجینئرنگ تنظیم میں پولو کے کردار کی جگہ لے لیتا ہے جبکہ بہت زیادہ ڈویلپر اور آپریشنل لیوریج شامل کرتا ہے۔

حتمی سفارش (ڈویلپر کا فیصلہ)

اگر آپ کے روڈ میپ میں شامل ہے۔ ایک سے زیادہ قسم کی AI صلاحیت — مثال کے طور پر، چیٹ بوٹس + امیجز + کبھی کبھار ویڈیو — CometAPI ممکنہ طور پر آپ کی انجینئرنگ کی کوششوں کے ہفتوں کو بچائے گا اور انتظامی طور پر تجربات کو بہت سستا بنائے گا۔

کسی بھی طرح، میں ترقی کے آغاز میں ایگریگیٹر (CometAPI) کے ساتھ پروٹو ٹائپنگ کا مشورہ دیتا ہوں تاکہ آپ اس بات کی توثیق کر سکیں کہ کون سے مخصوص ماڈلز اور وینڈرز دراصل آپ کے پروڈکٹ میٹرکس کو منتقل کرتے ہیں۔ یہ ڈیٹا آپ کو بتائے گا کہ آیا کسی ایک ماہر فراہم کنندہ (جیسے پولو) کو بند کرنا ہے یا CometAPI کے تحت متفاوت ماڈل مکس چلانا جاری رکھنا ہے۔