Ogni famiglia modello. Un posto per connettersi.

Famiglie di modelli proprietari

Integra i principali modelli proprietari nella stessa integrazione delle tue scelte open-weight. Seleziona la versione e le funzionalità esposte al tuo account.

• Modelli GPT da OpenAI.
• Modelli Claude da Anthropic.
• Modelli Gemini da Google.

Pagine modello ospitate nell'UE

Esplora le implementazioni europee richieste per questa raccolta di modelli. L'hosting è collegato al percorso selezionato, non a tutti i modelli nel catalogo più ampio.

• Kimi K3
• GLM-5.3
• DeepSeek
• MiMo

Leggere gli identificatori dall'API

Chiama GET /models con il tuo codice TextCortex. Utilizza l'identificatore restituito nella richiesta anziché crearne uno da un nome visualizzato. Le versioni del modello possono cambiare indipendentemente dall'applicazione che le utilizza.

Conserva un elenco delle versioni dei modelli approvati nella configurazione dell'applicazione. Valuta le nuove voci prima di spostare il traffico di produzione e rimuovi gli identificatori ritirati dalla mappatura delle attività.

Scegli in base al risultato di cui hai bisogno

Per la codifica, esegui l'output confrontandolo con i controlli del tuo progetto. Per l'estrazione, l'accuratezza del campo punteggio e la validità dell'output. Per un assistente rivolto all'utente, misura l'utilità e il tempo di risposta nelle conversazioni rappresentative.

Utilizza guida alla scelta del modello per confrontare i candidati e Guida ai prezzi dell'API per stimare l'utilizzo.

Effettua la tua prima richiesta API

Crea uno Conto TextCortex e genera una chiave API nelle impostazioni dell'account. Installa il pacchetto Python OpenAI sul tuo server. Memorizza la chiave in TEXTCORTEX_API_KEY e imposta TEXTCORTEX_MODEL su un identificatore restituito da GET /models.

Questo esempio mantiene le credenziali nelle variabili di ambiente. La stessa configurazione del client funziona quando scegli un altro modello supportato. Leggere Riferimento API per i parametri specifici dell'endpoint.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TEXTCORTEX_API_KEY"],
    base_url="https://api.textcortex.com/v1",
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["TEXTCORTEX_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)