Modelli proprietari e open-weight
Accedi a GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, MiMo e altro tramite TextCortex. Scegli i modelli dal catalogo disponibile per il tuo account.
API TextCortex · Modelli e routing
Confronta TextCortex con Together AI per l'accesso API compatibile con OpenAI, modelli proprietari e open-weight e opzioni di inferenza ospitate nell'UE.
Perché TextCortex
Scegli TextCortex se desideri GPT, Claude, Gemini e i modelli a peso aperto in un'unica integrazione API. Valuta Together AI rispetto alle funzionalità di catalogo, instradamento e richiesta di cui la tua applicazione ha bisogno.
Accedi a GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, MiMo e altro tramite TextCortex. Scegli i modelli dal catalogo disponibile per il tuo account.
Utilizza un client familiare, una chiave API TextCortex e un URL di base comune. Modifica l'identificatore del modello per passare da un modello supportato all'altro.
Utilizza percorsi ospitati nell'UE per i requisiti di inferenza europei. L'hosting dipende dal modello e dal percorso selezionati; il catalogo più ampio include anche altre implementazioni.
Confronta le API
Seleziona il servizio che si adatta ai modelli e alla distribuzione di cui ha bisogno la tua applicazione. Confronta le configurazioni attuali utilizzando le stesse richieste.
| Ciò che conta | TextCortex | Together AI |
|---|---|---|
| Accesso all'API | Un'API compatibile con OpenAI per modelli proprietari e open-weight | Valuta gli endpoint Together AI e i modelli supportati |
| Inferenza dell’UE | Opzioni ospitate nell'UE all'interno di un catalogo di modelli più ampio | Esaminare la regione del modello e della distribuzione selezionati |
| Adattamento dell'applicazione | Scegli modelli tra famiglie senza un altro cliente fornitore | inferenza e infrastruttura AI |
| Migrazione | URL di base, credenziali e mappatura del modello | Inventariare le impostazioni delle richieste esistenti e le dipendenze di distribuzione |
Confronta il modello esatto, il livello di prodotto e la distribuzione che prevedi di utilizzare. Le funzionalità del fornitore e i termini commerciali possono cambiare.
Together AI offre inferenza e infrastruttura AI. Confronta il catalogo e le opzioni di servizio necessarie alla tua applicazione. Mantieni l'infrastruttura dedicata e i requisiti del modello personalizzato distinti da un'integrazione standard di completamento della chat.
TextCortex offre l'accesso a modelli proprietari e open-weight in un'API comune compatibile con OpenAI. Il vantaggio è la possibilità di mantenere un cliente selezionando i modelli tra famiglie e opzioni di hosting europee.
Utilizza GPT, Claude e Gemini insieme a Kimi K3, GLM-5.3, DeepSeek e MiMo. Seleziona un modello disponibile per ogni richiesta, in modo che il tuo assistente di codifica, il servizio di estrazione e la funzione di supporto possano utilizzare modelli diversi.
Per i carichi di lavoro europei, scegli il percorso ospitato nell'UE abilitato per il modello. Un accesso più ampio al catalogo non significa che ogni percorso abbia la stessa posizione di hosting.
Confronta il catalogo e le opzioni di servizio necessarie alla tua applicazione. Mantieni l'infrastruttura dedicata e i requisiti del modello personalizzato distinti da un'integrazione standard di completamento della chat.
Inizia con Guida comparativa API Together AI. Confronta il comportamento dello streaming, le chiamate agli strumenti, le impostazioni di ragionamento, la convalida dell'output, i report sull'utilizzo e le tariffe attuali per il tuo carico di lavoro.
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)
Utilizza guida alla migrazione per aggiornare l'URL di base, la chiave e la mappatura del modello. Mantieni disponibile l'integrazione esistente mentre testi una piccola quota di traffico.
TextCortex può utilizzare fornitori di infrastrutture che vendono direttamente anche l'inferenza. Il confronto riguarda il servizio API e i percorsi modello disponibili, non l'affermazione che la loro infrastruttura sottostante non si sovrappone mai.
Domande
No. L'API fornisce l'accesso a famiglie di modelli proprietari come GPT, Claude e Gemini insieme a famiglie a peso aperto come Kimi, GLM, DeepSeek e MiMo. Utilizza GET /models per elencare gli identificatori disponibili per il tuo account.
Aggiorna l'URL di base, la chiave API e gli identificatori del modello. Esamina i parametri specifici del provider e testa lo streaming, gli strumenti, l'output strutturato e la gestione degli errori utilizzati dalla tua applicazione. Mantieni la configurazione originale disponibile durante il lancio.
TextCortex offre percorsi modello ospitati nell'UE e un catalogo multi-provider più ampio. Seleziona l'implementazione ospitata nell'UE richiesta dalla tua applicazione; l'appartenenza al catalogo da sola non stabilisce dove viene elaborata una particolare richiesta.
Utilizza le tariffe per il modello e l'account selezionati. Stimare separatamente i token di input e output e includere eventuali token memorizzati nella cache, token di ragionamento o altri addebiti applicabili. Il consumo dell'API è diverso da un abbonamento all'area di lavoro.
TextCortex AI
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Documentazione di prodotto e fonti dei fornitori usate per questa guida. Verificate il 5 ottobre 2026.