Lyceum alternativ. Ett API för fler modellval.

Varför utvecklare överväger ett Lyceum-alternativ

Lyceum erbjuder hanterad GPU-beräkning och slutledning. Lyceum kombinerar beräkningsbelastning och slutledning. Separera modell-API-anrop från GPU-instanser, behållare, lagring och dedikerade slutpunkter innan du väljer vad som ska migreras.

TextCortex ger proprietär och öppen modellåtkomst till ett gemensamt OpenAI-kompatibelt API. Fördelen är möjligheten att behålla en kund samtidigt som man väljer modeller över familjer och europeiska värdalternativ.

Ett bredare modellval för din applikation

Använd GPT, Claude och Gemini tillsammans med Kimi K3, GLM-5.3, DeepSeek och MiMo. Välj en tillgänglig modell för varje begäran, så att din kodningsassistent, extraktionstjänst och supportfunktion kan använda olika modeller.

För europeiska arbetsbelastningar, välj den EU-värdade rutten som är aktiverad för modellen. Bredare katalogåtkomst betyder inte att varje rutt har samma värdplats.

Jämför API-funktionerna du faktiskt använder

Lyceum kombinerar beräkningsarbetsbelastningar och slutledning. Separera modell-API-anrop från GPU-instanser, behållare, lagring och dedikerade slutpunkter innan du väljer vad som ska migreras.

Börja med Jämförelseguide för Lyceum API. Jämför streamingbeteende, verktygsanrop, resonemangsinställningar, utdatavalidering, användningsrapportering och aktuella priser för din egen arbetsbelastning.

Gör din första API-förfrågan

Skapa en TextCortex konto och generera en API-nyckel i kontoinställningarna. Installera OpenAI Python-paketet på din server. Lagra nyckeln i TEXTCORTEX_API_KEY och ställ TEXTCORTEX_MODEL till en identifierare som returneras av GET /models.

Det här exemplet behåller referenser i miljövariabler. Samma klientkonfiguration fungerar när du väljer en annan modell som stöds. Läs API-referens för ändpunktsspecifika parametrar.

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)

Flytta en arbetsbelastning först

Använd migrationsguide för att uppdatera din bas-URL, nyckel och modellmappning. Håll den befintliga integrationen tillgänglig medan du testar en liten del av trafiken.

TextCortex kan använda infrastrukturleverantörer som också säljer inferens direkt. Jämförelsen gäller API-tjänsten och tillgängliga modellrutter, inte ett påstående om att deras underliggande infrastruktur aldrig överlappar.