مهار عامل هوش مصنوعی: لایه اجرایی مورد نیاز عوامل تولید
راهنمای عملی برای لایه مهار عامل هوش مصنوعی: کنترل زمان اجرا، مدیریت ابزار، مسیریابی، مشاهده‌پذیری، و نحوه تطبیق ShareAI.
خواندن مقاله
دسته‌بندی وبلاگ
ShareAI در X
توسعه‌دهندگان
راهنماها، نمونه‌های کد، و نکات SDK برای ساختن بر روی ShareAI. یادگیری سیاست‌های مسیریابی، بازیابی، کنترل‌های قیمت‌گذاری، و بهترین روش‌ها برای ارسال سریع با یک API در میان بسیاری از ارائه‌دهندگان.
از شبکه
داستان‌های بیشتر — صفحه 2
ایده‌هایی که ارزش دارند به ساخت بعدی شما منتقل شوند.
قیمت‌گذاری LiteLLM: هزینه واقعی دروازه‌های هوش مصنوعی خودمیزبان
قیمت‌گذاری LiteLLM با نرم‌افزار رایگان شروع می‌شود، اما تیم‌های تولید همچنان هزینه زیرساخت، نظارت، پشتیبانی، مسیریابی و کارهای صورتحساب را پرداخت می‌کنند.
خواندن مقالهردیابی LLM در دروازه هوش مصنوعی: مشاهده هر تماس مدل
ردیابی LLM به تیم‌ها کمک می‌کند تا تماس‌های مدل، تأخیر، استفاده از توکن، خطاها و داده‌های ارزیابی را از یک لایه دروازه مشاهده کنند.
خواندن مقالهدروازه AI در مقابل Vercel AI Gateway: چرا BYOI شرکت ShareAI برنده است
ShareAI AI Gateway در مقابل Vercel AI Gateway: چیست، چرا مهم است، و چگونه ShareAI متفاوت است AI Gateway به سرعت در حال تبدیل شدن به لایه‌ی گمشده بین اپلیکیشن‌ها و…
خواندن مقالهدروازه OpenCode AI: اتصال چندین LLM از طریق یک API
از ShareAI به عنوان یک دروازه OpenCode AI استفاده کنید تا یک کلید API بتواند به چندین LLM دسترسی پیدا کند با تغییر، مسیریابی و بازیابی ساده‌تر.
خواندن مقالهدروازه هوش مصنوعی Codex: مسیریابی هوشمندتر برای جریان‌های کاری کدنویسی
راهنمای دروازه Codex AI: جایی که مسیریابی چندمدلی مناسب است، جایی که مناسب نیست، و نحوه استفاده از ShareAI در جریان‌های کاری کدنویسی سازگار با OpenAI.
خواندن مقالهبهترین روترهای LLM در سال 2026: مقایسه مصالحه‌های عملی
بهترین روترهای LLM در سال 2026 بر اساس عمق مسیریابی، جایگزینی، مدل استقرار و جایی که ShareAI بهترین عملکرد را دارد مقایسه شده‌اند.
خواندن مقالهکاهش هزینه‌های توسعه هوش مصنوعی پس از تغییرات قیمت‌گذاری GitHub Copilot
تغییر مدل پرداخت GitHub Copilot به صورت مبتنی بر استفاده از تاریخ ۱ ژوئن ۲۰۲۶، هزینه‌های کدنویسی با هوش مصنوعی را به یک هزینه واقعی مهندسی تبدیل می‌کند. این راهنما توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان هزینه‌های توسعه هوش مصنوعی را با روش‌های هوشمندانه کاهش داد…
خواندن مقالهاستنتاج هوش مصنوعی لیلاک: مدل‌های بدون سرور گرم و مصالحه‌های مسیریابی
استنتاج Lilac AI نشان می‌دهد چرا نقاط انتهایی بدون سرور گرم، قیمت‌گذاری توکن و APIهای سازگار با OpenAI اهمیت دارند زمانی که تیم‌ها ترافیک مدل را هدایت می‌کنند.
خواندن مقالهکاهش هزینه‌های API LLM با مسیریابی هوشمند: یک راهنمای عملی
بیاموزید که چگونه مسیریابی هوشمند، ذخیره‌سازی سریع، جایگزین‌های ارائه‌دهنده، و پردازش دسته‌ای می‌توانند هزینه‌های API LLM را بدون کاهش کیفیت کاهش دهند.
خواندن مقاله