在人工智能推动各行各业创新的时代，开发者和企业面临着一个矛盾的挑战：虽然人工智能模型的功能呈指数级增长，但将它们集成到现实世界的应用程序中仍然充满复杂性。从分散的 API 到不透明的定价模型，大规模利用人工智能的障碍仍然存在——直到现在。4EVERLAND AI RPC作为一种改变游戏规则的解决方案出现，重新定义了世界与大型语言模型 (LLM) 交互的方式。

传统人工智能部署的问题

部署 AI 模型历来需要大量的技术专业知识和基础设施投资。开发人员必须：

• 浏览每个模型的专有 API（例如，OpenAI、Anthropic、Google）。

• 管理因供应商锁定和不可预测的使用高峰而不断上升的成本。

• 通过致力于单一模型生态系统而牺牲灵活性。

这些障碍扼杀了创新，特别是对于预算紧张的初创企业和研究人员而言。

4EVERLAND AI RPC：实现 AI 卓越的统一门户

这个去中心化的 Web3 平台通过在一个直观的 API 下聚合100 多个最先进的 AI 模型来消除碎片化。无论您是构建客户服务聊天机器人还是分析基因组数据，AI RPC 都能提供合适的工具来完成这项工作 — 无需担心基础设施问题。

推动采用的关键功能

一个 API，无限可能

- 使用相同的 OpenAI 兼容端点访问GPT-4 Turbo、Claude 3.5 Sonnet、Meta Llama 3和Google Gemini Pro 1.5等模型。

- 如何使用 AI RPC 发出请求的示例：

import requestsimport jsonresponse = requests.post(  url="https://ai.api.4everland.org/api/v1/chat/completions",  headers={    "Authorization": f"Bearer {YOUR_API_KEY}",    "HTTP-Referer": f"{YOUR_SITE_URL}", # Optional    "X-Title": f"{YOUR_APP_NAME}", # Optional  },  data=json.dumps({    "model": "google/gemini-pro-1.5", # Optional    "messages": [      {"role": "user", "content": "What is the meaning of life?"}    ]    "top_p": 1, # Optional parameter    "temperature": 1, # Optional parameter    "frequency_penalty": 0, # Optional parameter  }))

成本透明度和控制

- 通过 LAND 代币按代币付费定价（起价为 0.0001 美元 /1K 个代币），避免特定于供应商的加价。 - 在不牺牲质量的情况下将查询自动路由到成本优化的模型（例如，使用Mistral 8x7B获取草稿响应）。

性能优化

- 利用全球分散的节点，与集中式提供商相比，可将延迟减少 40%。

为什么开发商选择 4EVERLAND 而不是其他选择

开发人员通常选择 4EVERLAND 的原因是，与其他产品相比，它具有独特的优势功能。首先，4EVERLAND 通过直接的 API 访问提供人工智能 RPC 功能，而替代方案通常仅限于单一供应商的解决方案。在模型多样性方面，4EVERLAND 支持 100 多个模型，包括利基大型语言模型（LLM），而竞争对手提供的选择较少，仅限于单一供应商。

4EVERLAND 还采用透明、基于令牌的定价模式，并为开发人员提供免费的开源选项。相比之下，其他替代方案则依赖于不透明的分级定价计划。另一个关键的差异化在于去中心化–4EVERLAND 由 Web3 支持，可以实现反审查功能，而其他替代方案仍然是集中式的。最后，4EVERLAND 支持模型堆叠和级联等高级定制功能，而竞争对手则完全没有任何定制选项。

3 步入门

1. 创建帐户：访问 AI RPC 仪表板并创建一个新的 API 密钥。

2. 集成 SDK：将 Python、JavaScript 或 cURL 与现有的 OpenAI 代码一起使用。

3. 部署和优化：通过实时分析监控成本和性能。

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