Vous payez le prix de Claude, mais vous obtenez Doubao ?
Quand on achète une carte graphique, on sait qu’il faut vérifier la marchandise. Mais pour configurer une IA, on se fie souvent simplement au nom du modèle affiché dans l’API. Tant qu’on obtient une réponse, on considère que tout est en ordre.
Pourtant, les outils peuvent ne pas fonctionner et le contexte être réduit, alors que l’API renvoie toujours une réponse normale. Votre agent peut tomber en panne en plein milieu de son exécution, et vous, vous cherchez encore dans le code en pensant que c’est vous qui avez tout mal écrit 🫠
Sterling, de @miranetwork, ajoute justement des contrôles à l’étape de fourniture du service de modèles.
Mira a défini 5 dimensions de contrôle : l’identité du modèle, l’appel des outils, le respect des paramètres, les défaillances silencieuses et la longueur du contexte. Les fournisseurs sont testés régulièrement et notés publiquement par modèle et par fournisseur. D’après la documentation du produit, Sterling achemine les requêtes vers les fournisseurs qui ont passé les vérifications.
Les notes proviennent de tests par échantillonnage. La page indique les éléments testés et ceux qui n’ont pas été validés. En intégrant l’API, vous avez au moins des données consultables et un point de départ supplémentaire pour diagnostiquer les problèmes.
L’intégration se fait avec une seule clé API. Claude, GPT et Gemini sont pris en charge, avec compatibilité avec l’API OpenAI. Vous pouvez approvisionner votre compte en USDC ou en $MIRA, et le coût est facturé en fonction de l’utilisation.
Si vous travaillez souvent avec des agents ou des API tierces, commencez par consulter les fournisseurs des modèles que vous utilisez habituellement, leurs résultats de test et la date de leur dernière mise à jour. Vous pourrez ensuite décider à qui confier vos requêtes 👇
https://sterling.mira.network/verification/
Quand on achète une carte graphique, on sait qu’il faut vérifier la marchandise. Mais pour configurer une IA, on se fie souvent simplement au nom du modèle affiché dans l’API. Tant qu’on obtient une réponse, on considère que tout est en ordre.
Pourtant, les outils peuvent ne pas fonctionner et le contexte être réduit, alors que l’API renvoie toujours une réponse normale. Votre agent peut tomber en panne en plein milieu de son exécution, et vous, vous cherchez encore dans le code en pensant que c’est vous qui avez tout mal écrit 🫠
Sterling, de @miranetwork, ajoute justement des contrôles à l’étape de fourniture du service de modèles.
Mira a défini 5 dimensions de contrôle : l’identité du modèle, l’appel des outils, le respect des paramètres, les défaillances silencieuses et la longueur du contexte. Les fournisseurs sont testés régulièrement et notés publiquement par modèle et par fournisseur. D’après la documentation du produit, Sterling achemine les requêtes vers les fournisseurs qui ont passé les vérifications.
Les notes proviennent de tests par échantillonnage. La page indique les éléments testés et ceux qui n’ont pas été validés. En intégrant l’API, vous avez au moins des données consultables et un point de départ supplémentaire pour diagnostiquer les problèmes.
L’intégration se fait avec une seule clé API. Claude, GPT et Gemini sont pris en charge, avec compatibilité avec l’API OpenAI. Vous pouvez approvisionner votre compte en USDC ou en $MIRA, et le coût est facturé en fonction de l’utilisation.
Si vous travaillez souvent avec des agents ou des API tierces, commencez par consulter les fournisseurs des modèles que vous utilisez habituellement, leurs résultats de test et la date de leur dernière mise à jour. Vous pourrez ensuite décider à qui confier vos requêtes 👇
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