Dostawcy LLM
Kategorie
Poniższe wartości pochodzą z rejestru. Zachowaj schemat URL i pełną ścieżkę, zastąp symbole własnym wdrożeniem. Dostawca określa prawa, ceny i wycofywanie modeli.
Chmura
| Dostawca | Model początkowy | Bazowy URL |
|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | https://api.deepseek.com |
| Qwen | qwen3-235b-a22b | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Qwen Code | qwen3-coder-plus | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Doubao | ep-xxxxxxxxxxxxxxxx | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
| Moonshot | kimi-k2-0905-preview | https://api.moonshot.cn/v1 |
| Xiaomi MiMo | mimo-v2.5-pro | https://api.xiaomimimo.com/v1 |
| GLM | glm-5 | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
| Z AI | glm-5 | https://api.z.ai/api/paas/v4 |
| MiniMax | MiniMax-M2.7 | https://api.minimaxi.com/v1 |
| Baidu Qianfan | ernie-4.5-turbo-32k | https://qianfan.baidubce.com/v2 |
| SiliconFlow | Qwen/QwQ-32B | https://api.siliconflow.cn/v1 |
| Huawei Cloud MaaS | DeepSeek-V3 | https://api.modelarts-maas.com/v1 |
| OpenAI | gpt-4o | https://api.openai.com/v1 |
| Anthropic | claude-3-5-sonnet-20240620 | https://api.anthropic.com |
gemini-2.0-flash-exp | https://generativelanguage.googleapis.com/v1 | |
| Mistral | mistral-large-latest | https://api.mistral.ai/v1 |
| Azure OpenAI | gpt-4o | Ustaw endpoint zasobu Azure |
| xAI | grok-4 | https://api.x.ai/v1 |
| Groq | moonshotai/kimi-k2-instruct-0905 | https://api.groq.com/openai/v1 |
| Together | meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo | https://api.together.xyz/v1 |
| Fireworks | accounts/fireworks/models/kimi-k2p5 | https://api.fireworks.ai/inference/v1 |
| Nebius | openai/gpt-oss-120b | https://api.studio.nebius.com/v1 |
| Cerebras | gpt-oss-120b | https://api.cerebras.ai/v1 |
Bramki i proxy
| Dostawca | Model początkowy | Bazowy URL |
|---|---|---|
| OpenRouter | anthropic/claude-3.7-sonnet | https://openrouter.ai/api/v1 |
| AIHubMix | gpt-4o-mini | https://aihubmix.com/v1 |
| GitHub Models | gpt-4o-mini | https://models.github.ai/inference |
| PPIO | qwen/qwen3-32b | https://api.ppinfra.com/v3/openai |
| New API | gpt-4.1 | http://localhost:3000/v1 |
| LiteLLM | your-proxy-model | http://localhost:4000/v1 |
| Hugging Face | openai/gpt-oss-120b | https://router.huggingface.co/v1 |
| Vercel AI Gateway | anthropic/claude-sonnet-4.5 | https://ai-gateway.vercel.sh/v1 |
| Requesty | anthropic/claude-3-7-sonnet-latest | https://router.requesty.ai/v1 |
| OpenAI Compatible | your-model-id | https://your-openai-compatible-endpoint/v1 |
Lokalnie
| Dostawca | Model początkowy | Bazowy URL |
|---|---|---|
| OVMS | openvino-model | http://localhost:8000/v3 |
| LMStudio | local-model | http://localhost:1234/v1 |
| Ollama | llama3 | http://localhost:11434/api |
Dostawcy chińscy
Zobacz konfigurację regionalną. Kategoria nie gwarantuje dostępności geograficznej ani jakości chińskiego. Dopasuj region konta, endpoint i prawa modelu.
Wybór dla zadania
useMultiModelSettings włącza oddzielnych dostawców i nadpisania modeli; w przeciwnym razie działa activeProvider. Puste nadpisanie używa modelu dostawcy. Nieprawidłowy zapisany wybór dostawcy jest uzgadniany z aktywnym przy ładowaniu.
| Zadanie | Ustawienie dostawcy | Nadpisanie modelu |
|---|---|---|
| Linki | addLinksProvider | addLinksModel |
| Generowanie z tytułu | generateTitleProvider | generateTitleModel |
| Podsumowanie badania | researchProvider | researchModel |
| Tłumaczenie | translateProvider | translateModel |
| Pojęcia | extractConceptsProvider | extractConceptsModel |
| Podsumowanie Mermaid | summarizeToMermaidProvider | summarizeToMermaidModel |
| Tekst oryginalny | extractOriginalTextProvider | extractOriginalTextModel |
Aktywny i zapisani dostawcy zadań zaczynają jako DeepSeek. Zmiana wyłącznie aktywnego dostawcy nie zastępuje włączonych tras zadań. Sprawdź je przed użyciem prywatnych danych.
Architektura żądań
Warstwy transportu
Notemd używa żądań Obsidiana i fallbacku świadomego protokołu. Desktop może korzystać ze strumieni Node HTTP, inne środowiska z fetch. Claude za bramką OpenAI-compatible używa profilu bramki, nie natywnego Anthropic.
Ponowienia
Tryb stabilny jest wyłączony; właściwe wartości domyślne to trzy ponowienia co pięć sekund. Błędy przejściowe mogą użyć wspólnego fallbacku/ponowień. Prawa i konfigurację modelu trzeba poprawić. Długie żądania nadal mogą trafić na timeouty, limity i kwoty.
Pamięć odpowiedzi
Ograniczony cache w pamięci może użyć ponownie udanych odpowiedzi. Tożsamość obejmuje endpoint, model, parametry generowania, prompt i treść. To nie trwały magazyn ani licznik kosztów; nie gwarantuje bezpłatnego ponowienia.
Modele rozumujące
Reasoning/thinking stosuje reguły profilu i modelu. Nie przenoś parametrów specyficznych dla protokołu między usługami. Testuj zadanie; model może odrzucać ustawienia tokenów, próbkowania lub rozumowania.
Szacowanie tokenów
Długość tekstu i limity odpowiedzi nie są dokładną liczbą tokenów dostawcy. Koszt oceniaj z rzeczywistego zużycia. Nie ma uniwersalnej kalkulacji ceny.
Odkrywanie modeli
Fetch models działa w obsługujących to profilach. Część wdrożeń wymaga ręcznej nazwy. Prawo listowania i generowania jest oddzielne. Testuj połączenie może przejść na samej liście dla models-then-chat; chat-only wykonuje krótką generację. Zweryfikuj właściwe zadanie i format.
- Anthropic i Google mają natywne odkrywanie.
- Ollama pokazuje pobrane tagi, LM Studio modele serwera.
- Azure wymaga deploymentu i wersji API.
- Bramki mogą blokować listę, a pozwalać na generację z jawnym ID.
Rozpoczęcie
- Wybierz właściwy profil w Settings → Notemd.
- Podaj endpoint, klucz i dostępny model/deployment.
- Testuj połączenie i notatkę jednorazową.
- Sprawdź wynik/raport przed partiami lub trasami zadań.
Lokalny serwer i model muszą być gotowe. Ollama nie wymaga klucza; LM Studio akceptuje klucz opcjonalny, początkowo EMPTY. Jeśli serwer wymaga tokenu, użyj prawdziwego. Lokalny LLM nie przenosi wyszukiwania internetu do trybu offline.