Cerebras
Cerebras Systems · Programmation
Cerebras Inference est un cloud et une API d'inférence IA qui fait tourner des modèles open source sur du matériel wafer-scale. L'API est compatible OpenAI et commence par un essai gratuit.
À propos de Cerebras
About
Qu'est-ce que Cerebras
Cerebras fabrique le Wafer-Scale Engine, une seule pièce de silicium de la taille d'un plateau, au lieu d'un ensemble de petites cartes graphiques. L'entreprise fait tourner son propre cloud d'inférence sur ce matériel, et le service vend surtout une chose : la vitesse. Les réponses reviennent bien plus vite que sur un cloud GPU classique, ce qui compte pour les agents de code, la voix et tout ce qui doit répondre en temps réel.
L'API publique est compatible OpenAI, donc déplacer une app existante demande en général deux changements : pointer l'URL de base sur api.cerebras.ai/v1 et changer le nom du modèle. Le catalogue partagé est court et uniquement open source. GPT OSS 120B et Qwen 3.8 27B sont dans les offres essai gratuit et paiement à l'usage, tandis que beaucoup d'autres familles, dont Qwen3, Llama, Mistral, GLM, Kimi et Gemma, s'ouvrent via Dedicated Inference pour les clients entreprise.
Les tarifs suivent les tokens, pas les sièges. Cerebras facture au token, donc le paiement au token plutôt qu'au poste. Les nouveaux comptes reçoivent 5 dollars de crédit qui expirent après 30 jours, et il n'y a pas d'offre gratuite permanente. Le paiement à l'usage commence par une recharge de 10 dollars et relève nettement les limites de débit au-delà de l'essai. Les équipes qui ont besoin de capacité réservée, de poids personnalisés ou d'un SLA passent à Dedicated Inference et à un contrat négocié.
Pour commencer
- Inscrivez-vous sur cloud.cerebras.ai, puis ouvrez API Keys dans la barre de navigation à gauche pour créer une clé.
- Définissez CEREBRAS_API_KEY dans votre terminal, ou passez la clé à chaque requête.
- Installez le SDK avec pip install cerebras_cloud_sdk, ou npm install @cerebras/cerebras_cloud_sdk.
- Envoyez une complétion de chat vers api.cerebras.ai/v1 et choisissez un modèle comme qwen-3.8-27b.
- Ajoutez des crédits depuis l'onglet Billing quand vous dépassez l'essai, ou contactez les ventes pour de la capacité réservée.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Cerebras.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les développeurs d'apps temps réel
- Les équipes qui migrent depuis un fournisseur GPU
- Les entreprises qui ont besoin de capacité réservée
- Les startups qui testent avec un petit budget
Tâches
- Alimenter des agents de code
- Faire tourner des workflows avec outils
- Servir du chat conversationnel
- Résumer de longues entrées
- Extraire des données structurées
Cas d'usage
- Un assistant vocal qui répond en pleine phrase
- Un agent de code nocturne
- Un bot de support sous charge
- Une migration depuis un modèle fermé
Fonctionnalités clés
Matériel wafer-scale
La génération de puce derrière le service est la WSE-3, et Cerebras exécute l'inférence sur le Wafer-Scale Engine plutôt que sur de nombreuses petites matrices reliées par réseau. Garder calcul et mémoire sur une seule pièce de silicium supprime les sauts entre puces qui ralentissent les GPU en grappe. L'entreprise annonce une inférence jusqu'à 30 fois plus rapide que les systèmes GPU, et les résultats varient selon la charge et le modèle.
API compatible OpenAI
L'endpoint sur api.cerebras.ai/v1 reprend le client OpenAI, donc le code existant fonctionne en général dès que vous changez l'URL de base et le nom du modèle. Cerebras fournit des SDK Python et Node.js, et les appels cURL marchent sans rien installer. C'est la fonction qui rend le changement peu coûteux.
Inférence partagée et dédiée
L'inférence partagée fait tourner le catalogue public à la demande, avec des limites par modèle et sans configuration. Dedicated Inference réserve de la capacité pour une organisation et ajoute des endpoints stables, un débit configurable, des poids personnalisés, une API de gestion, une API par lots et des métriques compatibles Prometheus.
Contrôles de raisonnement
Les modèles exposent un réglage reasoning_effort avec les niveaux none, low, medium et high, pour pousser la réflexion sur une tâche difficile ou la couper sur une tâche simple. L'option reasoning_format décide si les tokens de réflexion reviennent à part, accolés à la réponse ou masqués.
Limites de débit et cache de prompts
Les limites se mesurent en requêtes et en tokens par minute, heure et jour, selon ce qui arrive en premier. Les tokens en cache échappent à la limite non cachée, donc un fort taux de cache peut multiplier le débit réel dans le même quota. Les comptes développeur suppriment complètement les plafonds horaires et journaliers.
Gestion des endpoints dédiés
Les clients entreprise définissent endpoints, déploiements et réplicas via une API de gestion. Vous déployez des poids ajustés à côté des versions standards, réglez capacité et quantification, et routez les requêtes par architecture de modèle, sans changer l'ID d'endpoint que votre app appelle déjà.
Portefeuille de modèles pour l'entreprise
Au-delà des deux modèles partagés, Dedicated Inference prend en charge Qwen3 et Qwen3-Coder, GPT OSS, Llama 3 et 4, Mistral et Devstral, GLM 4 et 5, Kimi K2, DeepSeek V3, Gemma 4 et d'autres. Les modèles multimodaux comme Gemma 4 acceptent l'entrée image, et chaque modèle se règle pour la latence ou le débit.
API par lots pour les gros travaux
L'API par lots exécute de grosses charges asynchrones sur de la capacité réservée, ce qui convient aux travaux sans besoin de réponse instantanée. Elle se combine aux sorties prédites, un réglage où vous fournissez le contenu attendu pour réduire encore la latence.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Une inférence rapide qui change vraiment la sensation des apps temps réel et agentiques.
- L'API compatible OpenAI abaisse le coût d'un changement de fournisseur.
- Le crédit d'essai de 5 dollars et l'entrée à 10 dollars facilitent le test.
- Dedicated Inference couvre poids personnalisés, SLA et capacité réservée pour la production.
- Le cache de prompts étire la même limite pour servir plus de tokens au total.
Inconvénients
- Le catalogue partagé est court, avec seulement GPT OSS 120B et Qwen 3.8 27B dans les offres essai et paiement à l'usage.
- Il n'y a pas d'offre gratuite permanente ; les crédits expirent après 30 jours.
- Plus de familles de modèles et l'entrée multimodale exigent Dedicated Inference, réservé aux entreprises.
- Les prix exacts au token et les devis dédiés ne sont pas publiés dans la documentation, donc budgéter passe par un échange avec les ventes.
Questions fréquentes
C'est un cloud et une API d'inférence IA de Cerebras Systems qui fait tourner des modèles open source sur le Wafer-Scale Engine, une puce de la taille d'un wafer. Il vise la vitesse et reste compatible avec le client OpenAI.
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Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
Startkit
StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
Testim
Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.