Fireworks

Serverless exécute les modèles ouverts les plus utilisés en facturation au token, sans infrastructure à gérer. Fireworks propose les voies Standard, Priority et Fast, vous échangez donc du coût contre de la latence selon la requête. L'endpoint compatible OpenAI fait souvent fonctionner le code existant en changeant seulement l'URL de base. C'est le moyen le plus rapide de tester un modèle avant d'investir dans un déploiement.

Quand un endpoint partagé ne suffit plus, les déploiements on-demand font tourner votre modèle sur des GPU dédiés, avec mise à l'échelle automatique rapide et démarrages à froid courts. Vous pouvez régler un déploiement pour la vitesse ou le débit et le servir sur plusieurs régions. La capacité réservée va plus loin : elle garantit le débit et des quotas plus élevés, et donne accès au matériel neuf en premier. C'est la couche où se posent les charges de production une fois l'usage stabilisé.

Fireworks prend en charge l'affinage supervisé et par renforcement pour des modèles jusqu'à mille milliards de paramètres et au-delà. Vous pouvez suivre un parcours guidé, où vous décrivez la tâche et validez un plan, configurer vous-même une exécution, ou écrire votre propre logique d'entraînement sur les GPU de la plateforme. Chaque checkpoint est déployé en production en quelques secondes, ce qui garde court la boucle entre entraînement et service.

Le catalogue couvre les modèles de texte, de vision, d'audio, d'image et d'embeddings : vous analysez des documents, générez des images et construisez de la recherche sur une seule plateforme. Les modèles de vision lisent images et documents, les embeddings et le reranking alimentent la recherche et la récupération de contexte, et l'inférence par lots exécute de gros travaux asynchrones à moindre coût. Pour les systèmes à plusieurs modèles, cette variété vient d'un seul compte et d'une seule API.

Le function calling relie un modèle à vos outils et API : il peut consulter des données ou déclencher une action au lieu de seulement discuter. Les sorties structurées renvoient un JSON fiable qui correspond à un schéma que vous définissez, ce dont les flux agentiques ont besoin pour faire circuler des résultats sans erreurs d'analyse. Les deux passent par le même endpoint, vous n'ajoutez donc pas un second service pour intégrer des outils.

FireAttention est le moteur de service sous la plateforme, réglé pour le débit et la latence sans perdre en qualité de modèle. Fireworks l'a construit plutôt que de s'appuyer sur une pile généraliste, et c'est ce qui permet à la plateforme de servir des modèles ouverts assez vite pour des produits interactifs. Pour vous, cela se traduit par une latence plus faible et un coût par token plus bas sur le même matériel.