KI-Werkzeug

Silk Compute Bewertung

Silk Compute bietet API-Zugriff auf unzensierte Kimi K3, GLM-5.2 und andere Spitzenmodelle ohne Inhaltsmoderation oder Datenaufbewahrung und ermöglicht schnelle Inferenz für verschiedene Workflows.

shipped 12. Aug. 2026codepaid

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Warum es wichtig ist

1Bietet API-Zugriff auf unzensierte Kimi K3 und GLM-5.2 Modelle.

2Garantiert keine Datenaufbewahrung und trainiert niemals mit Benutzerdaten.

3Bietet schnelle Inferenz, zugeschnitten auf Coding- und Forschungs-Workflows.

4Die Preise für Kimi-K3.0-uncensored betragen 7 $ pro 1 Million Eingabe-Tokens und 35 $ pro 1 Million Ausgabe-Tokens.

Über Silk Compute

Geschäftsmodell

Usage-Based (Pay Per Use)

Nutzungsbasierter Preis

$7/$35 per 1M tokens

Hauptsitz

San Francisco, CA

Preispläne

Kimi-K3.0-uncensored

$7/$35

• In/Out price
• Context 1M tokens

Kostenbeispiele

• Input 1M tokens: $7
• Output 1M tokens: $35

API Docs

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

Screenshots

overview

Was ist Silk Compute?

Silk Compute ist eine softwaredefinierte Cloud-Speicherplattform, die von Silk entwickelt wurde und es Unternehmen ermöglicht, die Leistung, Effizienz und Ausfallsicherheit datenintensiver Workloads in großen Public Clouds wie AWS, Azure und Google Cloud zu verbessern. Sie bietet API-Zugriff auf unzensierte Kimi K3, GLM-5.2 und andere Spitzenmodelle ohne Inhaltsmoderation oder Datenaufbewahrung und ermöglicht schnelle Inferenz, zugeschnitten auf verschiedene Workflows, einschließlich Coding und Forschung.

Auch bekannt als Silk Cloud Data Platform, fungiert Silk Compute als Hochleistungs-Datenschicht zwischen Cloud Compute und nativem Speicher und optimiert die Infrastruktur für kritische Anwendungen und AI-Workloads, ohne Änderungen an bestehenden Anwendungen oder Datenbanken zu erfordern. Es bietet eine virtualisierte Architektur und ein Datenmanagementsystem, das die Leistung von der Kapazität entkoppelt und eine unabhängige Bereitstellung von Compute und Speicher ermöglicht. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ultrahohe Leistung, konsistente Latenz und dynamische Skalierbarkeit für anspruchsvolle Workloads zu liefern.

features

Hauptmerkmale von Silk Compute

Silk Compute bietet eine Reihe von Funktionen, die für hochleistungsfähige, sichere und flexible AI- und Daten-Workloads entwickelt wurden. Die Architektur konzentriert sich auf die Bereitstellung von unzensiertem Modellzugriff, Datenschutz und optimierten Inferenzgeschwindigkeiten.

API-Zugriff auf unzensierte Kimi K3, GLM-5.2 und andere Spitzenmodelle.
Null-Datenaufbewahrungsrichtlinie, die sicherstellt, dass Benutzerdaten nicht gespeichert werden.
Schnelle Inferenzfunktionen, zugeschnitten auf verschiedene Rechen-Workflows.
Kompatibilität mit OpenAI- und Anthropic-API-Formaten für einfache Integration.
Unterstützung für uneingeschränkte Forschungs-Workflows, einschließlich Cyberverteidigung und Red-Team-Evaluierungen.
HIPAA-Konformität für den Umgang mit sensiblen Daten.
Trainiert niemals mit Benutzerdaten, um den Datenschutz zu gewährleisten.
Bietet eine softwaredefinierte Cloud-Speicherplattform für AWS, Azure und Google Cloud.

use cases

Wer sollte Silk Compute verwenden?

Silk Compute wurde für Organisationen und Forscher entwickelt, die einen hochleistungsfähigen, unzensierten AI-Modellzugriff mit strengen Datenschutzgarantien benötigen. Seine Funktionen eignen sich besonders für datenintensive und sensible Anwendungen.

Forscher: Für uneingeschränkte Forschungs-Workflows, einschließlich Sicherheitsforschung und Red-Team-Evaluierungen.
Entwickler: Zum Erstellen von Coding-Agenten und zur Integration von AI in Coding-Workflows.
Unternehmen mit Hochleistungsdatenbanken: Für Oracle-, Microsoft SQL Server- und DB2-Datenbanken, die außergewöhnliche IOPS und Durchsatz in der Cloud erfordern.
AI/ML/Analytics-Teams: Zur Beschleunigung datenintensiver Workloads mit Echtzeit-Datenzugriff und Hochgeschwindigkeitsverarbeitung.
Gesundheitsorganisationen: Zur Nutzung von Echtzeit-Daten elektronischer Gesundheitsakten (EHR) und zur Migration von Epic EHR zu Microsoft Azure, mit HIPAA-Konformität.

how to use

Wie man Silk Compute verwendet

Um Silk Compute zu nutzen, greifen Benutzer in der Regel über die API darauf zu, die mit OpenAI- und Anthropic-Formaten kompatibel ist. Die Plattform ist für die Integration in bestehende Entwicklungs- und Forschungsumgebungen konzipiert.

1Greifen Sie auf die Silk Compute API-Dokumentation unter https://github.com/silk-us/silk-sdp-api-docs zu.
2Integrieren Sie die API in bestehende Anwendungen oder Workflows mit OpenAI- oder Anthropic-kompatiblen Formaten.
3Wählen Sie die gewünschten Spitzenmodelle wie Kimi K3 oder GLM-5.2 für die Inferenz aus.
4Nutzen Sie die Plattform für spezifische Anwendungsfälle wie Coding, Forschung oder Cyberverteidigung.
5Überwachen Sie die Nutzung und verwalten Sie die Kosten basierend auf dem nutzungsbasierten Preismodell für Tokens.

pricing

Silk Compute Preise & Pläne

Silk Compute arbeitet mit einem nutzungsbasierten Preismodell, das hauptsächlich pro Million Tokens für seine unzensierten Modelle abrechnet. Spezifische Preisstufen sind für verschiedene Modelle verfügbar.

Kimi-K3.0-uncensored: 7 $ pro 1 Million Eingabe-Tokens, 35 $ pro 1 Million Ausgabe-Tokens.

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Pros

+Provides API access to explicitly uncensored frontier models (e.g., Kimi K3, GLM-5.2).
+Guarantees zero data retention and never trains on user data, enhancing privacy.
+Offers HIPAA alignment, suitable for sensitive data workloads.
+Delivers fast inference tailored for demanding workflows like coding and research.
+Functions as a high-performance data layer for major public clouds (AWS, Azure, Google Cloud), optimizing enterprise applications.
+Achieved over 20 GiB/s I/O read rate in Google Cloud Platform.

Cons

−Pricing is usage-based, which may lead to variable costs depending on token consumption.
−Model selection, while featuring frontier models, may be more curated compared to aggregators like OpenRouter or the vast library of Hugging Face.
−Requires API integration, which may necessitate developer resources for setup.
−Specific details on multimodality capabilities are not publicly detailed.

Ähnliche Tools

Silk Compute vs. Wettbewerber

Silk Compute hebt sich auf dem Markt durch den expliziten Zugang zu unzensierten Spitzenmodellen mit starkem Fokus auf Datenschutz und Hochleistungs-Inferenz ab, insbesondere für Cloud-Speicher und AI-Workloads von Unternehmen.

OllamaOn Stork

Allows users to run open-source large language models locally with an OpenAI-compatible API.

While completely free and private, you are limited by your local hardware for inference speed and model size, unlike Silk Compute's cloud-based, high-performance infrastructure. You also need to manage the local setup yourself.

Together AIOn Stork

Provides API access to a wide array of open-source models, often with competitive pricing and a focus on developer experience.

Together AI offers a broader selection of open-source models, but the level of content moderation can vary by model and may not be as explicitly 'uncensored' as Silk Compute's specific offerings.

OpenRouterOn Stork

Acts as a unified API gateway to numerous models from various providers, allowing users to easily switch between models and compare performance.

OpenRouter provides access to a vast selection of models, including some with less strict moderation, but it's an aggregator, meaning the 'uncensored' nature depends on the specific model chosen, whereas Silk Compute explicitly guarantees uncensored access to its listed models.

Hugging Face Inference API↗

Offers API access to thousands of open-source models hosted on Hugging Face, enabling rapid prototyping and deployment.

While Hugging Face provides an extensive library of models, the 'uncensored' aspect is model-dependent and not a universal guarantee like Silk Compute's offering. Inference speeds can also vary based on the model and tier.

Groq APIOn Stork

Specializes in extremely fast inference for select open-source models using their custom LPU inference engine.

Groq excels in inference speed, which aligns with Silk Compute's 'fast inference' claim, but it offers a more limited selection of models and does not explicitly market itself on the 'uncensored' aspect.

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