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Herramienta de IA

Revisión de Silk Compute

Silk Compute proporciona acceso API a modelos uncensored Kimi K3, GLM-5.2 y otros modelos de frontera sin moderación de contenido ni retención de datos, ofreciendo inferencia rápida para diversos flujos de trabajo.

shipped 12 ago 2026codepaid
coderesearchproductivity
Silk Compute — product screenshot

Por qué importa

1Ofrece acceso API a modelos Kimi K3 y GLM-5.2 sin censura.
2Garantiza cero retención de datos y nunca entrena con datos de usuario.
3Proporciona inferencia rápida adaptada para flujos de trabajo de codificación e investigación.
4El precio para Kimi-K3.0-uncensored es de $7 por 1M de tokens de entrada y $35 por 1M de tokens de salida.

Sobre Silk Compute

Modelo de negocio
Usage-Based (Pay Per Use)
Precio por uso
$7/$35 per 1M tokens
Sede
San Francisco, CA

Planes de precios

Kimi-K3.0-uncensored
$7/$35
  • In/Out price
  • Context 1M tokens

Ejemplos de costes

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

Especificaciones

Documentación API

API disponible

Sí, API pública

Screenshots

overview

¿Qué es Silk Compute?

Silk Compute es una plataforma de almacenamiento en la nube definida por software desarrollada por Silk que permite a las empresas mejorar el rendimiento, la eficiencia y la resiliencia de las cargas de trabajo intensivas en datos en las principales nubes públicas como AWS, Azure y Google Cloud. Proporciona acceso API a modelos uncensored Kimi K3, GLM-5.2 y otros modelos de frontera sin moderación de contenido ni retención de datos, ofreciendo inferencia rápida adaptada para diversos flujos de trabajo, incluyendo codificación e investigación.

También conocida como Silk Cloud Data Platform, Silk Compute actúa como una capa de datos de alto rendimiento entre la computación en la nube y el almacenamiento nativo, optimizando la infraestructura para aplicaciones críticas y cargas de trabajo de IA sin requerir cambios en las aplicaciones o bases de datos existentes. Proporciona una arquitectura virtualizada y un sistema de gestión de datos que desacopla el rendimiento de la capacidad, permitiendo el aprovisionamiento independiente de computación y almacenamiento. Este enfoque tiene como objetivo ofrecer un rendimiento ultra alto, latencia consistente y escalabilidad dinámica para cargas de trabajo exigentes.

features

Características Clave de Silk Compute

Silk Compute ofrece un conjunto de características diseñadas para cargas de trabajo de IA y datos de alto rendimiento, seguras y flexibles. Su arquitectura se centra en proporcionar acceso a modelos sin censura, privacidad de datos y velocidades de inferencia optimizadas.

  • Acceso API a Kimi K3, GLM-5.2 y otros modelos de frontera sin censura.
  • Política de cero retención de datos, asegurando que los datos del usuario no se almacenen.
  • Capacidades de inferencia rápida adaptadas para diversos flujos de trabajo computacionales.
  • Compatibilidad con los formatos API de OpenAI y Anthropic para facilitar la integración.
  • Soporte para flujos de trabajo de investigación sin restricciones, incluyendo ciberdefensa y evaluaciones de equipos rojos.
  • Alineación con HIPAA para el manejo de datos sensibles.
  • Nunca entrena con datos de usuario, manteniendo la privacidad de los datos.
  • Proporciona una plataforma de almacenamiento en la nube definida por software para AWS, Azure y Google Cloud.

use cases

¿Quién Debería Usar Silk Compute?

Silk Compute está diseñado para organizaciones e investigadores que requieren acceso a modelos de IA de alto rendimiento y sin censura con estrictas garantías de privacidad de datos. Sus capacidades son particularmente adecuadas para aplicaciones intensivas en datos y sensibles.

  • Investigadores: Para flujos de trabajo de investigación sin restricciones, incluyendo investigación de seguridad y evaluaciones de equipos rojos.
  • Desarrolladores: Para construir agentes de codificación e integrar IA en flujos de trabajo de codificación.
  • Empresas con Bases de Datos de Alto Rendimiento: Para bases de datos Oracle, Microsoft SQL Server y DB2 que requieren IOPS y rendimiento excepcionales en la nube.
  • Equipos de IA/ML/Análisis: Para acelerar cargas de trabajo intensivas en datos con acceso a datos en tiempo real y procesamiento de alta velocidad.
  • Organizaciones de Atención Médica: Para aprovechar datos de Registros de Salud Electrónicos (EHR) en tiempo real y migrar Epic EHR a Microsoft Azure, con alineación HIPAA.

how to use

Cómo Usar Silk Compute

Para comenzar a usar Silk Compute, los usuarios suelen acceder a sus servicios a través de su API, que es compatible con los formatos de OpenAI y Anthropic. La plataforma está diseñada para la integración en entornos de desarrollo e investigación existentes.

  • 1Acceda a la documentación de la API de Silk Compute en https://github.com/silk-us/silk-sdp-api-docs.
  • 2Integre la API en aplicaciones o flujos de trabajo existentes utilizando formatos compatibles con OpenAI o Anthropic.
  • 3Seleccione los modelos de frontera deseados, como Kimi K3 o GLM-5.2, para la inferencia.
  • 4Utilice la plataforma para casos de uso específicos como codificación, investigación o ciberdefensa.
  • 5Monitoree el uso y gestione los costos según el modelo de precios basado en el uso para los tokens.

pricing

Precios y Planes de Silk Compute

Silk Compute opera con un modelo de precios basado en el uso, cobrando principalmente por millón de tokens para sus modelos sin censura. Hay niveles de precios específicos disponibles para diferentes modelos.

  • Kimi-K3.0-uncensored: $7 por 1M de tokens de entrada, $35 por 1M de tokens de salida.

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.

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Silk Compute vs Competidores

Silk Compute se diferencia en el mercado al ofrecer acceso explícito a modelos de frontera sin censura con un fuerte énfasis en la privacidad de los datos y la inferencia de alto rendimiento, particularmente para el almacenamiento en la nube empresarial y las cargas de trabajo de IA.

1

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.

2

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.

3

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.

4
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.

5

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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