Outil d'IA

Silk Compute Review

Silk Compute offre un accès API aux modèles non censurés Kimi K3, GLM-5.2 et autres modèles de pointe sans modération de contenu ni rétention de données, offrant une inférence rapide pour divers flux de travail.

shipped 12 août 2026codepaid

coderesearchproductivity

Pourquoi c'est important

1Offre un accès API aux modèles non censurés Kimi K3 et GLM-5.2.

2Garantit une rétention de données nulle et ne s'entraîne jamais sur les données utilisateur.

3Fournit une inférence rapide adaptée aux flux de travail de codage et de recherche.

4Le prix pour Kimi-K3.0-uncensored est de 7 $ par million de tokens d'entrée et de 35 $ par million de tokens de sortie.

À propos de Silk Compute

Modèle économique

Usage-Based (Pay Per Use)

Tarification à l’usage

$7/$35 per 1M tokens

Siège social

San Francisco, CA

Formules tarifaires

Kimi-K3.0-uncensored

$7/$35

• In/Out price
• Context 1M tokens

Exemples de coûts

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

API Docs

Spécifications

Documentation API

Voir la documentation →

API disponible

Oui, API publique

Screenshots

overview

Qu'est-ce que Silk Compute ?

Silk Compute est une plateforme de stockage cloud définie par logiciel développée par Silk qui permet aux entreprises d'améliorer les performances, l'efficacité et la résilience des charges de travail gourmandes en données sur les principaux clouds publics comme AWS, Azure et Google Cloud. Elle fournit un accès API aux modèles non censurés Kimi K3, GLM-5.2 et autres modèles de pointe sans modération de contenu ni rétention de données, offrant une inférence rapide adaptée à divers flux de travail, y compris le codage et la recherche.

Également connue sous le nom de Silk Cloud Data Platform, Silk Compute agit comme une couche de données haute performance entre le calcul cloud et le stockage natif, optimisant l'infrastructure pour les applications critiques et les charges de travail d'IA sans nécessiter de modifications aux applications ou bases de données existantes. Elle fournit une architecture virtualisée et un système de gestion des données qui découple les performances de la capacité, permettant un provisionnement indépendant du calcul et du stockage. Cette approche vise à offrir des performances ultra-élevées, une latence constante et une évolutivité dynamique pour les charges de travail exigeantes.

features

Fonctionnalités clés de Silk Compute

Silk Compute offre une suite de fonctionnalités conçues pour les charges de travail d'IA et de données haute performance, sécurisées et flexibles. Son architecture se concentre sur la fourniture d'un accès aux modèles non censurés, la confidentialité des données et des vitesses d'inférence optimisées.

Accès API aux modèles non censurés Kimi K3, GLM-5.2 et autres modèles de pointe.
Politique de rétention de données nulle, garantissant que les données utilisateur ne sont pas stockées.
Capacités d'inférence rapide adaptées à divers flux de travail computationnels.
Compatibilité avec les formats d'API OpenAI et Anthropic pour une intégration facile.
Prise en charge des flux de travail de recherche illimités, y compris la cyberdéfense et les évaluations d'équipes rouges.
Conformité HIPAA pour le traitement des données sensibles.
Ne s'entraîne jamais sur les données utilisateur, maintenant la confidentialité des données.
Fournit une plateforme de stockage cloud définie par logiciel pour AWS, Azure et Google Cloud.

use cases

Qui devrait utiliser Silk Compute ?

Silk Compute est conçu pour les organisations et les chercheurs nécessitant un accès à des modèles d'IA non censurés et haute performance avec des garanties strictes de confidentialité des données. Ses capacités sont particulièrement adaptées aux applications gourmandes en données et sensibles.

Chercheurs : Pour les flux de travail de recherche illimités, y compris la recherche en sécurité et les évaluations d'équipes rouges.
Développeurs : Pour la création d'agents de codage et l'intégration de l'IA dans les flux de travail de codage.
Entreprises avec des bases de données haute performance : Pour les bases de données Oracle, Microsoft SQL Server et DB2 nécessitant des IOPS et un débit exceptionnels dans le cloud.
Équipes IA/ML/Analyse : Pour accélérer les charges de travail gourmandes en données avec un accès aux données en temps réel et un traitement à haute vitesse.
Organisations de soins de santé : Pour exploiter les données des dossiers de santé électroniques (DSE) en temps réel et migrer Epic EHR vers Microsoft Azure, avec une conformité HIPAA.

how to use

Comment utiliser Silk Compute

Pour commencer à utiliser Silk Compute, les utilisateurs accèdent généralement à ses services via son API, qui est compatible avec les formats OpenAI et Anthropic. La plateforme est conçue pour être intégrée dans les environnements de développement et de recherche existants.

1Accédez à la documentation de l'API Silk Compute à l'adresse https://github.com/silk-us/silk-sdp-api-docs.
2Intégrez l'API dans les applications ou flux de travail existants en utilisant des formats compatibles OpenAI ou Anthropic.
3Sélectionnez les modèles de pointe souhaités tels que Kimi K3 ou GLM-5.2 pour l'inférence.
4Utilisez la plateforme pour des cas d'utilisation spécifiques comme le codage, la recherche ou la cyberdéfense.
5Surveillez l'utilisation et gérez les coûts en fonction du modèle de tarification basé sur l'utilisation pour les tokens.

pricing

Tarification et plans de Silk Compute

Silk Compute fonctionne sur un modèle de tarification basé sur l'utilisation, facturant principalement par million de tokens pour ses modèles non censurés. Des niveaux de tarification spécifiques sont disponibles pour différents modèles.

Kimi-K3.0-uncensored : 7 $ par million de tokens d'entrée, 35 $ par million de tokens de sortie.

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 Concurrents

Silk Compute se différencie sur le marché en offrant un accès explicite à des modèles de pointe non censurés avec un fort accent sur la confidentialité des données et l'inférence haute performance, en particulier pour le stockage cloud d'entreprise et les charges de travail d'IA.

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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