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AI 도구

Silk Compute 검토

Silk Compute는 검열이나 데이터 보존 없이 Kimi K3, GLM-5.2 및 기타 최첨단 모델에 대한 API 액세스를 제공하며, 다양한 워크플로우를 위한 빠른 추론을 제공합니다.

shipped 2026년 8월 12일codepaid
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Silk Compute — product screenshot

핵심 포인트

1검열되지 않은 Kimi K3 및 GLM-5.2 모델에 대한 API 액세스를 제공합니다.
2데이터 보존이 없으며 사용자 데이터를 학습하지 않음을 보장합니다.
3코딩 및 연구 워크플로우에 맞춰진 빠른 추론을 제공합니다.
4Kimi-K3.0-uncensored의 가격은 100만 입력 토큰당 7달러, 100만 출력 토큰당 35달러입니다.

Silk Compute 소개

비즈니스 모델
Usage-Based (Pay Per Use)
사용량 기반 요금
$7/$35 per 1M tokens
본사
San Francisco, CA

요금제

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

비용 예시

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

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

Screenshots

overview

Silk Compute란 무엇입니까?

Silk Compute는 Silk가 개발한 소프트웨어 정의 클라우드 스토리지 플랫폼으로, 기업이 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 주요 퍼블릭 클라우드에서 데이터 집약적인 워크로드의 성능, 효율성 및 복원력을 향상시킬 수 있도록 합니다. 이는 검열이나 데이터 보존 없이 Kimi K3, GLM-5.2 및 기타 최첨단 모델에 대한 API 액세스를 제공하며, 코딩 및 연구를 포함한 다양한 워크플로우에 맞춰진 빠른 추론을 제공합니다.

Silk Cloud Data Platform으로도 알려진 Silk Compute는 클라우드 컴퓨팅과 네이티브 스토리지 사이의 고성능 데이터 계층 역할을 하여 기존 애플리케이션이나 데이터베이스를 변경할 필요 없이 중요한 애플리케이션 및 AI 워크로드를 위한 인프라를 최적화합니다. 이는 성능을 용량과 분리하는 가상화된 아키텍처 및 데이터 관리 시스템을 제공하여 컴퓨팅 및 스토리지를 독립적으로 프로비저닝할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 까다로운 워크로드에 대해 초고성능, 일관된 지연 시간 및 동적 확장성을 제공하는 것을 목표로 합니다.

features

Silk Compute의 주요 기능

Silk Compute는 고성능, 보안 및 유연한 AI 및 데이터 워크로드를 위해 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 이 아키텍처는 검열되지 않은 모델 액세스, 데이터 프라이버시 및 최적화된 추론 속도 제공에 중점을 둡니다.

  • 검열되지 않은 Kimi K3, GLM-5.2 및 기타 최첨단 모델에 대한 API 액세스.
  • 사용자 데이터가 저장되지 않도록 하는 제로 데이터 보존 정책.
  • 다양한 컴퓨팅 워크플로우에 맞춰진 빠른 추론 기능.
  • 손쉬운 통합을 위한 OpenAI 및 Anthropic API 형식과의 호환성.
  • 사이버 방어 및 레드팀 평가를 포함한 무제한 연구 워크플로우 지원.
  • 민감한 데이터 처리를 위한 HIPAA 준수.
  • 사용자 데이터를 학습하지 않아 데이터 프라이버시 유지.
  • AWS, Azure 및 Google Cloud를 위한 소프트웨어 정의 클라우드 스토리지 플랫폼 제공.

use cases

누가 Silk Compute를 사용해야 합니까?

Silk Compute는 엄격한 데이터 프라이버시 보장과 함께 고성능, 검열되지 않은 AI 모델 액세스를 필요로 하는 조직 및 연구원을 위해 설계되었습니다. 그 기능은 데이터 집약적이고 민감한 애플리케이션에 특히 적합합니다.

  • 연구원: 보안 연구 및 레드팀 평가를 포함한 무제한 연구 워크플로우를 위해.
  • 개발자: 코딩 에이전트를 구축하고 AI를 코딩 워크플로우에 통합하기 위해.
  • 고성능 데이터베이스를 사용하는 기업: 클라우드에서 탁월한 IOPS 및 처리량을 요구하는 Oracle, Microsoft SQL Server 및 DB2 데이터베이스를 위해.
  • AI/ML/분석 팀: 실시간 데이터 액세스 및 고속 처리를 통해 데이터 집약적인 워크로드를 가속화하기 위해.
  • 의료 기관: HIPAA 준수를 통해 실시간 EHR(전자 건강 기록) 데이터를 활용하고 Epic EHR을 Microsoft Azure로 마이그레이션하기 위해.

how to use

Silk Compute 사용 방법

Silk Compute를 사용하려면 일반적으로 OpenAI 및 Anthropic 형식과 호환되는 API를 통해 서비스에 액세스합니다. 이 플랫폼은 기존 개발 및 연구 환경에 통합되도록 설계되었습니다.

  • 1https://github.com/silk-us/silk-sdp-api-docs에서 Silk Compute API 문서를 확인하십시오.
  • 2OpenAI 또는 Anthropic 호환 형식을 사용하여 API를 기존 애플리케이션 또는 워크플로우에 통합하십시오.
  • 3추론을 위해 Kimi K3 또는 GLM-5.2와 같은 원하는 최첨단 모델을 선택하십시오.
  • 4코딩, 연구 또는 사이버 방어와 같은 특정 사용 사례에 플랫폼을 활용하십시오.
  • 5토큰에 대한 사용량 기반 가격 모델에 따라 사용량을 모니터링하고 비용을 관리하십시오.

pricing

Silk Compute 가격 및 요금제

Silk Compute는 사용량 기반 가격 모델로 운영되며, 주로 검열되지 않은 모델에 대해 100만 토큰당 요금을 부과합니다. 다양한 모델에 대한 특정 가격 등급을 사용할 수 있습니다.

  • Kimi-K3.0-uncensored: 100만 입력 토큰당 7달러, 100만 출력 토큰당 35달러.

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.

유사한 도구

Silk Compute 대 경쟁사

Silk Compute는 데이터 프라이버시 및 고성능 추론에 중점을 두어, 특히 엔터프라이즈 클라우드 스토리지 및 AI 워크로드에 대해 검열되지 않은 최첨단 모델에 대한 명시적인 액세스를 제공함으로써 시장에서 차별화됩니다.

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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