AI Инструмент

Обзор Silk Compute

Silk Compute предоставляет API-доступ к нецензурированным моделям Kimi K3, GLM-5.2 и другим передовым моделям без модерации контента или хранения данных, предлагая быстрый вывод для различных рабочих процессов.

shipped 12 авг. 2026 г.codepaid

coderesearchproductivity

Почему это важно

1Предлагает API-доступ к нецензурированным моделям Kimi K3 и GLM-5.2.

2Гарантирует нулевое хранение данных и никогда не обучается на пользовательских данных.

3Обеспечивает быстрый вывод, адаптированный для рабочих процессов кодирования и исследований.

4Цены на Kimi-K3.0-uncensored составляют 7 долларов за 1 миллион входных токенов и 35 долларов за 1 миллион выходных токенов.

О Silk Compute

Бизнес-модель

Usage-Based (Pay Per Use)

Оплата по факту использования

$7/$35 per 1M tokens

Штаб-квартира

San Francisco, CA

Тарифные планы

Kimi-K3.0-uncensored

$7/$35

• In/Out price
• Context 1M tokens

Примеры затрат

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

API Docs

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

Screenshots

overview

Что такое Silk Compute?

Silk Compute — это программно-определяемая облачная платформа хранения данных, разработанная Silk, которая позволяет предприятиям повышать производительность, эффективность и отказоустойчивость ресурсоемких рабочих нагрузок в основных публичных облаках, таких как AWS, Azure и Google Cloud. Она предоставляет API-доступ к нецензурированным моделям Kimi K3, GLM-5.2 и другим передовым моделям без модерации контента или хранения данных, предлагая быстрый вывод, адаптированный для различных рабочих процессов, включая кодирование и исследования.

Также известная как Silk Cloud Data Platform, Silk Compute действует как высокопроизводительный уровень данных между облачными вычислениями и нативным хранилищем, оптимизируя инфраструктуру для критически важных приложений и рабочих нагрузок ИИ без необходимости внесения изменений в существующие приложения или базы данных. Она предоставляет виртуализированную архитектуру и систему управления данными, которая отделяет производительность от емкости, позволяя независимо выделять вычислительные ресурсы и хранилище. Этот подход направлен на обеспечение сверхвысокой производительности, постоянной задержки и динамической масштабируемости для требовательных рабочих нагрузок.

features

Ключевые особенности Silk Compute

Silk Compute предлагает набор функций, разработанных для высокопроизводительных, безопасных и гибких рабочих нагрузок ИИ и данных. Его архитектура ориентирована на предоставление нецензурированного доступа к моделям, конфиденциальность данных и оптимизированную скорость вывода.

API-доступ к нецензурированным моделям Kimi K3, GLM-5.2 и другим передовым моделям.
Политика нулевого хранения данных, гарантирующая, что пользовательские данные не хранятся.
Возможности быстрого вывода, адаптированные для различных вычислительных рабочих процессов.
Совместимость с форматами API OpenAI и Anthropic для простоты интеграции.
Поддержка неограниченных исследовательских рабочих процессов, включая киберзащиту и оценки "красной команды".
Соответствие HIPAA для обработки конфиденциальных данных.
Никогда не обучается на пользовательских данных, сохраняя конфиденциальность данных.
Предоставляет программно-определяемую облачную платформу хранения данных для AWS, Azure и Google Cloud.

use cases

Кому следует использовать Silk Compute?

Silk Compute разработан для организаций и исследователей, которым требуется высокопроизводительный, нецензурированный доступ к моделям ИИ со строгими гарантиями конфиденциальности данных. Его возможности особенно подходят для ресурсоемких и конфиденциальных приложений.

Исследователи: Для неограниченных исследовательских рабочих процессов, включая исследования безопасности и оценки "красной команды".
Разработчики: Для создания агентов кодирования и интеграции ИИ в рабочие процессы кодирования.
Предприятия с высокопроизводительными базами данных: Для баз данных Oracle, Microsoft SQL Server и DB2, требующих исключительных IOPS и пропускной способности в облаке.
Команды AI/ML/аналитики: Для ускорения ресурсоемких рабочих нагрузок с доступом к данным в реальном времени и высокоскоростной обработкой.
Медицинские организации: Для использования данных электронных медицинских карт (EHR) в реальном времени и миграции Epic EHR в Microsoft Azure с соблюдением HIPAA.

how to use

Как использовать Silk Compute

Чтобы начать использовать Silk Compute, пользователи обычно получают доступ к его услугам через API, который совместим с форматами OpenAI и Anthropic. Платформа предназначена для интеграции в существующие среды разработки и исследований.

1Ознакомьтесь с документацией API Silk Compute по адресу https://github.com/silk-us/silk-sdp-api-docs.
2Интегрируйте API в существующие приложения или рабочие процессы, используя форматы, совместимые с OpenAI или Anthropic.
3Выберите желаемые передовые модели, такие как Kimi K3 или GLM-5.2, для вывода.
4Используйте платформу для конкретных случаев использования, таких как кодирование, исследования или киберзащита.
5Отслеживайте использование и управляйте расходами на основе модели ценообразования за токены.

pricing

Цены и планы Silk Compute

Silk Compute работает по модели ценообразования на основе использования, в основном взимая плату за миллион токенов для своих нецензурированных моделей. Доступны конкретные ценовые уровни для разных моделей.

Kimi-K3.0-uncensored: 7 долларов за 1 миллион входных токенов, 35 долларов за 1 миллион выходных токенов.

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.

Похожие инструменты

Silk Compute против конкурентов

Silk Compute отличается на рынке тем, что предлагает явный доступ к нецензурированным передовым моделям с сильным акцентом на конфиденциальность данных и высокопроизводительный вывод, особенно для корпоративного облачного хранилища и рабочих нагрузок ИИ.

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.

Ещё на Stork