Testi realizzati con Human Gen AI di IusOnDemand.com

⚙️ Elaborazione AI: 83 / 100 articoli (83%)
Ricerca: models — 4 risultati✕ Azzera

DeepSeek API: Modelli e Tariffe per Token (Guida Pratica)

Scopri come funziona il pricing di DeepSeek API, basato su token (input/output) e modelli disponibili. Ogni token (parola, numero o segno) conta per 1M unità tariffate. L'articolo spiega la struttura dei costi, i modelli supportati (*deepseek-flash*, *deepseek-v4-pro*) e le basi URL per integrazione OpenAI/Anthropic. Ideale per sviluppatori che devono ottimizzare budget e performance API.

Featherless.ai22/09/2026

Featherless: hosting LLM senza server, semplice e scalabile

Featherless.ai semplifica l’accesso e l’hosting di modelli linguistici avanzati (LLM) tramite un’unica API open-source. Senza necessità di setup tecnico o hosting personale, offre oltre 40.000 modelli (compresi quelli di Hugging Face) con bassa latenza, affidabilità e uptime garantiti. Pricing trasparente e scalabile, ideale per sviluppatori che vogliono integrare IA senza preoccuparsi di infrastruttura o costi imprevedibili.

Typesafe.ai21/09/2026

AI sicura per decisioni software: System One Models e Jev

TypeSafe introduce **System One Models**, modelli AI progettati per prendere decisioni all'interno del codice, non solo per generare testo. **Jev** è il primo modello pubblico di questa categoria, ottimizzato per l'automazione e in grado di rispondere a domande strutturate restituendo **risultati tipizzati** (con probabilità e livelli di fiducia) pronti all'azione. Diversamente da un LLM tradizionale, Jev è pensato per integrarsi in workflow software, riducendo ambiguità e migliorando la robustezza delle decisioni algoritmiche. Focus su precisione, tipizzazione e affidabilità in ambienti produttivi.

Microsoft.ai16/09/2026

Microsoft lancia consultazione pubblica sul Codice Etico per MAI: AI al servizio dell'umanità

Microsoft presenta una consultazione pubblica sul proprio *Code of Conduct* per i modelli di **MAI (Microsoft AI)**, fondata sul principio che la tecnologia debba priorizzare il benessere umano. L’obiettivo è sviluppare un’IA ‘umanistica’: subordinata, allineata e controllata, evitando applicazioni dannose. Il documento, aperto al feedback, riflette l’impegno aziendale a garantire che l’innovazione tecnologica sia etica e inclusiva, accelerando la crescita umana senza compromessi. Focus su trasparenza e collaborazione con stakeholder per definire standard rigorosi.