你知道为什么每个新模型让Mira更有价值吗？在这里 ↓

虽然人工智能的真正护城河不是模型——而是协调它们的基础设施

每个新语言模型都承诺突破——更快、更便宜、更智能。

但从建设者的角度来看，每次发布都带来了更多的碎片化：

• 不同的API
• 不同的速率限制
• 输出不一致
• 复杂的整合路径

开发者不想选择一个赢家。
他们想要选择性——以及协调。

这正是米拉所提供的。

而每一个新模型都让Mira不仅更实用，而且更强大。

➩ 了解 Mira SDK

Mira SDK 在其核心中抽象了混乱。

您将获得：而不是手动与每个 LLM 集成，

• 单个API
• 模型之间的智能路由
• 内置负载均衡
• 流媒体支持
• 使用跟踪
• 一致的错误处理

这是一个可以支持所有 LLM 方言的 SDK——因此您可以专注于构建，而不是照看端点。

➩ 网络飞轮

这是使 Mira 与其他开发工具不同的飞轮效应：

1. 整合更多模型 — 吸引希望灵活性的开发者

2. 更多开发者在建设 — 扩展使用案例的多样性

3. 生成更多使用数据 — 提供更智能的路由逻辑、备用处理和延迟基准

4. 更智能的系统性能 — 带来更好的用户体验、更快的应用程序、成本更低的推理

5. 更高的开发者留存率 + 新的应用案例 — 吸引更多的开发者和模型

这不是一个平坦的价值图，而是指数型的。
每个新集成的模型都提高了网络的整体性能和可靠性。

➩ 一个简单的例子：

您正在构建一个多语言聊天机器人。

> GPT-4o 用于推理
> Claude用于总结
> Mistral用于快速问候
> LLaMA用于内部查询

使用原始API，这是一堆粘合代码。

但有了Mira，这就是一条干净的管道。

您将每个任务路由到最适合它的模型——无需手动切换SDK或处理回退.

➩ 真实的人工智能优势不仅仅是更好的模型

今天的模型已经足够好了。

缺少的是编排。

大多数开发者不会仅仅依靠 GPT‑4o 或 Claude 获胜——他们将通过快速构建、迅速适应和智能路由来获胜。

一个灵活的、模型无关的未来。

而我们获得的模型越多，未来就变得越重要。