No ecossistema de IA atual, outro problema de longa data é que o custo de chamadas de modelos e integração de recursos é muito elevado. Se os desenvolvedores desejam usar múltiplos modelos simultaneamente, geralmente precisam integrar APIs de diferentes plataformas e arcar com custos de manutenção complexos.

O design do @dgrid_ai tenta mudar isso. O DGrid construiu um Gateway de IA unificado que integra mais de duzentos modelos de IA através de uma interface padronizada, permitindo que os desenvolvedores chamem diferentes capacidades de modelos na mesma rede e selecionem automaticamente o caminho de inferência mais apropriado de acordo com os requisitos da tarefa.
A mudança trazida por essa estrutura é na verdade muito prática. No passado, os desenvolvedores precisavam gerenciar múltiplas interfaces de modelos por conta própria, mas agora podem completar chamadas de modelos e distribuição de tarefas através de uma rede descentralizada, reduzindo custos e melhorando a disponibilidade.
Quando as chamadas de modelos são padronizadas como infraestrutura, a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA diminui significativamente, permitindo que mais aplicações Web3 integrem diretamente capacidades inteligentes.
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