Deskripsi
RunInfra memungkinkan pengembang untuk memanggil model AI sumber terbuka melalui satu API yang kompatibel dengan OpenAI dan Anthropic, alih-alih menghosting dan mengoptimalkan infrastruktur model sendiri.
Baca Selengkapnya
RunInfra menghosting perpustakaan kecil model terbuka, termasuk Nemotron 3.5 Lightning 30B, Qwen3.8 27B, dan Ornith 1.5 35B pada saat penulisan, di belakang satu gateway, yang dapat diakses dengan SDK Python dan Node OpenAI atau Anthropic dengan mengarahkan URL dasar ke API RunInfra. Permintaan dikenakan biaya per token input dan output, dengan harga terpisah yang lebih rendah untuk token input yang di-cache. Untuk meningkatkan hit cache, RunInfra menggunakan routing yang sadar sesi: ia menjaga sesi agen tertentu terikat pada replika backend yang sama di seluruh panggilan ulang, sehingga konteks yang sudah dimuat tetap hangat, alih-alih mendarat di replika acak setiap kali. Tingkat hit cache diukur dan dipublikasikan per model, lebih dari 95% untuk beberapa model dalam jendela 24 jam terbaru, dan hit dikenakan biaya pada tarif yang di-cache, meskipun perusahaan menggambarkan hit cache sebagai upaya terbaik.
Kemampuan kunci termasuk API penyelesaian obrolan yang kompatibel dengan OpenAI dan Anthropic; harga per model dengan tolok ukur hit cache dan kecepatan output yang dipublikasikan; pemanggilan alat, mode JSON, streaming, dan dukungan input gambar tergantung pada model; integrasi CLI yang menghubungkan model yang dihosting oleh RunInfra ke agen pengkodean termasuk Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Droid, dan Grok Build; dan opsi permintaan model untuk model yang belum dihosting.
Penggunaan model dikenakan biaya per token, misalnya $0,05 per 1M token input dan $0,15 per 1M token output untuk satu model yang dihosting, dengan input yang di-cache dikenakan biaya terpisah pada tarif yang lebih rendah, serendah $0,01 per 1M token yang di-cache. Rencana agen pengkodean mulai dari $10 per bulan.
Mengenai keamanan, RunInfra menyatakan bahwa API Model yang dihosting tidak menyimpan prompt secara default (retensi data nol), mengenkripsi data dengan TLS dalam perjalanan dan AES-256 saat istirahat, menawarkan ruang kerja dengan peran dan keamanan tingkat baris, tidak melatih pada prompt atau penyelesaian pelanggan, dan memegang akreditasi SOC 2 Tipe II.
RunInfra dibangun untuk pengembang dan tim yang membangun agen AI atau alur kerja agen pengkodean yang menginginkan inferensi model terbuka tanpa mengelola infrastruktur GPU mereka sendiri; perusahaan ini, bagian dari RightNow, didukung oleh Y Combinator. Perpustakaan model yang dihosting kecil, tiga model pada saat penelitian, meskipun ada opsi permintaan model untuk tim yang membutuhkan sesuatu yang lain.
- KategoriMLOps & Penerapan Model
- Model HargaBayar sesuai penggunaan
- PenerapanDikelola dan dihosting sendiri
- PlatformCloud
Fitur Inti RunInfra
Satu kunci API yang kompatibel dengan SDK OpenAI dan Anthropic
Menghosting model terbuka termasuk Nemotron, Qwen, dan Ornith
Routing yang sadar sesi yang menjaga panggilan ulang agen pada replika hangat yang sama
Harga per model yang dipublikasikan, tingkat hit cache, dan tolok ukur kecepatan output
Pemanggilan alat, mode JSON, streaming, dan dukungan input gambar berdasarkan model
Integrasi CLI dengan agen pengkodean termasuk Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Droid, dan Grok Build
Tidak ada retensi prompt secara default, dengan akreditasi SOC 2 Tipe II
Ruang kerja dengan peran dan keamanan tingkat baris
Cara menggunakan RunInfra?
Dapatkan kunci API: daftar di RunInfra dan buat kunci API gateway
Arahkan SDK Anda ke RunInfra: atur URL dasar ke endpoint RunInfra di SDK OpenAI atau Anthropic
Pilih model: pilih dari perpustakaan model yang dihosting berdasarkan kemampuan dan harga
Panggil model: kirim permintaan penyelesaian obrolan menggunakan kode SDK yang ada
Hubungkan agen pengkodean: instal CLI RunInfra untuk mengarahkan agen seperti Claude Code atau Cline ke model yang dihosting oleh RunInfra
Pantau biaya dan hit cache: periksa harga yang dipublikasikan dan tingkat hit cache per model untuk mengelola pengeluaran
Kasus Penggunaan RunInfra
- Akses API model terbuka
- Inferensi agen AI
- Backend agen pengkodean







