Fireworks AI

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Slogan:Besitze dein Modell. Gestalte deine Zukunft.

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KI-API-Schnittstelle KI-Entwicklertools KI-Workflow Forschung & Datenanalyse Open Source API verfügbar Für Entwickler Cloud-basiert Bereit für KI-Agenten

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Was ist Fireworks AI?

Fireworks AI bietet eine Trainings- und Inferenzplattform für Open-Source-Modelle. Serverless-Inferenz mit Token-Preisen, Fine-Tuning mit eigenen Daten und schnelle Produktionsbereitstellung von Checkpoints. Unterstützt Text, Vision, Embeddings, Tool Calling, Batch-API und Reinforcement Fine-Tuning.

Verwendung Fireworks AI?

1. Erstelle einen API-Schlüssel im Fireworks-Dashboard (Einstellungen → API-Schlüssel) und exportiere ihn als FIREWORKS_API_KEY. 2. Installiere das Fireworks- oder OpenAI-SDK. 3. Rufe ein Serverless-Modell (z. B. accounts/fireworks/models/deepseek-v3p1) über chat.completions.create auf.

Fireworks AI Kernfunktionen

Serverless-Inferenz

In Sekunden startklar mit Token-Preisen, ohne Setup und ohne Cold Starts. Standard-, Priority- und Fast-Serving-Pfade für beliebte Open-Modelle.

Training und Fine-Tuning

Passe Open-Modelle mit eigenen Daten per Supervised Fine-Tuning, Preference Optimization (DPO/ORPO) und Reinforcement Fine-Tuning an. Jeder Checkpoint ist in Sekunden produktionsbereit.

On-Demand-Deployments

Bezahlung pro GPU-Sekunde für dedizierte Deployments mit höherer Geschwindigkeit, höheren Rate Limits und niedrigeren Kosten im großen Maßstab. Unterstützt Custom Models, LoRA-Addons, Autoscaling und Quantisierung.

OpenAI-kompatible API

Abfrage von Text-, Vision-, Embedding- und Reasoning-Modellen über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit Streaming, Function Calling, strukturierten Ausgaben und Batch-Inferenz.

Fireworks AI Anwendungsfälle

Open-Source-LLMs für Chat, Coding und Agent-Workflows betreiben

Modelle mit proprietären Daten für spezialisierte Intelligenz fine-tunen

Dedizierte GPU-Inferenz mit Autoscaling und Custom Models bereitstellen

Fireworks AI Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Serverless- und dedizierten Deployments?

Serverless-Deployments nutzen gemeinsame Infrastruktur mit Token-Preisen ohne GPU-Setup. On-Demand-Deployments ermöglichen private GPU-Ressourcen mit Abrechnung pro GPU-Sekunde, Leistungsgarantien und Unterstützung für Custom Base Models und LoRA-Addons.

Wie starte ich mit Serverless-Inferenz?

Erstelle einen API-Schlüssel im Fireworks-Dashboard, exportiere ihn als FIREWORKS_API_KEY, installiere das Fireworks- oder OpenAI-SDK und rufe ein Serverless-Modell wie accounts/fireworks/models/deepseek-v3p1 über die Chat-Completions-API auf.

Kann ich eigene Modelle fine-tunen und bereitstellen?

Ja. Fireworks unterstützt Supervised Fine-Tuning, Preference Optimization und Reinforcement Fine-Tuning. Du kannst Custom Base Models hochladen oder LoRA-Addons trainieren und auf dedizierten Deployments bereitstellen. LoRA-Addons erfordern dedizierte Deployments und können nicht serverless bereitgestellt werden.

Fireworks AI Produkthintergrund & offizielle Links

Fireworks AI Support-E-Mail & Kundenservice-Kontakt & Rückerstattungskontakt usw.

Mehr Kontakt finden Sie auf der Über uns Seite(https://docs.fireworks.ai/)

Fireworks AI Unternehmensinfo

Fireworks AI Firmenname: Fireworks AI, Inc.

Fireworks AI Entwicklertyp: company

Mehr über Fireworks AI, Bitte besuchen Sie die Über uns Seite(https://docs.fireworks.ai/)

Fireworks AI GitHub

Fireworks AI GitHub-Link: https://github.com/fw-ai

Fireworks AI Preise & Tarife

Starter-Guthaben

Kostenlos

$1 kostenloses Startguthaben
Serverless-Inferenz mit Token-Preisen
Self-Service-Registrierung in Sekunden

Jetzt abonnieren & upgraden

Beliebteste

Serverless-Inferenz

flat

Pro Token

Token-Preise mit Nachzahlung
Hohe Rate Limits, keine Cold Starts
Standard-, Priority- und Fast-Serving-Pfade
Fine-Tuned-Modelle zum Basispreis

Jetzt abonnieren & upgraden

On-Demand-Deployments

flat

Pro GPU-Sekunde

Dedizierte GPU-Deployments
Höhere Rate Limits und schnellere Geschwindigkeit
Custom Models, LoRA-Addons und Autoscaling

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Schnellere Geschwindigkeit und niedrigere Kosten im großen Maßstab
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