Edgee

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Edgeeは、インテリジェントなトークン圧縮によりLLMコストを最大50%削減するAIゲートウェイであり、自動コスト最適化、インテリジェントルーティング、および完全な可観測性により、200以上のモデルへのアクセスを提供します。
https://www.edgee.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Edgee

製品情報

更新日:2026年02月13日

Edgeeとは

Edgeeは、エンジニアリングチームが大規模言語モデルを安全、効率的、かつ確実に本番環境で実行できるように設計された、エッジネイティブのAIゲートウェイです。単一のOpenAI互換APIの背後にあるアプリケーションとLLMプロバイダーの間に位置するインテリジェンスレイヤーとして機能し、チームがAIインフラストラクチャをより効果的に管理しながら、コストを削減し、AI運用を制御できるようにします。

Edgeeの主な機能

Edgeeは、アプリケーションとLLMプロバイダーの間にあるAIゲートウェイサービスで、統一されたOpenAI互換のAPIインターフェースを提供します。インテリジェントなトークン圧縮、コスト管理、ルーティングポリシー、およびエッジレベルの処理機能を提供し、AIインタラクションを最適化します。このプラットフォームは、トークンの最適化を通じてコストを削減し、包括的な監視および制御機能を提供しながら、AIトラフィックの効率的な管理を可能にします。
トークン圧縮: 意図を失うことなくプロンプトサイズを縮小し、コストとレイテンシーを削減します。特に、長いコンテキスト、RAGパイプライン、および複数ターンのエージェントインタラクションに役立ちます
マルチプロバイダーゲートウェイ: 複数のLLMプロバイダーへの単一の統一されたAPIインターフェースを、正規化された応答とともに提供し、プロバイダー間の切り替えを容易にします
エッジレベルインテリジェンス: LLMプロバイダーにリクエストが到達する前に、分類、編集、エンリッチメント、またはルーティングのために、エッジで小型で高速なモデルを実行します
包括的な可観測性: モデル、アプリケーション、および環境ごとのレイテンシー、エラー、使用状況、およびコストをリアルタイムで監視します

Edgeeのユースケース

AIアプリケーションのコスト最適化: インテリジェントなトークン圧縮とルーティングポリシーにより、組織がLLMコストを最大50%削減するのに役立ちます
マルチモデル管理: 企業が一つのインターフェースを通じて複数のAIモデルとプロバイダーを管理し、一貫した応答形式を維持できるようにします
プライベートAIデプロイメント: 組織が機密性の高い、または特殊なアプリケーションのために、パブリックプロバイダーと並行してプライベートLLMをデプロイおよび管理できるようにします

メリット

トークン圧縮による大幅なコスト削減
複数のプロバイダーに対する統一されたAPIインターフェース
包括的な監視および制御機能

デメリット

AIインフラストラクチャスタックの追加レイヤー
AI運用のためのサードパーティサービスへの潜在的な依存

Edgeeの使い方

APIキーにサインアップ: EdgeeからAPIキーを取得して、そのサービスにアクセスします
SDKをインストール: お好みのプログラミング言語(Go、Rustなど)用のEdgee SDKをインストールします
クライアントを初期化: APIキーを使用して、新しいEdgeeクライアントインスタンスを作成します
リクエストを送信: client.Send()メソッドを使用して、LLMモデルにリクエストを送信し、モデル(例:'gpt-4o')とプロンプトを指定します
レスポンスを処理: モデルの出力テキストや、保存されたトークンなどのオプションの圧縮メトリクスを含むレスポンスを処理します
設定を構成: オプションで、ダッシュボードを通じてルーティングポリシー、プライバシー管理、コスト追跡などの追加機能を設定します
使用状況を監視: Edgeeの可観測性ツールを使用して、AIトラフィック全体のレイテンシー、エラー、使用状況、およびコストを追跡します
コストを最適化: トークン圧縮とインテリジェントルーティングを活用して、パフォーマンスを維持しながらコストを削減します

Edgeeのよくある質問

Edgeeは、アプリケーションとLLMプロバイダーの間にあるオープンソースのエッジコンピューティングプラットフォームで、トークンの圧縮、コスト管理、ルーティングポリシー、AIトラフィックを最適化するツールを提供します。エッジ処理を通じて、コストとレイテンシーを削減し、よりスムーズなユーザーエクスペリエンスを保証します。

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