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Engy – 可验证的大语言模型推理

文章摘要

Engy提供加密证明,确保输出来自用户指定的精确开源模型,而非更便宜的替代品。它支持GLM-5.2等前沿模型,按token计费,并通过OpenAI兼容API与Claude、Cursor、Codex和Hermes等工具集成。

来源Hacker News AI作者: poidos
Engy – 可验证的大语言模型推理
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Engy是一项新兴服务,旨在为大语言模型推理提供可验证性。所谓可验证推理,即通过密码学证明,确保用户请求的特定开源模型(而非更便宜或量化后的替代品)确实生成了输出结果。这项技术解决了当前AI服务中常见的“模型替换”痛点,让用户能够信任其使用的模型与账单一致。

目前,Engy支持GLM-5.2等前沿开源模型,并按token计费。用户可以通过OpenAI兼容的API轻松接入,该API端点为https://api.engy.ai/v1。此外,Engy还提供了与多种主流开发工具的集成指南,包括Claude Code、Cursor、Codex和Hermes。

对于Claude Code用户,只需在~/.claude/settings.json中配置环境变量,包括ANTHROPIC_BASE_URL(设置为https://api.engy.ai,注意不带/v1)、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_MODEL(设置为glm-5.2),同时保持ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL相同。对于OpenAI API的直接调用,可以使用curl或Python的openai库,设置base_url为https://api.engy.ai/v1和api_key即可。Cursor的配置则在设置界面中添加自定义模型glm-5.2,并覆盖OpenAI基础URL为https://api.engy.ai/v1。需要注意的是,Cursor的免费计划无法使用自定义模型,仅付费计划支持。Codex和Hermes也分别提供了相应的配置文件修改方法,设置模型提供者为engy并指定base_url和api_key。

总之,Engy为需要可信推理结果的开发者和企业提供了新的选择,尤其适合对模型验证有严格要求的应用场景。通过简单的API集成,用户可以在现有工作流中轻松加入验证层,确保模型使用的透明度和可靠性。

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要点

  • 可验证推理使用加密证明确保使用正确模型。
  • 支持GLM-5.2等前沿开源模型,按token计费。
  • 兼容OpenAI API,与Claude Code、Cursor、Codex、Hermes集成。
  • 配置方法包括在各工具中设置API基础URL和密钥。

要点与分析由自动化流程生成,可能有误,请结合原始来源核实。