Una latencia que se nota.
Una ruta de red más corta puede adelantar el inicio de la respuesta. El cómputo en Turquía acerca las cargas locales; el modelo, la cola y el prompt también influyen.
Mide el primer token, P50 y P95 desde tu aplicación.
LLMPods de un vistazo
LLMPods ofrece infraestructura GPU regional para inferencia con modelos abiertos. Elige capacidad según tu modelo, carga y requisitos de datos.
- Operador
- Disket Teknoloji Limited Sirketi · Estambul/Turquía
- Ubicación actual del cómputo
- Estambul / Turquía
- Familias de modelos
- Llama · Qwen · DeepSeek · Mistral
- Regiones previstas; aún no disponibles
- Fráncfort / Alemania · Canadá
Explora modelos, despliegues y precios
Diseñado para tu mercado
Tu IA funciona más cerca.
La latencia, la ubicación de datos y la moneda de facturación son decisiones de infraestructura. Defínelas desde el despliegue.
Conoce tu exposición a KVKK.
Identifica el recorrido de prompts, respuestas, registros y datos de soporte. Procesar en Turquía puede limitar transferencias internacionales; la base legal, la retención y el acceso siguen siendo esenciales.
El alojamiento local por sí solo no garantiza el cumplimiento de KVKK.
Riesgo cambiario en cada factura.
Si el uso se tarifa en moneda extranjera, la misma carga puede costar más en TRY al variar el cambio. Confirma la moneda y la regla de conversión antes de contratar.
La facturación en TRY está disponible cuando corresponda; las tarifas indexadas al USD pueden mantener riesgo cambiario.
Turquía hoy. Más regiones previstas.
El cómputo se aloja hoy en Turquía. Fráncfort y Canadá están previstos, no disponibles actualmente como regiones de despliegue.
- En vivo
Estambul / Turquía
Ubicación actual de cómputo · TR-IST-01
- Planificada
Fráncfort / Alemania
Previsto · sin fecha de lanzamiento anunciada
- Planificada
Canadá
Previsto · sin fecha de lanzamiento anunciada
Preguntas antes de tu primer despliegue.
¿Dónde funciona mi modelo?
El cómputo actual está en Turquía. Fráncfort y Canadá están previstos; otros mercados pueden atenderse desde Turquía sin trasladar las GPU.
¿El cómputo local siempre es más rápido?
Una ruta corta puede reducir la demora de red, pero el primer token depende del modelo, la cola y la entrada. Compara el mismo modelo y prompt desde la ubicación de tus usuarios.
¿Alojar en Turquía garantiza automáticamente KVKK?
No. Debes evaluar la base legal, los avisos, la retención, el acceso y las transferencias mediante integraciones o soporte. El cómputo regional es parte de esa evaluación.
¿Una factura en TRY elimina todo riesgo cambiario?
No si el precio está indexado al USD u otra moneda. Confirma si la tarifa es fija en TRY, la fecha de conversión y si incluye impuestos.
01/Sistema
Entra la API.
Salen los tokens.
Cada solicitud atraviesa las mismas siete capas. Cada capa informa de lo que hizo, así que el recorrido nunca es una caja negra.
01
Aplicación
SOLICITUD7F39A21
MÉTODOPOST
02
API de LLMPods
AUTENTICACIÓNOK
ESQUEMAOPENAI
03
Enrutador regional
REGIÓNTR-IST
ENRUTAMIENTOAUTOMÁTICO
04
Planificador de modelos
MODELOQWEN
COLA0
05
Pod de cómputo
POD018
ESTADOACTIVO
06
GPU
CLASEPRO 6000
ASIGNACIÓNRESERVADO
07
Flujo de tokens
ESTADOTRANSMISIÓN
PRIMER TOKENDEMO 24ms
CAPA 03 Control del desarrollador
CAPA 02 Inteligencia del sistema
CAPA 01 Cómputo físico
CAPA 03 Desarrollador
Telemetría ilustrativa · datos de demostración
02/Experiencia de desarrollo
Cambia el endpoint.
Conserva tu stack.
LLMPods habla el esquema de OpenAI. Apunta tu SDK actual a una nueva base URL y conserva el código que lo rodea.
api.llmpods.com/v1
1from openai import OpenAI
2import os
3
4client = OpenAI(
5 base_url="https://api.llmpods.com/v1",MIGRACIÓN EN UNA LÍNEA →
6 api_key=os.environ["LLMPODS_API_KEY"],
7)
8
9stream = client.chat.completions.create(
10 model="llama-70b-instruct",
11 messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Pod."}],
12 stream=True,
13)
14
15for chunk in stream:
16 print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
- 01Esquema compatible con OpenAI
- 02Respuestas en streaming
- 03Llamadas a herramientas
- 04Embeddings
- 05Compatibilidad con SDK conocidos
- 06Migración pensada para desarrolladores
03/Pods
Un Pod para
cada carga de trabajo.
Cuatro topologías de despliegue en un mismo runtime. Lo que las distingue es cuánto de la máquina es tuyo.
Topología 01
Pod compartido
Para inferencia elástica.
- Pago por uso
- Autoescalado
- Infraestructura gestionada
- Pool de GPU compartido
Topología 02
Pod de rendimiento
Para cargas de producción predecibles.
- Capacidad reservada
- Planificación prioritaria
- Rendimiento constante
- Disponibilidad predecible
Topología 03
Pod dedicado
Para cargas aisladas.
- GPU dedicada
- Modelos personalizados
- Endpoint privado
- Recursos aislados
Topología 04
Pod empresarial
Para requisitos de infraestructura estratégicos.
- Multi-GPU
- Clúster dedicado
- Red privada
- Control regional
- SLA
- Arquitectura a medida
04/Escala
La capacidad sigue al tráfico.
Escala la capacidad según la demanda, en lugar de aprovisionar infraestructura para el pico de tráfico.
Tráfico entrante
- Solicitudes / s
- 120
- Pods activos
- 1
- Uso de GPU
- 58%
- Cola
- 0
- Tokens / s
- 9.6K
Enrutador · TR-IST-01
Nivel base · 1 Pod
001
ACTIVO
002
EN ESPERA
003
EN ESPERA
004
EN ESPERA
005
EN ESPERA
006
EN ESPERA
007
EN ESPERA
008
EN ESPERA
009
EN ESPERA
010
EN ESPERA
011
EN ESPERA
012
EN ESPERA
013
EN ESPERA
014
EN ESPERA
015
EN ESPERA
016
EN ESPERA
Activo
En caliente
En espera
Simulación ilustrativa
Fin de Inicio 1 · Hero y sistema
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