Приєднуйтесь до наших щоденних та щотижневих бюлетенів для останніх оновлень та ексклюзивного контенту щодо провідного охоплення AI. Дізнайтеся більше
Token Monster, нова платформа AI Chatbot, запустила свій Alpha Preview, спрямований на зміну того, як користувачі взаємодіють з великими мовними моделями (LLMS).
Розроблений Меттом Шумером, співзасновником та генеральним директором InthersIeAi та його хітом помічника з написання AI HyperWrite AI, ключовою точкою продажу Token Monster є його здатність маршрутизувати користувача до найкращих доступних LLM для виконання завдань, що забезпечують розширені результати шляхом використання сильних сторін декількох моделей.
В даний час є сім основних LLMS через Token Monster. Після того, як користувач вводить щось у вікно оперативного входу, Token Monster використовує попередні програми, розроблені через ітературу самим Шумером для автоматичного аналізу введення користувача, вирішити, яка комбінація декількох доступних моделей та пов’язаних інструментів найкраще підходить для цього, а потім забезпечити комбіновану реагування на використання сильних сторін зазначених моделей. Доступні LLM включають:
- Антропічний клод 3,5 сонет
- Антропічний клод 3,5 опус
- OpenAI GPT-4.1
- OpenAI GPT-4o
- Здивування AI PPLX (для досліджень)
- OpenAI O3 (для міркувань)
- Google Gemini 2.5 Pro
На відміну від інших платформ Chatbot, Token Monster автоматично визначає, який LLM найкраще підходить для конкретних завдань-а також які інструменти, підключені до LLM, були б корисними, такими як веб-пошук або середовище кодування-та оркеструє багатомодельний робочий процес.
“Ми просто будуємо роз'єми до всього, а потім система, яка вирішує, що використовувати, коли”, – сказав Шумер.
Наприклад, він може використовувати Claude для творчості, O3 для міркувань та PPLX для досліджень, серед інших. Цей підхід усуває необхідність користувачів для вибору правильної моделі для кожного підказки, спрощуючи процес для всіх, хто хоче якісних, індивідуальних результатів.
Основні моменти функції
Попередній перегляд Alpha, який наразі безкоштовно зареєструватися на tokenmonster.ai, дозволяє користувачам завантажувати діапазон типів файлів, включаючи Excel, PowerPoint та Docs.
Він також включає такі функції, як вилучення веб-сторінки, стійкі сеанси розмови та “швидкий режим”, який автоматично ставиться до найкращої моделі без введення користувача.
В основі монстра Token-OpenRouter, стороння служба, яка виступає в якості ворота до декількох LLM, і в яку Шюмер вклав невелику суму, за його визнанням.
Ця архітектура дозволяє Token Monster скористатися різноманітними моделями різних постачальників без необхідності створювати окремі інтеграції для кожного.
Ціни та доступність
На даний момент, Token Monster не стягує плоску щомісячну плату.
Натомість користувачі платять лише за жетони, які вони споживають за допомогою OpenRouter, що робить його гнучким для різного рівня використання.
За словами Шумера, ця модель надихнула Cline, інструментом, який дозволяє користувачам висококласних витрат отримати доступ до необмеженої потужності AI, що дозволяє їм досягти кращих результатів, просто використовуючи більш обчислювальні ресурси.
Багатоетапні робочі процеси дають більш багаті відповіді LLM
Робочі процеси AI Token Monster виходять за рамки простої оперативної маршрутизації.
В одному з прикладів чат -бот може розпочатися з етапу досліджень за допомогою API веб -пошуку, передати ці дані на O3 для ідентифікації інформаційних прогалин, а потім створити контур з Gemini 2.5 Pro, проекту текст з Claude Opus та вдосконалити його за допомогою Sonnet Claude 3.5.
Ця багатоетапна оркестрація розроблена для того, щоб надати більш багаті, більш повні відповіді, ніж один LLM, можливо, зможе генерувати самостійно.
Платформа також включає можливість збереження сеансів, при цьому дані надійно зберігаються за допомогою сервісної бази даних Supabase Online Source. Це гарантує, що користувачі можуть повернутися до поточних проектів, не втрачаючи своєї роботи, при цьому надаючи їм контроль над тим, які дані зберігаються та що є ефемерним.
Нетрадиційний генеральний директор
У помітному експерименті лідерство Token Monster було передано моделі Claude Antropic.
Шумер оголосив, що зобов’язаний дотримуватися кожного рішення, прийнятого “генеральним директором Клодом”, називаючи це тестом, щоб побачити, чи може AI ефективно керувати бізнесом.
“Або ми назавжди революціонізували керівництво, або зробили величезну помилку”, – написав він на X.
Виходить із суперечки 70-B суперечки
Запуск Token Monster настає менше ніж через рік після того, як Шумер зіткнувся з суперечкою щодо його запуску та остаточним втягуванням Meflection 70B, тонко налаштованою версією Meta's Llama 3.1, яка спочатку була рекламована як найбільш високоефективна модель з відкритим кодом у світі, але яка швидко стала підпорядкованою критиці та звинуваченням у третій частині, а також відновлювальними показниками.
Шумер вибачився і сказав, що проблеми народжуються з помилок, зроблених через швидкість. Епізод підкреслив виклики та ризики швидкого розвитку ШІ та важливість прозорості у випусках моделей.
Інтеграції MCP наступні
Шумер заявив, що його команда на Token Monster також вивчає нові можливості, такі як інтеграція з серверами протоколу контексту моделі (MCP), які дозволяють веб-сайтам та компаніям використовувати LLM використовувати свої знання, інструменти та продукти для досягнення завдань вищого порядку, ніж просто генерація тексту або зображень.
Це дозволило б Token Monster зв’язатися з внутрішніми даними та послугами користувача, відкритим можливостями для вирішення таких завдань, як управління квитками на підтримку клієнтів або взаємодіючи з іншими бізнес -системами.
Шумер підкреслив, що монстр Token все ще дуже сильно на ранніх стадіях. Незважаючи на те, що він вже підтримує набір потужних функцій, платформа залишається альфа -продуктом і, як очікується, побачить швидкі ітерації та оновлення, оскільки більше користувачів надають зворотній зв'язок. “Ми будемо продовжувати ітерувати і додавати речі”, – сказав він.
Перспективний експеримент
Для користувачів, які хочуть скористатися комбінованою потужністю декількох LLMS без клопоту перемикання моделі, Token Monster може стати привабливим вибором. Він призначений для роботи для людей, які не хочуть витрачати години на налаштування підказок або тестування різних моделей, натомість дозволяючи автоматизованій маршрутизації системи та багатоетапних робочих процесів обробляти складність.
У міру зростання можливостей Token Monster буде цікаво побачити, як користувачі та підприємства його приймають-і як його експеримент з каструлями управління AI-під керівництвом. Наразі це перспективне доповнення до швидко розширюваного ландшафту чатів та цифрових асистентів.
