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Allgemeine LLM-Tools umfassen Frameworks, APIs, Auswertungswerkzeuge und Infrastruktur, die speziell für große Sprachmodelle entwickelt wurden. Diese Kategorie enthält 369 Tools, die Entwicklern helfen, Anwendungen auf Basis von LLMs zu erstellen, zu testen, per Fine-Tuning anzupassen und zu betreiben – von Embedding-Kalkulatoren bis hin zu vollständigen Modell-Serving-Plattformen.

Ai To Cards

Allgemein

Anki-Lernkarten aus Lernmaterial per KI erstellen

Free 37 · 46,258 votes

AdoriAI

Allgemein

Blogs, PDFs und Audio in KI-Videos verwandeln

Free 35 · 12,501 votes

Typedesk

Allgemein

Textbausteine und Schnellantworte für Support-Teams

Free 34 · 9,859 votes

Clerk Chat

Allgemein

SMS, WhatsApp und Sprachagenten für Microsoft Teams

Free 34 · 13,581 votes

PlagiarismSearch.com

Allgemein

Professionelle Plagiatserkennung für Texte

Free 33 · 57,438 votes

Voisi

Allgemein

Text-to-Speech, Voice-to-Text und Übersetzung

Free 31 · 7,885 votes

Landing

Allgemein

KI-gestützter Landing-Page-Builder für Marketer

Free 31 · 34,405 votes

Talers

Allgemein

Kollaborative Schreib-App mit KI-Unterstützung

Free 31 · 32,970 votes

[OFFICIAL] TextGo AI Humanizer

Allgemein

KI-generierten Text so aufbereiten, dass er Erkennungstools umgeht

Free 31 · 31,746 votes

Upcoming Events in Tickets Today, This Weekend & Month

Allgemein

Tickets für bevorstehende Veranstaltungen durchsuchen und buchen

Free 30 · 25,199 votes

ScantextAI

Allgemein

Text aus Bildern und gescannten Dokumenten extrahieren

Free 29 · 14,878 votes

1MB

Allgemein

Website-Hosting und Blogging-Dienst

Free 28 · 8,611 votes

Dies ist eine technisch ausgerichtete Kategorie, die sich in erster Linie an Entwickler und ML-Ingenieure wendet. Tools wie Cognee und UpTrain befassen sich mit RAG-Pipelines und Modellauswertung, während Plattformen wie Dstack und PeriFlow die Recheninfrastruktur für Training und Inferenz bereitstellen. Der Embedding Similarity Calculator und ähnliche Hilfsprogramme füllen enge, aber nützliche Lücken in LLM-Entwicklungsworkflows. OpenAssistant und Cerebras-GPT sind Open-Source- bzw. Open-Weight-Modelle, die Entwickler direkt betreiben oder per Fine-Tuning anpassen können. Beim Vergleich von Optionen sollte man prüfen, ob ein Tool modellunabhängig ist oder an einen bestimmten Anbieter gebunden, und ob es die bereits genutzten Modelle unterstützt. Latenz, Durchsatz und Kosten pro Token sind die entscheidenden Metriken für Produktionsworkloads. Auswertungstools werden in frühen Projekten oft vernachlässigt, sind aber kritisch, sobald man an Nutzer ausliefert. Viele Tools hier sind Open Source mit kostenpflichtigen verwalteten Versionen, andere sind geschlossene SaaS-Produkte mit nutzungsbasierter Abrechnung.