EmpirioLabs AI
EmpirioLabs AI
EmpirioLabs AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 검색, 3D 엔드포인트에 걸쳐 종량제(pay-as-you-go) 가격으로 오픈·프로프라이어터리·커스텀 모델을 하나의 OpenAI 호환 API 뒤에 호스팅해요.
모든 EmpirioLabs chat 모델을 지원해요. completion 요청 시
empiriolabs/접두사로 설정하기만 하면 돼요.
출처: 문서
본문
개요 (Overview)
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| 설명 | 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 검색, 3D 엔드포인트에 걸쳐 종량제 가격으로 오픈·프로프라이어터리·커스텀 모델을 하나의 OpenAI 호환 API 뒤에 호스팅 |
| LiteLLM 라우트 | empiriolabs/ |
| 공급자 문서 | EmpirioLabs AI Documentation |
| 기본 URL | https://api.empiriolabs.ai/v1 |
| 지원 작업 | /chat/completions, /responses |
사용 가능한 모델 (선택)
전체 실시간 카탈로그와 가격은 empiriolabs.ai/models에 있어요. 인기 chat 모델:
| 모델 | 설명 | 컨텍스트 창 |
|---|---|---|
| empiriolabs/qwen3-7-max | Qwen3.7 Max 플래그십 텍스트 모델, 코딩·에이전트·심층 사고용 | 1M 토큰 |
| empiriolabs/qwen3-7-plus | 비용 효율적인 Qwen3.7 비전-언어 모델 (텍스트, 이미지, 비디오 입력) | 1M 토큰 |
| empiriolabs/deepseek-v4-pro | DeepSeek V4 플래그십 MoE (총 1.6T / 활성 49B 파라미터) | 1M 토큰 |
| empiriolabs/deepseek-v4-flash | 경량 DeepSeek V4 MoE (총 284B / 활성 13B 파라미터) | 1M 토큰 |
| empiriolabs/glm-5-1 | Zhipu AI 장기 컨텍스트 reasoning 모델, tool use 포함 | 202K 토큰 |
| empiriolabs/kimi-k2-6 | Moonshot Kimi K2.6 멀티모달 reasoning 모델 | 256K 토큰 |
| empiriolabs/minimax-m3 | MiniMax M3 멀티모달 reasoning, 코딩·에이전트용 | 524K 토큰 |
| empiriolabs/gemma-4-26b-a4b | Google Gemma 4 26B A4B 오픈 멀티모달 모델 | 256K 토큰 |
필수 변수
os.environ["EMPIRIOLABS_API_KEY"] = "" # your EmpirioLabs API key
EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 얻어요.
LiteLLM Python SDK 사용법
비스트리밍 (Non-streaming)
import os
import litellm
from litellm import completion
os.environ["EMPIRIOLABS_API_KEY"] = "" # your EmpirioLabs API key
messages = [{"content": "Hello, how are you?", "role": "user"}]
# EmpirioLabs call
response = completion(model="empiriolabs/qwen3-7-plus", messages=messages)
print(response)
스트리밍 (Streaming)
import os
import litellm
from litellm import completion
os.environ["EMPIRIOLABS_API_KEY"] = "" # your EmpirioLabs API key
messages = [{"content": "Hello, how are you?", "role": "user"}]
# EmpirioLabs call with streaming
response = completion(
model="empiriolabs/qwen3-7-plus",
messages=messages,
stream=True,
)
for chunk in response:
print(chunk)
LiteLLM Proxy 사용법
config.yaml에 다음을 추가:
model_list:
- model_name: qwen3-7-plus
litellm_params:
model: empiriolabs/qwen3-7-plus
api_key: os.environ/EMPIRIOLABS_API_KEY
- model_name: deepseek-v4-flash
litellm_params:
model: empiriolabs/deepseek-v4-flash
api_key: os.environ/EMPIRIOLABS_API_KEY
LiteLLM Proxy 서버 시작:
litellm --config config.yaml
# RUNNING on http://0.0.0.0:4000
OpenAI SDK:
from openai import OpenAI
# Initialize client with your proxy URL
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:4000", # Your proxy URL
api_key="your-proxy-api-key", # Your proxy API key
)
# Non-streaming response
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-7-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "hello from litellm"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
cURL:
curl http://localhost:4000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-p...-key" \
-d '{
"model": "qwen3-7-plus",
"messages": [{"role": "user", "content": "hello from litellm"}]
}'