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LLM 集成

LLM Integrations

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设计上与 LLM 无关

Hyperdrome 不绑定单一 AI 提供商。代理架构将意图解析、上下文收集和执行分离为独立层 — 因此 LLM 后端可以随意替换，而无需更改其他任何内容。 这意味着 Hyperdrome 可以与当前的任何大语言模型配合使用，也将兼容未来发布的任何模型。

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支持的模型

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Claude

Opus, Sonnet, Haiku — 已上线
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GPT-4

GPT-4o, GPT-4, GPT-4 Turbo — 已上线
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Gemini

Gemini 2.5 Pro, 2.5 Flash — 已上线
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开源模型

Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek — 计划中
所有模型对用户零成本。Hyperdrome 承担推理费用。

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架构

代理管线在每个阶段都与模型无关： 
User Input (natural language or /command)
        │
        ▼
┌──────────────────┐
│  Intent Parser   │ ← Any LLM (Claude, GPT-4, Gemini, Llama...)
│  "What does the  │
│   user want?"    │
└────────┬─────────┘
         │
         ▼
┌──────────────────┐
│ Context Gatherer │ ← On-chain + off-chain data (no LLM needed)
│  Wallet, pools,  │
│  prices, APRs    │
└────────┬─────────┘
         │
         ▼
┌──────────────────┐
│    Responder     │ ← Any LLM (generates explanation + UI cards)
└────────┬─────────┘
         │
         ▼
┌──────────────────┐
│    Executor      │ ← Transaction builder (no LLM needed)
│  Build tx, sign, │
│  submit on-chain │
└──────────────────┘
LLM 仅参与两个步骤：理解用户想要什么，以及解释结果。其他一切 — 读取区块链状态、构建交易、链上提交 — 都是确定性代码。

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智能路由

后端根据以下因素自动选择最佳模型：
因素逻辑
复杂度简单查询（价格查看、余额）→ 最快模型。复杂的多步操作 → 最强模型。
语言某些模型在特定语言上表现更好。路由器会针对用户检测到的语言进行优化。
延迟如果主模型响应缓慢或不可用，路由器会在 500ms 内切换到次优选项。
成本路由器在能力与成本之间取得平衡，确保所有用户免费使用推理服务。

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自带 LLM （即将推出）

此功能在路线图中，尚未上线。
用户将能够连接自己的 LLM 提供商：
  • API key — 接入您自己的 OpenAI、Anthropic、Google 或任何 OpenAI 兼容的 API key
  • 自托管模型 — 将代理指向您自己运行 Llama、Mistral、Qwen 或任何开源模型的 Ollama、vLLM 或 TGI 端点
  • 自定义系统提示 — 定制代理的个性、风险偏好和响应风格
  • 完全隐私 — 使用您自己的模型时，不会有任何数据经过 Hyperdrome 的推理服务器

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兼容端点

任何实现 OpenAI Chat Completions API 格式的端点均可使用：
RuntimeExample Models
OllamaLlama 3.3, Mistral, Qwen 2.5, DeepSeek V3, Gemma
vLLMAny HuggingFace model
TGIAny HuggingFace model
Together AILlama, Mixtral, Qwen
GroqLlama, Mixtral, Gemma
FireworksLlama, Mixtral, DeepSeek

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为什么与 LLM 无关很重要

  1. 无供应商锁定 — 如果提供商提高价格、降低质量或增加限制，Hyperdrome 可以无缝切换。
  2. 为任务选择最佳模型 — 不同模型擅长不同任务。路由机制让 Hyperdrome 为每个请求使用最佳工具。
  3. 面向未来 — 新模型每月发布。与 LLM 无关的架构意味着 Hyperdrome 可以立即采用，无需重写。
  4. 用户主权 — 通过自带 LLM，用户掌控自己的数据和推理。不依赖中心化 AI 提供商。
  5. 抗审查 — 开源模型不会被关闭或限制。运行自己的 Llama 或 Mistral 实例的用户拥有完全自主权。