Pearl Network

O que é Pearl Network?

Pearl Network oferece endpoints de inferência compatíveis com a API OpenAI, otimizados para servir modelos abertos como DeepSeek e Qwen. O serviço permite acesso via chave de API para uso serverless ou mediante agendamento para capacidade dedicada e implantação local.

Quais são as características de Pearl Network?

• Endpoints compatíveis com OpenAI

  Interface de programação que aceita requisições no formato da biblioteca openai Python/TypeScript, retornando completions de chat baseados em modelos hospedados.
• Suporte a múltiplos modelos abertos

  Acesso a versões específicas como deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 (contexto 1M) e Qwen/Qwen3.8-27B (contexto 256k), entre outros listados.
• Otimização de cache KV (PearlQuant)

  Técnica descrita pela equipe que comprime o cache de chaves e valores 65% abaixo do FP8, visando manter qualidade e velocidade na produção.
• Kernel de hashing acelerado por GPU

  Implementação interna da BLAKE3 que processa tensores de GPU 400x mais rápido sem transferência para CPU, segundo artigos técnicos publicados.

Quais são os casos de uso de Pearl Network?

• Integração rápida em aplicações existentes

  Substituir provedores de LLM mantendo a estrutura de código atual, utilizando apenas a alteração da base_url e api_key.
• Execução de cargas de trabalho sustentadas

  Utilizar o plano Managed Inference para obter throughput reservado e roteamento privado quando a latência ou volume exigem capacidade dedicada.
• Contenção de dados em ambiente próprio

  Implantar a stack de inferência on-premise para garantir que o tráfego de dados não saia da rede corporativa, atendendo requisitos de controle regional.

Como usar Pearl Network?

1. Obter credenciais

   Solicitar uma chave de API através da interface web do provedor para habilitar o acesso aos endpoints.
2. Configurar cliente

   Instanciar o objeto OpenAI definindo a base_url como https://inference.pearlresearch.ai/v1 e passando a chave obtida.
3. Enviar requisição

   Chamar o método chat.completions.create, especificando o identificador exato do modelo desejado e a lista de mensagens.
4. Processar resposta

   Extrair o conteúdo textual gerado acessando o campo completion.choices[0].message.content.

Informações de preços de Pearl Network:

• Serverless

  Cobrança por token consumido, sem reserva de clusters ou custos por GPUs ociosas; billing cessa entre requisições.
• Managed Inference

  Capacidade dedicada com throughput reservado e pesos customizados; requer agendamento de conversa ("Book a Call") para detalhes comerciais.
• On Premise

  Implantação da stack no hardware do cliente; requer agendamento de conversa ("Book a Call") para detalhes comerciais.