IA

La nostra Everyware AI API offre un accesso ad alte prestazioni a una selezione curata di modelli linguistici open-weight recenti. L'inferenza viene eseguita interamente sulla nostra infrastruttura GPU ospitata in Svizzera — i vostri prompt, embedding e risposte generate non lasciano mai la Svizzera.

Modelli disponibili

Molti modelli dispongono anche di un breve alias utilizzabile nel campo model al posto dell'ID completo del modello. Gli alias vengono restituiti da GET /v1/models in additional_attributes.alias:

Alias	Model ID
`flagship`	`ew/deepseek-v4.1-flash-1017`
`balanced`	`ew/glm-5.3-flash`
`fast`	`ew/qwen-3.8-flash-next-fp8`
`embed`	`ew/qwen3-embedding-4b`
`rerank`	`ew/qwen3-reranker-4b`

Gli alias vengono risolti dal gateway e possono essere utilizzati ovunque sia accettato un ID di modello, ad esempio model: "fast" o model: "ew/fast". Per una mappatura esplicita verso un modello, utilizzate l'ID completo del modello. La tabella sopra è un'istantanea — l'elenco autorevole è sempre disponibile tramite GET /v1/models.

I seguenti modelli sono attualmente disponibili in produzione tramite il gateway. L'elenco viene recuperato in tempo reale dall'API.

*Caricamento dei modelli…*

Tutti i modelli sono indirizzati nel formato provider/model (ad es. ew/glm-5.3-flash), quindi cambiare modello richiede in genere la modifica di una sola riga. Altri modelli di primo livello sono in fase di valutazione e verranno aggiunti a breve.

API compatibile con OpenAI

Il gateway espone un'interfaccia REST compatibile con OpenAI — il codice esistente che utilizza l'SDK OpenAI (Python, Node, Go, …) può essere indirizzato ai nostri endpoint senza alcuna modifica alla logica applicativa:

POST /v1/chat/completions — richieste di chat e ragionamento, inclusi streaming e chiamata di strumenti
POST /v1/embeddings — embedding vettoriali per RAG, ricerca semantica e classificazione
POST /v1/rerank — riclassificazione dei risultati di ricerca per una maggiore qualità dei risultati
GET /v1/models — elenco di tutti i modelli attualmente disponibili

→ Specifica completa dell'interfaccia nel Riferimento API.

→ Le opzioni per singola richiesta — memorizzazione in cache delle risposte e controllo della registrazione del contenuto — sono descritte in Opzioni di richiesta.

API compatibile con Systemone

Come alternativa all'interfaccia compatibile con OpenAI, il gateway supporta l'API Systemone (POST /v1/systemone) con il modello ew/dex. Invece di generare testo libero, inviate uno stato insieme a un numero qualsiasi di domande tipizzate e ricevete esattamente una risposta tipizzata per ogni domanda — incluse le probabilità:

noul — domanda sì/no, a cui si risponde con la probabilità che la risposta sia "sì"
choice — una delle massimo 255 opzioni denominate, a cui si risponde con l'opzione vincente e le probabilità per ciascuna opzione
score — valutazione su una scala ordinata di massimo 10 livelli, a cui si risponde con il livello atteso e la sua distribuzione

Le risposte vengono calcolate valutando direttamente le etichette delle risposte candidate sul modello — nessun testo viene generato, nulla deve essere analizzato e la risposta è un unico documento JSON (lo streaming non è supportato; output_tokens è sempre 0). Questo rende l'API particolarmente adatta ai casi in cui una decisione fissa conta più del testo:

Instradamento e smistamento dei ticket — assegnate le richieste in ingresso a fatturazione, supporto tecnico o vendite e determinate l'urgenza con noul
Valutazione del sentiment e dell'escalation — valutate i messaggi dei clienti su una scala definita prima di inoltrarli a una persona
Classificazione con soglie — agite direttamente sulle probabilità restituite, ad es. consentire/bloccare con una soglia di confidenza
Guardrail per gli agenti — controlli sì/no economici che condizionano le chiamate di strumenti o le escalation

L'API segue la specifica System One pubblicata — i client e gli SDK System One esistenti (ad es. l'SDK TypeSafe) funzionano indirizzando il loro URL di base verso il gateway e impostando il modello su ew/dex.

→ Specifica completa dell'interfaccia nel Riferimento API.

OCR con GLM-OCR

GLM-OCR è il primo modello della categoria OCR: un modello multimodale di comprensione dei documenti con 0,9 miliardi di parametri che estrae testo, tabelle, formule, codice e sigilli da immagini e scansioni. Ottiene un punteggio di 94,62 su OmniDocBench V1.5 e restituisce il contenuto riconosciuto come Markdown o JSON strutturato. Il modello viene eseguito interamente sulla nostra infrastruttura GPU svizzera ed è disponibile come ew/glm-ocr tramite l'interfaccia chat compatibile con OpenAI. I prezzi attuali sono mostrati nell'elenco dei modelli sopra.

Utilizzo

Inviate l'immagine come image_url insieme a un prompt testuale a POST /v1/chat/completions — come per qualsiasi altro modello di visione. L'immagine può essere un URL raggiungibile pubblicamente o un data URL base64.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-bf-...",
    base_url="https://ai.ewcs.ch/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="ew/glm-ocr",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/invoice.png"}},
                {"type": "text", "text": "Text Recognition:"},
            ],
        }
    ],
    max_tokens=4096,
)

print(response.choices[0].message.content)

Prompt

GLM-OCR è ottimizzato per un piccolo insieme di prompt di attività. Utilizzate questi schemi per l'analisi dei documenti:

Attività	Prompt
Riconoscere il testo	`Text Recognition:`
Riconoscere le formule	`Formula Recognition:`
Riconoscere le tabelle	`Table Recognition:`

Per l'estrazione strutturata, passate uno schema JSON invece di un prompt di attività. Il modello risponde quindi solo con JSON, seguendo quella struttura:

Extract the information from the image and answer with this JSON only:
{
  "invoice_number": "",
  "date": "",
  "amount": "",
  "line_items": [
    {"description": "", "quantity": "", "price": ""}
  ]
}

PDF

Il modello elabora immagini. Per i PDF, convertite prima le pagine in immagini (ad es. con PyMuPDF) e inviatele pagina per pagina — questo preserva la corrispondenza tra pagina e Markdown. Impostate max_tokens sufficientemente alto per una pagina completa (ad es. 4096).

Chiavi virtuali e governance

Il gateway supporta le chiavi virtuali (prefisso sk-bf-...) per un controllo degli accessi granulare, l'instradamento dei modelli e il monitoraggio dell'utilizzo per team / per progetto / per caso d'uso. Potete creare e gestire voi stessi le vostre chiavi virtuali nel Cloud Services Portal sotto AI.

→ Vedere AI Management per creare progetti AI e generare chiavi API.

Casi d'uso tipici

Pipeline RAG — ricerca documentale con embedding + rerank, generazione di risposte contestuali
Assistenza al codice — strumenti interni per sviluppatori, revisione del codice e suggerimenti di refactoring
Classificazione ed estrazione — estrazione di dati strutturati da e-mail, report e ticket
OCR di documenti — trasformate fatture, moduli e PDF scansionati in Markdown o JSON
Agenti e automazione — flussi di lavoro con chiamata di strumenti e accesso in scrittura controllato
Contenuti multilingue — traduzione e localizzazione con particolare attenzione ai mercati di lingua tedesca

Accesso limitato

Clienti selezionati possono generare la propria chiave API direttamente nel Cloud Services Portal sotto AI. L'accesso a questa funzionalità viene concesso gradualmente — se il vostro portale non mostra ancora la sezione AI, il vostro account non è ancora abilitato.