Quest Ladder
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Quest Ladder / Onde a IA corre
Onde a IA corre: cópia, a sua GPU, a sua chave
O mesmo prompt, três rotas. Só o modelo e a fatura mudam.
O mesmo prompt em todo o lado. A diferença é o modelo.
Os três modos
| Modo | O que faz | Quem paga |
|---|---|---|
| Copy prompt | Construa o prompt aqui, execute-o em qualquer modelo de chat, cole de volta a resposta JSON. | Ninguém — grátis em todos os planos |
| A minha GPU | Um clique para o endpoint que configurou em Perfil → Os meus endpoints de IA. | Ninguém — é o seu hardware |
| A minha chave de API | Um clique com a sua própria chave OpenAI ou Anthropic. | O seu fornecedor, diretamente |
O TeachForge não vende créditos de IA e não executa IA por si, por isso estes três são a lista toda. Veja Créditos de IA: não há nenhuns para comprar.
O mesmo prompt em todo o lado
O painel diz-o claramente: todos os modos usam o mesmo prompt compilado e os mesmos predefinidos da tarefa, e só o modelo e a faturação diferem.
Vale a pena interiorizar isto, porque resolve uma questão em que as pessoas gastam tempo. Se a sua própria chave dá um tipo melhor do que a sua própria GPU, a causa é o modelo para que aponta, não a plataforma a fazer algo diferente. Experimente um modelo mais forte no seu próprio endpoint antes de concluir outra coisa.
O que cada um precisa
- Copy prompt — nada. É o recurso que funciona sempre, e grátis no Grátis.
- A minha GPU — um endpoint configurado no perfil. Ver Ligar a sua própria GPU.
- A minha chave de API — uma chave de fornecedor guardada no perfil. Ver Usar a sua própria chave.
Ambas as rotas traga-a-sua são completamente livres de faturação do TeachForge. Precisam de um plano Standard ou superior, e um administrador tem de as ter ativado para o site.
Enquanto corre
Uma execução sobrevive à navegação — pode trabalhar noutro sítio no TeachForge enquanto termina — mas fechar o separador termina-a, e a sua própria GPU especificamente precisa do separador aberto porque o browser é o que fala com ela.
Só corre uma geração de cada vez; iniciar uma segunda diz-lho. Parar cancela a atual.
Quando uma resposta não se analisa, o texto exato que o modelo devolveu está disponível para ler, e Colar JSON manualmente permite-lhe corrigir e submetê-lo em vez de perder a execução.