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LLM

OpenRouter 值得導入嗎：它適合做模型採購窗口，不適合當治理核心

LiteLLM Proxy 值得導入嗎：它解的是模型治理，不是多接幾家 API 的爽感

Token/sec 是什麼？它不是模型跑分，而是 LLM 服務真正吐字的速度

Parlant：客戶-facing AI Agent 真正難的不是會聊天，而是能不能穩定照規則做事

Mirascope：想把 LLM 開發拉回普通程式碼，但別把它誤會成完整 AI 平台

Guardrails AI：LLM 上線不能只相信模型聽話，輸入輸出驗證要變成產品邊界

Continue：AI coding 真正卡住的不是補全，而是團隊能不能掌握自己的開發工作流

TRL：不是又一個微調工具，而是把 LLM 後訓練變成可重複工程流程的開源底座

當 AI 每次開新對話都像失憶，Mem0 為什麼開始被討論

當模型愈來愈便宜，Label Studio 為什麼又回到 AI 團隊桌上