Explorar y comparar modelos
El Modelos Hub es el catálogo de cada modelo en tu punto final de inferencia. Abre cualquier modelo para ver su código de configuración, precios y
capacidades — y obtén su id, que pasas como el parámetro model en tus
solicitudes.
Abre el Modelos Hub
Después de iniciar sesión en el WiLine Edge Cloud:
- En la barra lateral izquierda, expande Inferencia.
- Haz clic en Modelos Hub.

Figura 1: El Modelos Hub — pestañas y filtros en la parte superior, el banner de puntos finales privados, y las tarjetas de modelos públicos abajo.
Explorar, filtrar y buscar
Tres controles te ayudan a reducir el catálogo:
- Pestañas — cambia entre modelos Todas, Privadas y Públicas. Cada pestaña muestra un conteo, para que puedas ver de un vistazo cuántos modelos pertenecen a cada grupo.
- Filtros de etiquetas — filtra por capacidad: Texto-a-texto, Visión, Audio, y Embeddings. Cada uno muestra cuántos modelos coinciden.
- Buscar — escribe un nombre, proveedor o etiqueta en el cuadro de búsqueda para filtrar al instante.
Abre un modelo
Haz clic en cualquier tarjeta de modelo para abrir su diálogo de información del punto final — aquí está GLM-5.2 como un
ejemplo.

Figura 2: La información del punto final de un modelo — detalles y precios a la izquierda, código de configuración para copiar y pegar (Python / Node.js / cURL) a la derecha.
A la izquierda, los detalles del modelo:
- El proveedor y el nombre del modelo, con un botón de copiar para copiar el id exacto del modelo.
- Precios — las tarifas de entrada y salida (por ejemplo,
$1.20 / 1M In · $4.40 / 1M Out). - Sabor — el nivel (por ejemplo, Base).
- Regiones — dónde se ejecuta (por ejemplo, Princeton, EE. UU.).
- Modalidad — lo que hace (por ejemplo, Texto-a-texto).
- Filas expandibles para soporte de Contexto, Llamada a herramientas, Visión, y Streaming.
A la derecha, bajo "Configuración y chat como código":
- Crea una clave API y úsala como tu token Bearer.
- Usa el código a continuación para comenzar a enviar solicitudes.
Cambia entre Python, Node.js y cURL, y usa Copiar para obtener el fragmento. La pestaña de Python, por ejemplo:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://inference.wiline.com/v1",
api_key="wec-...", # tu clave API
)
resp = client.chat.completions.create(
model="zai-org/GLM-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "¿Cuál es la capital de Francia?"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
El id de un modelo no siempre es solo su nombre de visualización — puede estar en un espacio de nombres (el diálogo
anterior muestra zai-org/GLM-5.2, no GLM-5.2). Usa el botón de copiar junto al
nombre del modelo para obtener el id exacto, luego pásalo como el campo model en tu solicitud.
En la parte inferior del diálogo, haz clic en Cerrar para volver, o Ir al playground para probar el modelo de forma interactiva en el Playground.
Puntos finales públicos vs privados
Los puntos finales públicos son los modelos compartidos, listos para usar (el nivel Base). Los llamas con tu clave API y pagas por token (o por minuto de audio) — nada que provisionar.
Los puntos finales privados — "Tu IA, en tus términos." El banner en el Modelos Hub explica la opción: despliega un punto final dedicado con rendimiento garantizado, capacidad de GPU aislada, y total configurabilidad — diseñado para cargas de trabajo de producción en lugar de infraestructura compartida. La capacidad dedicada está actualmente disponible en Princeton, EE. UU..
Hacer clic en Desplegar punto final dedicado te lleva al flujo de desplegar-una-instancia, donde provisionas la VM que respalda tu punto final privado. Consulta Desplegar una Máquina Virtual para la guía completa.
Modelos disponibles
El catálogo público actualmente incluye los modelos a continuación. Cada tarjeta muestra el proveedor, precios por unidad, etiquetas de capacidad y una breve descripción; Destacado marca las selecciones recomendadas.
Modelo (id) | Proveedor | Capacidad | Precio | Notas |
|---|---|---|---|---|
deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 | DeepSeek · Destacado | Razonamiento | — | Modelo de razonamiento MoE de 671B con 128k de contexto y soporte para llamada a herramientas. |
z-ai/GLM-5.2 | Z.ai · Destacado | Razonamiento | — | Modelo MoE de 753B con una ventana de contexto de 1M tokens. |
meta/llama-4-maverick | Meta · Destacado | Texto + Visión | — | Modelo multimodal MoE de 400B con una ventana de contexto de 1M. |
openai/gpt-oss-120b | OpenAI | Razonamiento | — | Modelo de razonamiento MoE de 120B con ventana de contexto de 128k. |
google/gemma-3-27b | Texto + Visión | — | Modelo de 27B que soporta entrada de texto e imagen con una ventana de contexto de 128k. | |
qwen3.5:9B | Qwen | Texto-a-texto | $0.15 / 1M in · $0.20 / 1M out | Modelo de completación de chat. |
whisper-large-v3 | OpenAI | Audio | $0.012 / min in · $0.012 / min out | Transcripción de audio — convierte el habla a texto, facturado por duración de audio. |
whisper-base | OpenAI | Audio | $0.012 / min in · $0.012 / min out | Transcripción de audio — convierte el habla a texto, facturado por duración de audio. |
whisper-medium | OpenAI | Audio | $0.012 / min in · $0.012 / min out | Transcripción de audio — convierte el habla a texto, facturado por duración de audio. |
Esta es una instantánea — el Modelos Hub es la fuente de verdad para lo que está disponible y los precios actuales. Los modelos de texto se facturan por token (por 1M de entrada/salida); los modelos de audio se facturan por minuto de audio. Siempre verifica el Hub o la página de precios de WEC antes de construir estimaciones de costos.
Obtén una clave API desde aquí
No tienes que salir del Hub para comenzar a llamar modelos. Haz clic en Obtener clave API (parte superior derecha) para abrir el diálogo de crear-clave y generar una al instante — es el mismo diálogo que encontrarás en la página de Claves API, que es donde vas a gestionar claves existentes (rotar, revocar y revisarlas).
Próximos pasos
- Crear una clave API — genera y gestiona claves para tus aplicaciones.
- Ejemplos de código — llama a cualquier modelo desde tu código.
- Experimenta en el Playground — prueba un modelo en el navegador antes de integrarlo.