osFoundry / Platform
Playground modelli
Testa qualsiasi modello in un'interfaccia sandbox prompt → risposta con contabilità completa di token / costo.
Che cos’è
Model playground è la sandbox all'interno di osFoundry dove scrivi un prompt, scegli un modello e vedi la risposta insieme a quanto è costata esattamente. È il modo più rapido per rispondere alle domande che sorgono prima di affidare un modello a una chat, a un agente o a un loop automatizzato: questo modello segue le mie istruzioni? Come si confronta il suo output con quello di un altro modello sullo stesso prompt? Quanti token ha davvero consumato quella risposta, e quanto mi è costata? Poiché osFoundry è bring-your-own-key, il costo mostrato è il prezzo reale del provider sul tuo stesso account: tra te e il modello non si frappone alcun ricarico di rivendita.
Dentro osFoundry il playground attinge alle stesse connessioni di modello che usa il resto del tuo workspace, così qualsiasi modello tu abbia collegato è testabile qui: un modello locale in esecuzione sulla tua macchina, un modello cloud raggiunto con la tua chiave API o un modello che ospiti in autonomia. Invii un singolo prompt, ottieni una singola risposta e l'interfaccia riporta il conteggio dei token di quello scambio (token del prompt in entrata, token di completamento in uscita) e il costo che ne deriva. Questo rende il playground il posto dove mettere a punto un prompt e leggere la reale economia per richiesta prima che quel modello lavori su larga scala, dove una piccola differenza per chiamata si moltiplica a ogni esecuzione.
Essere un workspace desktop e local-first conta per ciò che puoi provare qui. Quando punti il playground a un modello in esecuzione sul tuo dispositivo, il prompt e la risposta non lasciano mai la tua macchina, così puoi iterare su prompt sensibili o proprietari senza inviarli a terze parti. Lo stesso ciclo prompt → risposta → costo funziona sia che il modello sia locale, cloud o self-hosted, ed è ciò che ti permette di scegliere in modo onesto, confrontando fianco a fianco qualità e prezzo tra backend molto diversi da un'unica interfaccia.
Funzionalità principali
- Invia un prompt a qualsiasi modello collegato (locale, cloud o self-hosted) e leggi la risposta in un'unica interfaccia sandbox
- Vedi il conteggio completo dei token di ogni scambio: token del prompt in entrata, token di completamento in uscita
- Ottieni il costo reale per richiesta secondo il prezzo del tuo provider BYOK, senza ricarico di rivendita aggiunto
- Prova i prompt contro un modello locale sul tuo dispositivo, così l'input sensibile non lascia mai la tua macchina
- Metti a punto la formulazione del prompt e misura il costo reale prima di collegare un modello a una chat, un agente o un loop
Casi d’uso
- Sviluppatore che sceglie un modello: esegui lo stesso prompt contro un modello locale e uno cloud, poi confronta la qualità dell'output con il costo in token prima di decidere
- Prompt engineer: itera sulla formulazione nella sandbox e osserva come ogni revisione cambia il numero di token e il costo
- Analista attento alla privacy: prova prompt con dati riservati contro un modello ospitato localmente, così nulla viene inviato a un'API esterna
Domande frequenti
Quali modelli posso provare nel playground?
Qualsiasi modello tu abbia collegato in osFoundry: un modello in esecuzione localmente sulla tua macchina, un modello cloud raggiunto con la tua chiave API o un modello che ospiti in autonomia. Il playground usa le stesse connessioni del resto del workspace, quindi se puoi usare un modello altrove in osFoundry, puoi provarlo qui.
Come viene calcolato il costo e c'è un ricarico?
Il costo deriva dal conteggio dei token della tua richiesta applicato al prezzo proprio del tuo provider. osFoundry è bring-your-own-key, quindi paghi direttamente il provider e non viene aggiunto alcun ricarico di rivendita: il numero che vedi riflette il prezzo reale di quella chiamata sul tuo account.
Posso provare i prompt in modo privato senza inviare dati a un provider cloud?
Sì. osFoundry è un workspace desktop local-first. Quando punti il playground a un modello in esecuzione sul tuo dispositivo, il prompt e la risposta restano sulla tua macchina e non vengono inviati ad alcun servizio esterno, il che è utile per iterare su prompt sensibili o proprietari.