Wafer

Was ist Wafer?

Wafer ist eine Enterprise-Inferenzplattform, die über serverlose und dedizierte Endpunkte Zugriff auf die schnellsten Open-Source-LLMs der Welt bietet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Pro-Token-Preismodellen optimiert Wafer GPU-Kernel für KI-Inferenz mithilfe autonomer Performance-Ingenieure und bietet 1,5- bis 3-mal schnellere Geschwindigkeiten als konkurrierende Anbieter. Die Plattform bietet drei Kernmodelle: GLM-5.1 für Codierung und Argumentation, Kimi-K2.6 mit einem 262K-Kontextfenster und Qwen 3.5 397B-A17B als Flaggschiff-Mixture-of-Experts-Modell. Wafer Pass bietet einen Pauschal-API-Abonnementzugriff ab $10/Woche und lässt sich nahtlos mit Claude Code, Cline, Kilo Code und anderen Agent-Frameworks integrieren.

Hauptfunktionen

• Schnellste Open-Source-LLMs

  Serverlose Inferenz, optimiert durch autonome Performance-Ingenieure für Top-Open-Source-Modelle wie Qwen 3.5 397B-A17B, mit 25% schnelleren Geschwindigkeiten als Konkurrenten in Benchmarks.

• Pay-as-you-go-Preisgestaltung

  Transparente Pro-Token-Preisgestaltung mit Input-, Output- und Cache-Sätzen (Cache ist typischerweise 10-mal günstiger) sowie automatische Cache-Treffer für wiederholte Prompt-Präfixe ohne Konfiguration.

• Dedizierte Endpunkte

  Mission-kritische KI-Workloads erhalten isolierten Datenverkehr aus gemeinsamen Inferenz-Pools mit Null-Datenspeicherung, SLA-gestützter Verfügbarkeit und benutzerdefinierten Bereitstellungen in weniger als 24 Stunden.

• OpenAI-kompatible API

  Serverlose Endpunkte folgen dem OpenAI Chat Completions-Schema, sodass bestehende Clients wie OpenAI SDK, LangChain, LiteLLM, Claude Code und Cline funktionieren, indem Sie einfach die Basis-URL und den API-Schlüssel austauschen.

• Drei Kernmodelle

  GLM-5.1 (starke Codierung/Argumentation), Kimi-K2.6 (spärliches MoE, 262K-Kontext) und Qwen 3.5 397B-A17B (397B insgesamt/17B aktives MoE) mit weiteren Modellen in Kürze.

Anwendungsfälle

• Agent-Codierung : Entwickler verwenden Wafer Pass mit Claude Code, OpenClaw, Cline, Kilo Code, Roo Code, OpenHands oder Conductor für schnelle Entwicklung zu Pauschalpreisen.
• Sprach-Agents und Copilots : Niedrige Latenz-Antworten, die für Sprach-Agents, intelligente Copilots und interaktive KI-Produkte mit Echtzeitanforderungen optimiert sind.
• Enterprise-Produktions-Workloads : Dedizierte Endpunkte bieten vorhersehbare Verfügbarkeit und stabile Leistung für Produktionssysteme mit Compliance-gebundenen Workloads, die Null-Datenspeicherung erfordern.
• Batch-Codierungs-Agents : Hochdurchsatz-Skalierung für Codierungs-Agents, Batch-Workloads und parallele Generationen ohne Engpässe.
• Dokumentenintensive RAG : Cache-Einsparungen sind am größten bei langen Systemaufforderungen, Multi-Turn-Gesprächen und dokumentenintensiver RAG, wo sich der größte Teil der Aufforderung über Anfragen hinweg wiederholt.

Häufig gestellte Fragen