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Strumenti AI/ML on-prem: token counter multi-LLM, RAG chunking visualizer, synthetic data generator, cost optimizer Ollama vs cloud.
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LLM Cost Optimizer
Calcola il TCO mensile e annuo di un workload LLM su 8 provider cloud (GPT-5, Claude, Mistral, DeepSeek, Gemini) vs Ollama on-prem su Hetzner CCX13. Break-even analysis con crescita composta. Client-side puro.
Apri strumento →Generatore Dati Sintetici
Genera dataset sintetici da JSON Schema con Faker IT integrato: nomi, indirizzi, codice fiscale, partita IVA e altro. Esporta in JSON, CSV o SQL. 100% client-side, nessun LLM, nessun dato inviato al server.
Apri strumento →Token Counter Multi-Model
Conta token e calcola il costo USD per 9 modelli LLM (GPT-5, Claude, Llama 3, Mistral, DeepSeek, Gemini) in parallelo. Client-side, no login, multilingua. Stima ±10% vs tokenizer ufficiale.
Apri strumento →RAG Chunking Visualizer
Confronta visivamente 8 strategie di chunking per pipeline RAG: fixed-size, sentence, paragraph, recursive, semantic-cosine, sliding-window, markdown-header, semantic-token-bucket. Heatmap Jaccard similarity inclusa. 100% client-side, nessun dato trasmesso.
Apri strumento →Prompt Eval Harness
A/B test prompt per LLM via Ollama on-prem. Valuta fino a 20 prompt × 3 modelli (LLaMA 3.1 8B, Qwen 2.5 7B, Mistral 7B) con matrice risultati: latency, token count, score binario keyword-match. Privacy garantita - nessun dato inviato al cloud. USP vs LangSmith/Helicone/Promptfoo: on-prem + multilingua + IT + costo €0.
Apri strumento →AI Agent Trace Viewer
Inspector multi-format per agent trace LLM (LangChain, CrewAI, AutoGen, OpenAI Assistant). Upload JSON trace, visualizzazione albero step (LLM call / tool call / observation / decision), drill-down per nodo, stats latency/cost. 100% client-side, privacy-first.
Apri strumento →Embedding Visualizer 2D/3D
Visualizza embedding pre-calcolati o generati da testo via Ollama on-prem (locale Hetzner) con riduzione dimensionale UMAP, t-SNE o PCA. Rendering 2D SVG inline o 3D Three.js. Upload JSON/CSV, cluster detection visivo, export immagine.
Apri strumento →AI System Prompt Analyzer
Analizza qualità system prompt LLM seguendo Anthropic prompt engineering guide + OpenAI cookbook. 7 check (role, format, examples, edge case, safety, length, clarity), score 0-100 ponderato, issue list con severity + suggested rewrite skeleton. Client-side puro.
Apri strumento →Vector DB Schema Designer
Schema generator cross-vector-DB per RAG. Scegli embedding model (12 opzioni: MiniLM, MPNet, OpenAI ada-002, Cohere multilingual, Voyage, BGE, ecc), chunking strategy, vector DB target (Redis Stack HNSW, Qdrant, Weaviate, Pinecone, Postgres pgvector, Milvus). Output: schema DDL/JSON + index params + cost estimate Hetzner.
Apri strumento →SLM Picker - Hetzner CCX + Lingue EU
Filtra Small Language Model open-weight (≤32B param) per Hetzner CCX size + lingue europee + use case. 18 modelli aggiornati 2026 (Llama-3.x, Mistral, Mixtral, Qwen2.5, Gemma-2, Phi-3, DeepSeek-V2, Aya, CroissantLLM). Output ranked con VRAM/RAM, throughput t/s per CCX, license, fine-tuning support, maturity score.
Apri strumento →Vibe Coding ROI Estimator
Calcolatore ROI per AI-assisted development (Cursor, Claude, GitHub Copilot, Codex). Input: team size, salario medio dev, distribuzione task (greenfield/maintenance/refactor/code-review/docs), tool subscription cost, velocity multiplier expected. Output: ROI annuale + payback period + saved hours by task type. KB cluster Marcello Ascani S5 AI engineering.
Apri strumento →LLM Cost per Output Calculator
Calcolatore costo per output tipo (chat reply, RAG, summarization, code-gen, agent-loop, embeddings, classification). 12+ modelli aggiornati 2026 (GPT-5, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5, DeepSeek-V3, Qwen2.5, Mistral Large 2, Ollama llama3.1:8b on-prem €0). Cost/giorno + cost/mese + cost unitario + comparison provider. Serie 33 FinOps AI.
Apri strumento →LoRA Adapter Config
Lookup configurazione LoRA/QLoRA per fine-tuning LLM. Input: base model (Llama-3.1-8B/70B, Mistral-7B, Qwen2.5-14B, Gemma-2-9B), task type (instruction-tuning, domain adaptation, code, reasoning, multilingual), VRAM, dataset size, quantization (fp16/qlora-4bit/qlora-8bit). Output: r, alpha, target modules, learning rate, batch size, JSON config Hugging Face PEFT ready-to-use. KB Karpathy LoRA paper.
Apri strumento →LLM Faithfulness Checker
Verifica faithfulness output LLM rispetto al context (RAG groundedness). Heuristic Jaccard overlap + numeric contradiction detection + unanchored key terms. Score 0-100, breakdown frase-by-frase (supported/unsupported/contradicted), evidenza spans. Frameworks RAGAs, TruLens, DeepEval.
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