Cerebras
了解如何配置和使用 Cerebras 的超快速推理与 Cline。通过晶圆级芯片架构体验高达每秒 2,600 tokens 的速度和实时推理模型。
Cerebras 通过其革命性的晶圆级芯片架构提供世界上最快的 AI 推理。与传统 GPU 从外部内存传输模型权重不同，Cerebras 将整个模型存储在芯片上，消除了带宽瓶颈并实现高达每秒 2,600 tokens 的速度——通常比 GPU 快 20 倍。
网站： https://cloud.cerebras.ai/
获取 API 密钥
注册/登录： 访问 Cerebras Cloud 并创建账户或登录。
导航到 API 密钥： 访问仪表板中的 API 密钥部分。
创建密钥： 生成新的 API 密钥。为其指定描述性名称（例如"Cline"）。
复制密钥： 立即复制 API 密钥。安全存储它。
支持的模型
Cline 支持以下 Cerebras 模型：
zai-glm-4.6- 智能通用模型，1,500 tokens/秒qwen-3-235b-a22b-instruct-2507- 高级指令遵循模型qwen-3-235b-a22b-thinking-2507- 具有逐步思维的推理模型llama-3.3-70b- Meta 的 Llama 3.3 模型，针对速度进行了优化qwen-3-32b- 紧凑而强大的通用任务模型
在 Cline 中配置
打开 Cline 设置： 在 Cline 面板中点击设置图标（⚙️）。
选择提供商： 从"API 提供商"下拉菜单中选择"Cerebras"。
输入 API 密钥： 将您的 Cerebras API 密钥粘贴到"Cerebras API 密钥"字段中。
选择模型： 从"模型"下拉菜单中选择您想要的模型。
（可选）自定义基础 URL： 大多数用户不需要调整此设置。
Cerebras 的晶圆级优势
Cerebras 从根本上重新构想了 AI 硬件架构以解决推理速度问题：
晶圆级架构
传统 GPU 使用独立的芯片进行计算和内存，迫使它们不断来回传输模型权重。Cerebras 构建了世界上最大的 AI 芯片——一个将整个模型存储在芯片上的晶圆级引擎。没有外部内存，没有带宽瓶颈，没有等待。
革命性速度
高达每秒 2,600 tokens - 通常比 GPU 快 20 倍
单秒推理 - 过去需要几分钟的事情现在瞬间发生
实时应用 - 推理模型对交互使用变得实用
无带宽限制 - 整个模型存储在芯片上消除了内存瓶颈
Cerebras 扩展定律
Cerebras 发现更快的推理实现更智能的 AI。现代推理模型在回答之前生成数千个 tokens 作为"内心独白"。在传统硬件上，这需要太长时间而无法实时使用。Cerebras 使推理模型足够快以用于日常应用程序。
无损质量
与牺牲准确性的其他速度优化不同，Cerebras 在提供前所未有的速度的同时保持完整的模型质量。您获得前沿模型的智能和轻量级模型的响应速度。
在他们的博客文章中了解更多关于 Cerebras 技术的信息：
Cerebras Code 计划
Cerebras 为开发人员提供专业计划：
Code Pro（$50/月）
访问 Qwen3-Coder，具有快速、高上下文补全
每天高达 2400 万 tokens
适合独立开发者和周末项目
每天 3-4 小时的不间断编码
Code Max（$200/月）
重大编码工作流支持
每天高达 1.2 亿 tokens
完美用于全职开发和多智能体系统
无每周限制，无 IDE 锁定
特殊功能
免费层级
qwen-3-coder-480b-free 模型免费提供高性能推理访问——在以速度为重点的提供商中独一无二。
实时推理
像 qwen-3-235b-a22b-thinking-2507 这样的推理模型可以在一秒钟内完成复杂的多步推理，使它们对交互式开发工作流实用化。
编码专业化
Qwen3-Coder 模型专门针对编程任务进行了优化，在编码基准测试中提供与 Claude Sonnet 4 和 GPT-4.1 相当的性能。
无 IDE 锁定
与任何 OpenAI 兼容工具一起使用——Cursor、Continue.dev、Cline 或任何其他支持 OpenAI 端点的编辑器。
提示和注意事项
速度优势： Cerebras 擅长使推理模型对实时使用实用化。非常适合需要多次 LLM 调用的智能体工作流。
免费层级： 从免费模型开始体验 Cerebras 速度，然后再升级到付费计划。
上下文窗口： 模型支持从 64K 到 128K tokens 的上下文窗口，以包含大量代码上下文。
速率限制： 为开发工作流设计的慷慨速率限制。检查您的仪表板以获取当前限制。
定价： 具有显著速度优势的竞争性定价。访问 Cerebras Cloud获取当前费率。
实时应用： 非常适合 AI 响应时间很重要的应用程序——代码生成、调试和交互式开发。
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