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Um cliente, todos os LLMs. Roteamento por intencao, fallback automatico e tracking de custo.

Project description

FlexConnect 🔌

PyPI

Instalação

pip install flexconnect-llm

Um cliente, todos os LLMs. Roteamento inteligente por intenção, fallback automático e tracking de custo embutido.

Por que FlexConnect?

Você usa OpenAI, Google, Together... cada um com seu SDK, suas chaves, seu jeito. Quando um cai, sua app cai junto. Quando o custo sobe, você descobre tarde demais.

FlexConnect resolve isso com 3 linhas:

from flexconnect import FlexConnect

fc = FlexConnect()
resposta = fc.ask("Explique RAG em uma frase", priority="cheap")
print(resposta.texto)

Diferenciais

Recurso FlexConnect Wrappers comuns
Roteamento por intenção (cheap/quality/fast) ❌ (só por modelo)
Fallback automático em cascata Manual
Tracking de custo embutido Plugin extra
Setup 3 linhas Config por provedor

Prioridades

fc.ask("...", priority="cheap")    # menor custo primeiro
fc.ask("...", priority="quality")  # melhor modelo primeiro
fc.ask("...", priority="fast")     # mais rápido primeiro
fc.ask("...", priority="balanced") # equilíbrio (padrão)

Tracking de custo

fc.ask("...")
fc.ask("...")
print(fc.stats())
# {'chamadas': 2, 'custo_total_usd': 0.0001, 'por_modelo': {...}}

Configuração

Por padrão lê as chaves do ambiente:

  • GOOGLE_API_KEY
  • OPENAI_API_KEY
  • TOGETHER_API_KEY
  • OPENROUTER_API_KEY

Ou passe diretamente:

fc = FlexConnect(chaves={"openai": "sk-..."})

Instalação

pip install httpx
# copie flexconnect.py para seu projeto

Licença

MIT — uso livre, inclusive comercial.


FlexConnect Pro

Recursos avançados para produção (em flexconnect_pro.py):

from flexconnect_pro import FlexConnectPro

fc = FlexConnectPro(cache_ttl=3600, rate_limit_rpm=60)

# Cache automático — prompts repetidos não custam nada
r = fc.ask("pergunta comum")   # vai à API
r = fc.ask("pergunta comum")   # vem do cache (custo zero)

# Streaming — resposta em tempo real
for chunk in fc.ask_stream("escreva um texto longo"):
    print(chunk, end="", flush=True)
Recurso Free Pro
Roteamento por intenção
Fallback em cascata
Tracking de custo
Cache de respostas
Rate limiting
Streaming

O cache sozinho paga o Pro: prompts repetidos passam a custar zero.

Project details


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Source Distribution

flexconnect_llm-0.2.0.tar.gz (8.3 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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flexconnect_llm-0.2.0-py3-none-any.whl (10.0 kB view details)

Uploaded Python 3

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Hashes for flexconnect_llm-0.2.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 ca9362e35c018a1fdba0cc693d55f78e2f229520098686a6b692c6c466ee9c6b
MD5 6cc60edc9b45c5bd3cc9cfe3e4f411cf
BLAKE2b-256 71b6e1c14da8a3ac7f5e3b322dae2b97a1be43e13d887cdf489cf6015743d37f

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Hashes for flexconnect_llm-0.2.0-py3-none-any.whl
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SHA256 a9451b40b41a6d0eed5657f69a0030718ac217a56b6d7135747b598251275d30
MD5 3ddd41d865fc05c32c27a00ebf528642
BLAKE2b-256 d7f15e3c6e62d1236d9a69a294c0507f914a5a9ee2d23f08fab3b020f0672280

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