Groq on yritys, joka tarjoaa apin kautta tekoälypalveluita, eli voit käyttää tekoälyä esim. omasta Python koodista, groq api-rajapinnan kautta. Voit kokeilla palvelua ilmaiseksi, tai valita Developer / Enterprise tilauksen.

Chat-mallien käyttörajat

Puheentunnistusmallien käyttörajat

Puheentuottomallien käyttörajat

Groq Chat on moderni interaktiivinen chat-rajapinta Groqin LPU™-inferencia-alustalle, jossa voit käyttää useita huippumalleja alansa johtavilta tuottajilta erittäin matalalla latenssilla ja kilpailukykyisellä token-hinnoittelulla.

Palvelun kuvaus

• Groq Chat Interface tarjoaa käyttäjäystävällisen chat-rajapinnan Groqin LLM-inferenssiin.
• Rajapinnan kautta on suora pääsy Google-, Meta- ja Mistral AI ‑mallien kaltaisiin huippumalleihin.
• Palvelu on saatavilla sekä pilvessä (GroqCloud™) että omissa datakeskuksissa (GroqRack™) saman ohjelmisto-API:n kautta.

Keskeiset teknologiat

• Groq LPU™ on ASIC-pohjainen prosessori, jossa funktioyksiköt ja muistielementit on optimoitu rinnakkaista inferenssiä varten.
• Sub-millisecond-latenssi takaa ennustettavan ja nopean vasteajan reaaliaikaisissa chat-sovelluksissa.
• Inferenssi skaalautuu token-perusteisella hinnoittelulla, ja alustaa käytetään muutamalla koodirivillä (REST/SDK).

Hyödyt ja rajoitteet

• Hyödyt
  • Erittäin matala ja ennustettava latenssi reaaliaikaiseen keskusteluun
  • Monipuolinen mallivalikoima yhden rajapinnan kautta
  • Mahdollisuus pitää data omissa järjestelmissä GroqRack™-ympäristössä
• Rajoitteet

• Uudempi alusta, ekosysteemi kasvuvaiheessa
• Riippuvuus Groqin ja integroitujen mallintuottajien tuki- ja päivityspolitiikasta

Käyttöönotto

1. Rekisteröidy GroqCloudiin tai ota omalle GroqRack™-laitteistolle yhteys
2. Hanki API-avain ja asenna SDK tai käytä REST-rajapintaa
3. Määritä chat-kutsut ja valitse haluamasi mallit
4. Skaalaa käyttöä tarpeen mukaan pilvessä tai omassa datakeskuksessa

Groq Chat – laajennettu kuvaus

Alustan sub-millisecond-latenssi takaa ennustettavan ja äärimmäisen nopean vasteen reaaliaikaiseen keskusteluun, ja token-perusteinen hinnoittelu skaalautuu volyymien mukaan.

Avainominaisuudet

• Skaalautuvat inferenssipalvelut pilvessä (GroqCloud™) tai omissa datakeskuksissa (GroqRack™).
• Tuki REST-rajapinnalle ja SDK:lle, integrointi muutamalla koodirivillä.
• Token-perusteinen hinnoittelu, kilpailukykyinen yksikkökustannus.
• Yhtenäinen rajapinta useille eri mallintoimittajille.

Vertailu ChatGPT:n, Geminin ja Grokin kanssa

Groq Chat vs. muut palvelut

• ChatGPT on vankka valinta sisällöntuotantoon, koodaukseen ja datan analysointiin sen laajojen ominaisuuksien kautta.
• Google Gemini loistaa syvässä integraatiossa Workspace-työkaluihin ja järeässä datankäsittelyssä, mutta on tiukempi moderoinnissaan.
• Grok tarjoaa reaaliaikaista tietoa X:n (ent. Twitter) datavirroista ja räväkän, vähemmän rajoitellun vuorovaikutuksen, mutta voi olla epäjohdonmukaisempi tarkkuudessa ja sensitiivisten sisältöjen käsittelyssä.

Ero Groq:n ja Grok:n välillä

• Groq on infrastruktuuri palvelu. Eli yritys, joka valmistaa supernopeita tietokoneen suoritinpiirejä tekoälyä varten.
• LPU-piirit ovat näitä erikoissuorittimia, jotka ajavat kielimalleja ja muita tekoälysovelluksia.
• Kun sanotaan “247 tokenia sekunnissa”, se tarkoittaa, että piiri voi lukea ja käsitellä noin 247 sanaa tai merkkiä joka sekunti.
• Viive (latenssi) on se hetki, kun lähetät pyynnön ja saat vastauksen – Groqin piirien suunnittelu pitää sen mahdollisimman pienenä.
• Rinnakkaisuus tarkoittaa, että piiri pystyy tekemään monta laskentatehtävää samanaikaisesti ilman hidastuksia.
• Grok on Elon Muskin xAI:n kuluttajille suunnattu chatbot, joka pohjautuu laajoihin kielimalleihin ja korostaa eettisten periaatteiden sekä reaaliaikaisten, avoimien vastauksien yhdistelmää.
• Nimilakiriidat: Groq rekisteröi tavaramerkkinsä 2016 ja haastoi xAI:n Grok-nimen häiritsevästä samankaltaisuudesta, mikä alleviivaa selkeän brändin merkitystä kilpaillulla AI-kentällä.

Suna AI on avoimen lähdekoodin, Apache 2.0 -lisenssillä julkaistu generalistinen tekoälyagentti, joka toimii luonnollisen kielen periaatteella ja automatisoi monimutkaisia työtehtäviä, kuten selaimen ohjausta, tiedonkeruuta, tiedostonhallintaa sekä API-integraatioita käyttäjän puolesta.

Keskeiset ominaisuudet

• Selainautomaatio: Verkkosivustojen selaaminen, lomakkeiden täyttö ja tietojen poiminta Playwright- tai vastaavilla työkaluilla.
• Tiedostonhallinta: Tiedostojen luonnin, muokkauksen ja poiston tuki esimerkiksi raporttien ja datasetien käsittelyä varten.
• Verkkohaku ja tiedonkeruu: Kohdennettu web-skrapaus useista lähteistä sekä datan analysointi ja synteesi.
• Komentorivitoiminnot: Järjestelmäkomentojen ajaminen ja DevOps-työnkulkujen automatisointi komentorivin kautta.
• API-integraatiot: Yhdistäminen ulkoisiin palveluihin ja työnkulkujen automatisointi rajapintojen avulla.
• Muokattavuus ja laajennettavuus: Modulaarinen arkkitehtuuri, jossa TypeScript- ja Python-SDK:t tukevat omien agenttien rakentamista ja Docker-pohjainen ympäristö mahdollistaa turvallisen itseisännöinnin.

Vertailu muihin vastaaviin

Suna erottuu erityisesti avoimuuden, itseisännöinnin ja räätälöitävyyden ansiosta verrattuna kaupallisiin pilvipohjaisiin vaihtoehtoihin.

Manus AI Agent on pilvipohjainen, LLM-keskeinen ratkaisu, joka nojautuu pääasiassa ulkoisiin foundation-malleihin (esim. Claude tai Alibaba Qwen) ja tarjoaa saumattoman käyttöliittymän ilman paikallisia resursseja. Suna puolestaan mahdollistaa täyden hallinnan agentin ympäristöstä ja mallivalinnoista sekä vahvan tietoturvan konttiteknologian avulla.

G2-alustan arvioiden mukaan Suna AI Agent on yksi suosituimmista avoimen lähdekoodin AI-agenttityökaluista eri käytettävyys- ja räätälöitävyyskriteereillä. Sivustolla on listattuna yli kymmenen vastaavaa tuotetta, joita voit vertailla ominaisuuksien ja hinnoittelun perusteella.

Vertailutaulukko

Vaikka Suna vaatii aluksi enemmän ylläpitoa itseisännöinnin ja konfiguroinnin muodossa, se tarjoaa joustavuutta, avoimuutta ja täyden hallinnan yritystason automaatioon. Pilvipohjaiset agentit puolestaan helpottavat käyttöönottoa ja hallintaa, mutta ovat usein suljetumpia ja vähemmän räätälöitävissä.

Mikä on Kortix

• Kortix on avoimen lähdekoodin alusta, jonka organisaatio (“kortix-ai” GitHubissa) kehittää ja ylläpitää Suna-agenttia.
• Kortix on kokonaisvaltainen alusta AI-agenttien luomiseen, hallintaan ja koulutukseen.
• Alustan lippulaiva-agentti on Suna, joka demonstroi Kortixin kyvykkyydet.

Mikä on Suna

• Suna on yleiskäyttöinen tekoälytyöntekijä, joka hoitaa selausautomaatiota, tiedonkeruuta, tiedostojen hallintaa, API-integraatioita ja muita monimutkaisia työnkulkuja.
• Projektin lähdekoodi löytyy GitHub-organisaatiosta kortix-ai (repo nimeltä “suna”), mutta agentin nimi on edelleen Suna.

Suna-agenttien luominen – suora vastaus

Suna AI:lla agenttien rakentaminen koostuu agentin konfiguroinnista, sen taitojen (skills) määrittelystä ja työnkulkujen (workflows) kuvaamisesta joko Python- tai TypeScript-SDK:lla. Agentin käyttäytyminen ja integraatiot syntyvät koodissa ja konfiguraatiossa: valitset LLM-mallin, määrittelet tehtävät ja kytket tarvittavat lisäosat (browser, API, CLI). Kun agentti on kuvattu, käynnistät sen Docker-kontissa tai palvelinympäristössä, jolloin se reagoi kutsuihin ja suorittaa automaattisesti määritellyt työvaiheet.

1. Agentin perusrakenne

• Rooli ja tavoite
  Määrittele, mitä agentin halutaan tekevän (esim. “kerää tuotearvosteluja verkkokaupoista”).
• Taidot (skills)
  Listaa tarvittavat moduulit: selainautomaatio, tiedostonhallinta, sähköpostiliikenne, yms.
• Workflow-kuvaus
  Kirjoita sekvenssi komentoja tai funktioita, jotka suoritetaan tietyssä järjestyksessä.
• Mallivalinta
  Ilmoita, käytätkö paikallista LLM:ää vai ulkoista API-mallia (esim. OpenAI, Aleph Alpha).

2. SDK-valinta ja ympäristö

Esimerkki 1: Lomaketäyttö ja tiedonkeruu

from suna import Agent, BrowserSkill

agent = Agent(name="FormFetcher", model="gpt-3.5-turbo")
agent.add_skill(BrowserSkill())

@agent.workflow
def kerää_tuotetiedot(url: str):
    browser = agent.get_skill("browser")
    browser.goto(url)
    browser.fill("input#search", "kuulokkeet")
    browser.click("button#submit")
    browser.wait_for_selector(".product-item")
    tuotteet = browser.query_selector_all(".product-item .title")
    return [t.text for t in tuotteet]

if __name__ == "__main__":
    print(agent.run("kerää_tuotetiedot", "https://esimerkki-kauppa.fi"))

Tämä agentti avaa verkkokaupan, hakee tuotteen nimen ja palauttaa listan tuloksista.

Esimerkki 2: Raportin generointi ja sähköpostilla lähettäminen

import { Agent, FileSkill, EmailSkill } from "@kortix-ai/suna";

const agent = new Agent({ name: "ReportMailer", model: "local-llm" });
agent.addSkill(new FileSkill());
agent.addSkill(new EmailSkill());

agent.workflow("createAndSendReport", async (params) => {
  // 1. Luo CSV-raportti
  const data = [["Päivä", "Arvo"], ["2025-08-15", 123]];
  await agent.file.writeCSV("report.csv", data);

  // 2. Lähetä sähköposti liitteenä
  await agent.email.send({
    to: "h@example.com",
    subject: "Päiväraportti",
    body: "Liitteenä tämän päivän raportti.",
    attachments: ["report.csv"],
  });

  return "Sähköposti lähetetty";
});

agent.run("createAndSendReport");

Tässä agentti muodostaa CSV-tiedoston ja käyttää EmailSkill-lisäosaa raportin lähettämiseen.

Esimerkki 3: Slack-integraatio ja notifikaatiot

• Asenna ja kytke SlackSkill lisäämällä OAuth-token asetuksiin.
• Luo workflow, joka kuuntelee tiettyjä tapahtumia ja lähettää viestejä Slack-kanavaan.
• Hyödynnä agent.runAsync-metodia, jotta Slack-webhook-kutsu ei blokkaa pääprosessia.

Parhaat käytännöt ja jatkotoimet

• Testaa ja simuloi agenttia paikallisesti ennen tuotantoon siirtoa.
• Roolien ja taitojen eriyttäminen helpottaa ylläpitoa ja uudelleenkäyttöä.
• Seuraa lokitietoja ja määritä alertit virhetilanteisiin (esim. Prometheus + Grafana).
• Skaalaa agentteja Kubernetes-klusterissa, jos samanaikaisia ajoja tarvitaan paljon.
• Vaihtele LLM-malleja kuormituksen ja tarkkuustarpeen mukaan: kokeile kevyempiä paikallisia malleja prototyypeissä.

Lindy AI on pilvipohjainen no-code-alusta, jonka avulla kuka tahansa voi luoda, hallita ja jakaa omia tekoälyavustajiaan eli “Lindieitä” ilman ohjelmointitaitoja. Alusta tarjoaa luonnolliskielisen chat-käyttöliittymän, 3 000+ valmiiksi rakennettua integraatiota (Gmail, HubSpot, Slack ym.) sekä älykkään tietopohjaintegraation, jonka ansiosta agentit osaavat etsiä ja hyödyntää yrityksen omia dokumentteja. Lindy AI tehostaa toistuvia työvaiheita – kuten liidien kvalifiointia, sähköpostien lajittelua ja kokousmuistiinpanojen laatimista – ja skaalautuu niin pienyrityksen kuin isonkin organisaation tarpeisiin.

Miten Lindy AI vertautuu muihin vastaaviin palveluihin

• Zapier
  • Erittäin laaja ekosysteemi (7 000+ sovellusta)
  • Keskittyy pääosin yksinkertaisten työnkulkujen automatisointiin
  • Vahva luotettavuus, mutta AI-toiminnot vaativat usein erillisiä API-avaimia
• Make (ent. Integromat)
  • Visuaalinen ja modulaarinen työnkulkueditori
  • Sopii monimutkaisiin integraatioihin, mutta jyrkempi oppimiskynnys
  • Vähemmän sisäänrakennettuja älykkäitä AI-toimintoja
• Relay.app
  • Erittäin käyttäjäystävällinen, drag-and-drop-työnkulku
  • Sisältää valmiita AI-toimintoja (teksti-, kieli-, data-operaatiot) ilman ulkoisia avaimia
  • Vähemmän integraatioita ja pre-built-agentteja kuin Lindyllä
• Lindy AI

• Yhdistää no-code-konseptin ja kontekstintajuisen tekoälyn: agentit eivät vain seuraa sääntöjä, vaan sopeutuvat odottamattomiin tilanteisiin
• Satojen valmiiden mallipohjien lisäksi täysi vapaus rakentaa omia agentteja pelkällä napin painalluksella
• Ilmainen aloituspaketti 400 tehtävälle ja 1 M merkin tietopohjalle, jatkossa Premium-tilaus alkaen 29,99 $/kk

Lindy AI tarjoaa tasapainoisen yhdistelmän laajoja integraatioita, helppokäyttöistä no-code-rakennetta ja älykästä, kontekstipohjaista tekoälyä, mikä erottaa sen niin perinteisemmistä työkaluista kuin kehittyneistä visuaalisista automaatioalustoista.

Esimerkkejä tehtäväagenttiautomaatioista Lindy AI:lla

1. Liidien kvalifiointi ja seurantailmoitukset

• Agentti seuraa saapuvia liidejä eri lähteistä (esim. verkkolomakkeet, sähköpostit ja HubSpot).
• Se analysoi liidin profiilitietoja, arvioi potentiaalin ja lisää prioriteettitunnisteet.
• Kun liidi täyttää määritellyt kriteerit, agentti lähettää Slack-viestin tai sähköpostihälytyksen tiimille.

2. Sähköpostin lajittelu ja luonnostelu

• Agentti toimii sähköpostilajittelijana (“Email Triager”): se tunnistaa viestien sisällön perusteella tärkeyden ja ohjaa ne oikeisiin kansioihin.
• Sähköpostiluonnostelija (“Email Drafter”) kirjoittaa vastaukset käyttäjän tyylillä ja antaa valmiiksi ehdotetut aiheet ja runkoehdotukset.
• Käyttäjä hyväksyy tai muokkaa luonnoksen ennen lähettämistä.

3. Kokousmuistiinpanot ja reaaliaikainen kysymyspalvelu

• Kokousagentti (“Meeting Recorder”) liittyy videokokoukseen, tallentaa keskustelun ja muotoilee selkeät tiivistelmät.
• Jos tiimillä herää kysymyksiä aiemmista keskusteluista, agentti hakee muistiinpanotietokannasta ja vastaa automaattisesti.
• Lopuksi se lähettää kokouksen avainkohdat Slackiin tai sähköpostiin.

4. Automatisoitu yritystutkimus ja kilpailija-analyysi

• Määritä tutkimusagentin prompt, jossa kerrot mitä tietoja kerätään (perustiedot, liikevaihto, avainhenkilöt).
• Agentti etsii nämä tiedot useista lähteistä (yrityksen sivusto, LinkedIn, Crunchbase) ja ristiinvarmistaa ne.
• Kun kaikki exit-ehdot (esim. vähintään kaksi lähdettä per tieto) täyttyvät, agentti toimittaa rakenteellisen raportin.

5. Sisällöntuotanto ja somejulkaisujen aikataulutus

• Agentti kerää aihetunnisteella someviestejä ja tunnistaa keskustelun trendit.
• Se generoi valmiit julkaisupohjat eri kanaville (LinkedIn, Twitter, Facebook) brändin äänellä.
• Julkaisusuunnitelma ajoitetaan ja julkaistaan integraation kautta (esim. Buffer tai Hootsuite).

6. Laskujen käsittely ja tiedon vienti kirjanpitojärjestelmään

• Triggerinä toimii uusi lasku PDF-muodossa kytketyssä Gmail-kansiossa.
• Agentti lukee laskun tietokentät (toimittaja, summa, eräpäivä) ja syöttää ne Google Sheets ‑taulukkoon tai suoraan kirjanpitojärjestelmään Zapier-integraation kautta.
• Poikkeustilanteissa (puuttuvat kentät, epäselvä summa) agentti ilmoittaa laskujen käsittelijälle jatkotoimenpiteitä varten.

7. Viikkoraporttien koostaminen ja jakelu

• Ajoitettu trigger käynnistää agentin joka maanantai.
• Agentti hakee CRM:stä myyntiluvut, Markkinoinnin analytiikasta onnistumisprosentit ja asiakaspalvelujärjestelmästä tukipyynnöt.
• Se kokoaa datan yhdeksi PDF-raportiksi ja lähettää sen sähköpostitse johdolle sekä tallentaa arkistoon.

Parhaat käytännöt Lindy AI -agenttirakentamiseen ja virheenkäsittelyyn

Kustannustehokas agenttirakentaminen

1. Mallivalinnat ja resurssien optimointi

• Valitse kevyemmät kielenmallit (esim. GPT-3.5 vs. GPT-4) silloin, kun tehtävän laatu ei vaadi huipputarkkaa luonnollista kieltä.
• Kohdenna kalliin mallin käyttö vain agentin kriittisiin vaiheisiin ja vaihda halvempaan malliin muissa vaiheissa.

2. Modulaarinen työnkulku ja tehtävien pilkkominen

• Jaa monimutkaiset agenttistepsit useaksi pienemmäksi action-lohkoksi. Näin vältät agenttien toistuvia, raskaita “think”-syötteitä ja säästät call- krediittejä.
• Hyödynnä ehtoja (conditions) ja suoria toimintoja (actions) aina kun mahdollista, ja käytä agent-steppejä vain tilanteissa, joissa päätöksenteko on epävarmaa.

3. Prompt-optimointi ja kontekstin rajaaminen

• Poista promteista turha informaatiokuorma: mukaan vain tehtävän kannalta välttämättömät ohjeet, lähteet ja laatuvaatimukset.
• Määrittele tarkat exit-ehdot, jotta agentti lopettaa toimintansa heti, kun päämäärä on saavutettu, eikä jatka turhia kyselykierroksia.

4. Data-ja integraatiokutsujen minimointi

• Kokoa useat integroidut haut ja toiminnot yhdeksi batch-kutsuksi, kun palveluntarjoaja sen sallii.
• Vältä päällekkäisiä hakuja tai raportointipyyntöjä rajaamalla aikavälejä ja suodatusparametreja.

Virheenkäsittelyn parhaat käytännöt

1. Virheen tunnistaminen ja lokitus

• Seuraa Task History –näkymää ja huomioi “Errored”-merkinnät välittömästi.
• Aktivoi sähköposti- ja Slack-hälytykset keskeisissä virhetilanteissa, jotta reagointi on nopeaa.

2. Debug-tila ja testaus

• Aja workflow Test Mode –tilassa, niin näet tarkat syötteet, virheilmoitukset ja kontekstin kuhunkin step-kohtaan.
• Korjaa konfiguraatiovirheet suoraan Edit action configuration ‑painikkeella ja toista testi.

3. Fallback-strategiat ja uudelleenyritykset

• Määritä jokaiseen integraatio-actioniin maksimiyrityskerrat (retries) ja odotustauot (backoff), jotta tilapäiset HTTP-virheet tai somerolai-katkokset eivät pysäytä agenttia kokonaan.
• Luo gen­erinen virhe-prompt, joka ohjaa agentin käyttämään vaihtoehtoista toimintoa tai kirjauttamaan ongelman lokiin sen sijaan, että agentti jää jumiin.

4. Exit-ehtojen selkeys

• Ilmoita selkeät lopetuskriteerit, esimerkiksi “stop when 5 asiakasprofiilia on kerätty” tai “pysähdy, jos palvelin vastaa 5xx-koodilla 3 kertaa peräkkäin”.
• Vältä monitulkintaisia ehtoja, jotka saattavat johtaa agentin loputtomaan silmukkaan.

5. Useimmin esiintyvät HTTP-virhekoodit ja toimenpiteet

Muita tärkeitä huomioita

• Rakenna agentit vaiheittain: testaa ja ota yksi ominaisuus käyttöön kerrallaan, ennen kuin lisäät seuraavan.
• Seuraa agenttien käyttökustannuksia kuukausitasolla ja säädä mallivalintoja sekä kutsutiheyksiä sen mukaan.
• Dokumentoi workflow’t ja promtit tiimissä, jotta virheenkorjaukset ja optimoinnit ovat läpinäkyviä ja jaettavissa.