300+ models, एक एंडपॉइंट
GPT-4o / 4o-mini, Claude 4.7 Opus / 4.6 Sonnet / Haiku, Gemini 2.5 Pro / Flash, Llama 3.3 / 4, Mistral, DeepSeek V3, Qwen 2.5, Sarvam M / 105B — और 290 अन्य। एक string बदलकर models बदलें।
LLM इन्फरेंस API
300+ LLMs, एक OpenAI-compatible API
GPT-4o, Claude Opus, Gemini Pro, Sarvam, Llama, DeepSeek, Mistral — और 290 अन्य — को एक ही OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट के ज़रिए कॉल करें। स्वचालित prompt caching, tenant-स्तरीय keys, कोई markup नहीं।
- 300+ models — एक string बदलकर स्विच करें, refactor नहीं
- OpenAI-कम्पैटिबल + Anthropic-कम्पैटिबल shapes
- स्वचालित prompt caching agent workloads पर 30–70% की बचत करता है
- India-region routing, tenant isolation, वास्तविक usage analytics
300+LLM models
1API एंडपॉइंट
OpenAIकम्पैटिबल shape
30%औसत लागत बचत
फीचर्स
production agent workloads के लिए बनाया गया, demos के लिए नहीं
हम अपने उत्पादों में रोज़ ~200M tokens चलाते हैं — आपको वही infrastructure मिलता है।
OpenAI-कम्पैटिबल API
openai.chat.completions के लिए drop-in replacement। आधिकारिक OpenAI SDK, LangChain, LlamaIndex, LiteLLM, Vercel AI SDK, और OpenAI को समझने वाले हर दूसरे tool के साथ काम करता है।
पारदर्शी pricing
हर model के आधिकारिक provider जैसी ही per-token कीमतें — हम markup नहीं करते। Cache hits मुफ़्त हैं। कोई per-request शुल्क नहीं, कोई न्यूनतम प्रतिबद्धता नहीं, कोई enterprise-sales lock-in नहीं।
Streaming + कम latency
model के आधार पर 200–500ms की रेंज में first-token-latency। हमारे India region (Azure Central India) और global edge में multiplexed connections और warm model pools।
Indic भाषाओं के लिए सर्वश्रेष्ठ
Sarvam M और 105B नेटिव रूप से एकीकृत — उपलब्ध सबसे उच्च-सटीकता वाले Indic LLMs। स्वचालित routing आपकी Hindi queries को Sarvam और English को GPT-4o पर भेज सकता है, ताकि सर्वश्रेष्ठ quality-per-rupee मिले।
India data residency
उपलब्ध होने पर India-region providers पर route करें। DPDP Act-अनुरूप। आपके prompts पर कोई training नहीं। healthcare के लिए BAA उपलब्ध। हर API key पर tenant isolation लागू।
उपयोग के मामले
टीमें CallMissed LLM API का इस्तेमाल कैसे करती हैं
साधारण chat से लेकर multi-agent pipelines तक — एक API सभी use cases में स्केल करता है।
Chatbot + सपोर्ट
$500/mo के OpenAI बिल बदलें
customer support chatbots चलाने वाली टीमें 80% queries को सस्ते models (Sarvam M, GPT-4o-mini, Claude Haiku) पर route करती हैं और जटिल escalations के लिए Claude Opus आरक्षित रखती हैं। वही quality, 70% लागत में कमी।
परिणाम
सामान्य ग्राहक LLM खर्च पर ₹3–5 lakh/year बचाता है।
RAG + search
Retrieval + synthesis pipeline
RAG के लिए हमारी embeddings API (models: text-embedding-3-large, voyage-3, Cohere embed-v4) को एक chat model के साथ जोड़ें। embedding + chat में एकसमान API shape का मतलब है एक SDK, एक auth, एक invoice।
परिणाम
vendor की जद्दोजहद के बिना एकीकृत RAG stack।
सामग्री जनरेशन
बड़े पैमाने पर marketing copy
एजेंसियां tone के लिए Claude, structure के लिए GPT, और स्थानीय भाषा अनुवाद के लिए Sarvam इस्तेमाल करती हैं — सब एक API के पीछे। हर content type के लिए सही model गतिशील रूप से चुनें।
परिणाम
3 models, 1 codebase, 10x throughput।
Agent workflows
Multi-step agent orchestration
ऐसे agents बनाएं जो अलग-अलग steps के लिए अलग-अलग models इस्तेमाल करें: intent classification के लिए तेज़ model, planning के लिए reasoning model, document parsing के लिए vision model, customer reply के लिए Indic model।
परिणाम
प्रति-step model चयन quality बेहतर करता है + लागत घटाता है।
वॉयस एजेंट बैकएंड
voice pipelines के लिए low-latency LLM
स्वाभाविक महसूस होने के लिए voice agents को ~300ms first-token-latency चाहिए। सर्वश्रेष्ठ conversational अनुभव के लिए voice traffic को तेज़, India-region inference (Sarvam M, GPT-4o-mini, Gemini Flash) पर route करें।
परिणाम
ऐसे voice interactions जो इंसानी लगें, laggy नहीं।
Analytics + BI
अपने warehouse पर SQL + data Q&A
अपने BI tool को CallMissed से जोड़ें। उपयोगकर्ता Hindi या English में सवाल पूछते हैं, LLM आपके warehouse के विरुद्ध SQL बनाता है, उसे चलाता है, और सरल भाषा में जवाब देता है। Guardrails विनाशकारी queries को रोकते हैं।
परिणाम
पूरे संगठन में, हर भाषा में BI self-serve।
तुलना करें
CallMissed बनाम OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Together
Direct-to-provider काम करता है; हमारी layer बस multi-model + India-region + tenanting को आसान बनाती है।
| फ़ीचर | CallMissed | OpenAI | Anthropic | OpenRouter | Together AI |
|---|---|---|---|---|---|
300+ models under one API | |||||
OpenAI-compatible shape | |||||
Native Indic models (Sarvam) | |||||
India data residency | |||||
No markup on provider prices | |||||
Prompt caching automatic | |||||
Per-tenant API keys + usage analytics | |||||
Anthropic + OpenAI shape both supported | |||||
Free starter credits | $5 | $0 | $0 | $1 | $25 |
Comparison based on publicly listed features as of 2026. Check each vendor's site for the latest.
Code
Drop-in OpenAI SDK
If you already call OpenAI, point base_url at CallMissed and you're done. Keep your code — change the model.
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.callmissed.com/v1",
api_key="cm_your_key",
)
# 300 models — pick one
response = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4-7", # or gpt-4o, gemini-2.5-pro, sarvam-m ...
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain prompt caching in 2 sentences."},
],
stream=True,
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)Call Claude Opus 4.7 via the OpenAI SDK
javascript
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({
baseURL: "https://api.callmissed.com/anthropic",
apiKey: process.env.CM_KEY,
});
const msg = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-6",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Hello Claude" }],
});
console.log(msg.content[0].text);Anthropic SDK also works — /anthropic/v1/messages shape
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
LLM inference के सवाल, जवाब के साथ
LLM inference एक large language model के ज़रिए prompts चलाकर एक completion वापस पाने की प्रक्रिया है। CallMissed एक API endpoint देता है जो विभिन्न providers के 300+ models पर route करता है — OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama), Mistral, DeepSeek, Alibaba (Qwen), Sarvam (Indic), और अन्य। आप अपना code एक बार लिखते हैं और एक string बदलकर models स्विच करते हैं।
एक API। 300 models। 1000 मुफ़्त API credits।
साइन अप करें, एक key लें, अपना OpenAI base_url बदलें। आप 5 मिनट में 300 models पर बना रहे होंगे।