Provider LLM

La post-elaborazione applica la regola di Custom Prompts corrispondente al testo trascritto, usando un LLM. Si configura in Settings → Post-Processing (Impostazioni → Post-elaborazione).

Due modalità

• Ollama (Local) — con il badge 100% Offline: "Private local LLM processing on your device".
• Your API Key — con il badge BYOK: fornisci una chiave per uno dei provider cloud qui sotto.

Provider BYOK

Scegline uno sotto Provider:

• Groq — Ultra-fast inference
• OpenAI — GPT models
• Anthropic — Claude models
• Google Gemini — Fast & cheap
• Mistral — European, GDPR
• OpenRouter — 100+ models
• Cerebras — Ultra-fast

Gli elenchi dei modelli vengono richiesti, non scritti nel codice

Speakly non include alcun elenco di nomi di modelli. Incolla una chiave valida e chiede al provider quali modelli il tuo account può usare, poi riempie il menu con quella risposta. Se un modello salvato scompare a monte, Speakly passa a uno ancora disponibile invece di fallire con un 404.

Finché non c'è una chiave valida, il campo mostra un messaggio invece del menu:

• Add a valid API key to load available models. — nessuna chiave
• Loading models… — richiesta in corso
• No models found — check that your API key is valid. — il provider ha rifiutato la chiave

Valori predefiniti su un'installazione nuova

• Ollama Endpoint: http://127.0.0.1:11434
• Model Name (Ollama): llama3
• Modello OpenAI: gpt-5.6-luna
• Modello Groq: openai/gpt-oss-120b
• Modello Google Gemini: gemini-3.6-flash

Anthropic, Mistral, OpenRouter e Cerebras non hanno un predefinito incluso — il modello si sceglie dall'elenco richiesto appena inserisci la chiave.

Google Gemini usa una chiave Google AI Studio (aistudio.google.com/api-keys) — la stessa del motore di trascrizione Google; salvarla in uno dei due posti riempie l'altro. Il menu elenca solo modelli di testo Gemini (niente TTS, trascrizione, immagini o robotica). I modelli Gemini 3 ragionano prima di rispondere; Speakly chiede uno sforzo di ragionamento basso perché la riscrittura resti veloce, e un modello salvato che Google ha nel frattempo chiuso al tuo account ricade su gemini-3.6-flash.

Usare Ollama

1. Installa Ollama da ollama.com.
2. Esegui ollama serve, poi ollama pull llama3.
3. In Settings → Post-Processing scegli Ollama (Local).
4. Lascia Ollama Endpoint su http://127.0.0.1:11434 e imposta Model Name sul modello scaricato.
5. Clicca Test Connection. Il risultato è Connected oppure Connection failed.