[Feature] Add FPT AI Factory as a provider
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- typescript
- Área
- ai
Línea de trabajo
Revisa primero la implementación #3735 y los archivos propuestos de providers/fpt-ai-factory/. Verifica provider.toml, el logo.svg cuadrado y las ocho entradas de modelos frente al catálogo público de GET /v1/models, incluidos los costes, los límites y la configuración vacía de reasoning_options; se considera completado cuando el proveedor está representado con precisión y usa FPT_API_KEY.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Provider
FPT AI Factory — OpenAI-compatible gateway at https://mkp-api.fptcloud.com/v1, serving LLM/VLM models on NVIDIA GB300 nodes.
Why
FPT AI Factory is a first-party Vietnamese cloud AI marketplace not yet in models.dev. It exposes a public catalog endpoint (GET /v1/models) with pricing and limits, making it straightforward to keep in sync.
Scope
Add providers/fpt-ai-factory/ with provider.toml, a square logo.svg, and 8 model entries (DeepSeek-V4-Flash, Qwen3.6-27B, GLM-5.2, gpt-oss-120b/20b, gemma-4-26B/31B, Llama-3.3-70B). Costs/limits sourced from the live catalog; reasoning_options = [] (gateway exposes no reasoning control).
Implementation
Implemented in #3735.
Env
FPT_API_KEY — keys at https://marketplace.fptcloud.com/ · docs https://ai-docs.fptcloud.com/
- Lenguaje dominante
- TypeScript
- Estrellas
- 7.4k
- Forks
- 1.9k
- Merge medio
- 1 h 28 min
- PR fusionados (30 d)
- 897
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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