en vivo enapi.inference.club

Una red de inferencia distribuida impulsada por GPUs de consumo y Tailscale

Un único endpoint compatible con OpenAI respaldado por GPUs que los miembros aportan a la red. Ejecuta un agente en tu propio hardware. Usa todo el conjunto con una sola clave.

Cómo encaja todo

GPUs caseras, una red privada.

inference.club is a Tailscale tailnet that joins consumer hardware — RTX PCs, the DGX Spark, Apple silicon — so members can safely expose their inference through one unified API, across the whole range of AI modalities: chat, images, video, speech, music, 3D.

Para consumidores

Sustituto directo del SDK de OpenAI.

Regístrate, genera un token y apunta tu cliente a api.inference.club/v1. Cada modelo de la red está a una sola petición de distancia.

export OPENAI_API_KEY=ic_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export OPENAI_BASE_URL=https://api.inference.club/v1

curl $OPENAI_BASE_URL/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3.6-27b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "explain MoE in one sentence"}
    ]
  }'
Para proveedores

Envuelve cualquier servidor compatible con OpenAI.

¿Ya ejecutas vllm, llama.cpp u ollama? Apunta el agente hacia él y ya eres un nodo de la red.

# Already running vLLM, llama.cpp, or Ollama on your GPU?
# Point the agent at it and join the network.

export INFERENCE_CLUB_API_KEY=ic_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
export OPENAI_API_KEY=local-key  # whatever your local server expects

docker run --rm -d --name club-agent --network host \
  -e INFERENCE_CLUB_API_KEY \
  -e OPENAI_BASE_URL \
  -e OPENAI_API_KEY \
  ghcr.io/inference-club/inference-club-agent:latest

Arquitectura

Tres piezas. Nada de magia.

Sigue una sola petición desde tu código hasta una GPU y de vuelta. El plano de control en la nube autentica, aplica tus reglas de privacidad y enruta, pero el modelo se ejecuta en hardware que es tuyo.

paso01

Los operadores ejecutan agentes

Los miembros ejecutan inference-club-agent junto a su servidor LLM local. El agente anuncia los modelos que el servidor esté alojando.

paso02

Los agentes se unen a la tailnet

Cada agente recibe una clave de Tailscale de corta duración y se une a nuestra malla privada. Sin endpoints públicos. Sin redirección de puertos. Solo WireGuard.

paso03

Los consumidores envían peticiones

Las llamadas a api.inference.club se enrutan a un agente en línea que sirve el modelo solicitado. El streaming funciona. La latencia es directa.

Your application

curl · OpenAI SDK · the Playground · your agents

base_url = "https://api.inference.club/v1"
api_key = "ic_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
HTTPS · Authorization: Bearer ic_…

api.inference.club — the control plane

one small cloud VPS (Hetzner). It routes; it never runs the model.

Caddy

TLS · reverse proxy

Django + DRF

OpenAI-compatible /v1 router · auth · routing

Access control

visibility · per-service ACLs · kill switch

Celery workers

async jobs · batches · workflow DAG

Postgres + Redis

state · queue · throttling

GCS

images · video · voice · music

The inference.club tailnet

a private Tailscale mesh — pure WireGuard

SOCKS5 sidecarMagicDNS · club-host-17:443short-lived auth keysno ports · no firewall holes

Your rig — where inference actually happens

a GPU you own, at home, on hardware you trust

inference-club-agentcontainer · --network host

Joins the tailnet with its minted key, advertises models from agent.yaml, and forwards each request to whatever you already run locally:

vLLMllama.cppOllamaLM StudioDiaLTX-2

→ http://localhost:1234/v1

running onbrian's 4090M3 Ultra · 192GBDGX Spark2× 3090 rigk3s home cluster

Follow one request

  1. 1Your code calls api.inference.club/v1 with your ic_ key — the same request you’d send OpenAI.
  2. 2Caddy terminates TLS; Django authenticates the key and applies your privacy + access rules.
  3. 3The router picks a healthy, online node that actually serves the requested model.
  4. 4Django (via a Tailscale SOCKS5 sidecar) dials the node by MagicDNS over WireGuard — no ports, no tunnels.
  5. 5The agent container hands the request to your local LLM server on localhost.
  6. 6Tokens (or images / video / audio) stream back along the exact same path.

In one breath

inference.club is what happens when you point an OpenAI-compatible API at a pile of consumer GPUs you actually own and trust — a private Tailscale tailnet quietly stitching a 4090 here, an M3 Ultra there, a DGX Spark and a couple of 3090s into one WireGuard mesh with no ports forwarded and no firewall holes, where a little inference-club-agent container sits next to whatever you’re already running — vLLM, llama.cpp, Ollama, LM Studio — and advertises it through a manifest, while back in the cloud a Django + Celery server behind Caddy authenticates your ic_ key, enforces your privacy and per-service access controls, and routes the call over the tailnet by MagicDNS to a healthy online node, with Redis and Postgres driving async jobs, batches and a whole workflow DAG engine, GCS holding the images, video, voice and music that come back, a Nuxt playground and dashboard to poke at all of it, the home fleet itself migrating from Docker to k3s, and the entire thing — chat, images, LTX-2 video, Dia voice cloning, speech, the works — sitting behind one base URL you can curl, so go ahead and build something, and, as the prompt says: Make no mistakes.

Por qué inference.club

Diseñado para la forma en que los modelos abiertos se ejecutan realmente.

Compatible con OpenAI

Sustituto directo. Cambia la URL base y la clave — tus SDKs y prompts existentes simplemente funcionan.

GPUs reales, modelos reales

Los miembros sirven modelos de pesos abiertos en su propio hardware: Qwen, Llama, DeepSeek, Mistral, Gemma.

Privado por defecto

Las peticiones llegan a los proveedores a través de Tailscale, cifradas de extremo a extremo. Sin endpoints públicos que rastrear.

Un club, no un proveedor

Comparte cómputo con gente de confianza. Aporta un nodo cuando tengas ciclos libres. Usa la red cuando los necesites.

¿Listo para conectarte?

Inicia sesión con GitHub, genera una clave y estarás en línea en menos de un minuto. Aporta un nodo siempre que tengas ciclos libres.