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通过一个自助式 API 使用 MelaSolver GPU。Preflop 与预求解 flop 局面使用已发布的策略数据；自定义 flop、turn 和 river 局面进入实时求解池。一把 Key、无状态请求、免费层。
pip install pokerai-bet / npm install @pokerai/client / npx @pokerai/mcp
{
"situation": "Raise",
"strategy": [
{ "action":"fold", "frequency":0.254 },
{ "action":"call", "frequency":0.106 },
{ "action":"raise", "frequency":0.64, "amount_bb":9 }
]
}
MelaSolver GPU 用时 27.75 秒，MelaSolver CPU 为 56.47 秒，TexasSolver 为 67.22 秒。
范围：单项 M4 Flop 基准，不是全局 solver 排名。MacBook Pro · Apple M4 · 10 核 CPU · 10 核 GPU · 16 GB 统一内存 · 15 线程 · 100 次迭代 · accuracy 0.5 · 开启同构。
FullEngine V2 · 1.00x 基准
比 MelaSolver GPU 慢 2.03 倍
选择筹码深度、位置和行动线；完整的 13×13 范围与请求参数会使用 API 的同一份数据同步更新。
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打开 Preflop Explorer → · 浏览全部 40 张范围页 → · 获取 API Key——免费层就能跑这个调用。
Preflop 与预求解 flop 局面快速查询；自定义 flop、turn 和 river 局面可作为排队的实时求解任务提交。
覆盖所支持筹码深度下的 RFI、面对加注、3-bet 和 4-bet 行动线。
使用 580 万+ flop 预解方案，或将自定义 flop 局面提交到求解池。
从任意支持的局面继续，轮询求解池直到返回结果。
无需部署自己的求解器栈，即可得到最后一条街的策略频率。
GTO Wizard 与 RangeConverter 都是优秀的学习产品。Pokerai 直接通过 HTTP 暴露策略层，供陪练、bot、范围工具、复盘流程和 AI Agent 使用。
今天就能接入你产品的专业求解器基础设施。
这是一款 iOS 实时 GTO 陪练：每手牌、一个薄客户端、零策略缓存。用户行动会按返回的 GTO 频率评分，再由 LLM 教练讲解。
strategy = pokerai.preflop( hole_cards="AhKh", hero="MP", actions=[("UTG","raise",3)], ) grade(hero_action, strategy) # vs GTO freq
生成局面、评估每次行动，并在牌局结束后解释策略频率。
将支持的筹码深度和位置转化为产品原生范围图。
无需保存自己的解树，即可将实战行动线与求解策略比较。
让 LLM 请求精确策略，再把结果转换成用户可理解的反馈。
预解查询与实时求解分开计量。已支持支付宝、微信支付和加密货币 Checkout。
Builder 和 Pro 已支持支付宝、微信支付和加密货币 Checkout。选择付费套餐。
有——每月 1,000 次预解查询 + 25 次实时求解,免信用卡。够搭一个完整陪练并跑完所有教程。
6-max 无限德州,四街全覆盖——做到 solver 深度,不是浅尝辄止的多格式菜单。preflop 多深度(100bb + 40bb)、flop 5.8M+ 预解方案、turn/river 按需实时求解。PLO 与 ICM 暂未覆盖。
不是。Pokerai API 是提供有文档策略数据的 hosted HTTP API。需要本地 tree 构建或研究控制时使用桌面 solver；需要评估 agent 或模拟牌局时使用 benchmark 或 gameplay API，而不是将其当作 GTO 策略输出。
不。每个请求自包含——发局面、拿策略;不存你的任何牌局。
不能。禁止真钱牌桌实时辅助。Pokerai API 面向陪练、教学、复盘、学习与研究。