ניהול עלויות טוקנים: הבאת הוצאות תחת שליטה

פרויקטי AI מאושרים על בסיס יכולת. הם מתים בגלל עלות. לא בגלל שהטכנולוגיה לא מספקת, אלא כי ההוצאות על טוקנים קשה לחזות, קשה יותר לשלוט בהן, וכמעט בלתי אפשרי להסביר לאחר מעשה. החלפה של מודל אחת, שינוי בקשה אחת, צוות שהכפיל את נפח הבקשות שלו בספרינט האחרון. החשבון זז ואף אחד לא ראה את זה מגיע. ניהול עלויות טוקנים אינו על הוצאת פחות. זה על הוצאות בכוונה. לדעת אילו בקשות מצדיקות מודל חודשי ואילו לא. לתפוס צריכה בלתי מבוקרת לפני שהיא הופכת לשיחה לגבי תקציב. לתת לצוותים את המשוב שהם צריכים כדי לקבל החלטות טובות יותר دون להאט אותם. בהרצאה זו, נעבור על איך לבנות אינטליגנציה עלות במישרין לפלטפורמת ה-AI שלך, בשכבה שבה כל בקשה עובר, כך שההוצאות הופכות לאות פרימיום, ולא הפתעה חודשית. נסקור: * מדיניות בחירת מודלים — ניתוב בקשות למודלים מתאימים לעלות בהתבסס על סוג המשימה, מורכבות הבקשה או ספים שהוגדרו על ידי הצוות * אותות עלות בזמן אמת — חשיפת הוצאות טוקנים לכל בקשה בזמן שהיא מתרחשת, ולא בדו"ח שלושה שבועות מאוחר יותר * סחר בין עלות לאיכות — איך להעריך אם מודל זול יותר הוא באמת זול יותר כאשר אתה לוקח בחשבון שיעורי חזרה ואיכות הפלט * ראות עלות לכל משתמש — מתן לצוותים individu יים תצוגה חיה של השימוש שלהם כך שהם יכולים לתקן את עצמם ללא צוואר בקבוק מרכזי. אם הפלטפורמת AI שלך מתהפכת ובקרות העלות שלך לא שומרות על הקצב, כאן זה מתחיל.