Tareas de texto de gran volumen
Los resúmenes, la clasificación, la extracción, la reescritura y las operaciones internas suelen generar oportunidades de enrutamiento cuantificables.
Reducción de costes de la API de OpenAI
Reduzca el gasto en la API de OpenAI con el enrutamiento de modelos cualificados.
ChinaAPI ayuda a las empresas a evaluar dónde las familias de modelos chinos pueden reducir el coste de las API de IA sin forzar una migración completa de la plataforma.
Casos de uso más adecuados
Cargas de trabajo que pueden evaluarse para la reducción de costes.
RAG y apoyo
Compare la calidad de la respuesta, los reintentos, la latencia y el coste por cliente o solicitud de información resuelta.
Características SaaS
Pruebe rutas de modelos de menor costo para características específicas del producto con criterios de aceptación claros.
Enrutamiento alternativo
Diversificar más allá de un único proveedor de modelos, manteniendo la calidad para tareas específicas.
No compare solo el precio del token
La reducción real de costes depende de la tasa de éxito, los reintentos, la longitud de la salida, la latencia, los gastos generales de ingeniería y de si el modelo funciona bien en su tarea real.
Cobertura del modelo
Familias de modelos de IA chinos que su equipo puede evaluar.
¿Pueden los modelos chinos reemplazar por completo a OpenAI?
A veces, pero la opción más segura es enrutar cargas de trabajo específicas después de una evaluación a nivel de tarea.
¿Qué modelos deberían evaluarse?
Entre los modelos candidatos se incluyen GLM, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax y otras familias de modelos chinos, dependiendo del caso de uso.
¿Qué ahorros podemos esperar?
El ahorro depende del volumen de uso, el diseño oportuno, la adecuación del modelo y las condiciones comerciales. Un proyecto piloto debe medir el costo por tarea exitosa.
¿Qué datos debemos proporcionar?
Proveedor actual, gasto mensual, volumen de solicitudes, caso de uso, requisitos de latencia y ejemplos de categorías de tareas.
Hablar de soluciones
Envíe la carga de trabajo y el uso previsto.
Se dará prioridad a los equipos que ya cuenten con un presupuesto para IA, un uso mensual previsto o un flujo de trabajo de producción o creativo bien definido.
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