งานประมวลผลข้อความปริมาณมาก
การสรุป การจัดประเภท การดึงข้อมูล การเขียนใหม่ และการดำเนินงานภายใน มักก่อให้เกิดโอกาสในการกำหนดเส้นทางที่วัดผลได้
การลดต้นทุน API ของ OpenAI
ลดค่าใช้จ่าย API ของ OpenAI ด้วยการกำหนดเส้นทางโมเดลที่มีคุณสมบัติเหมาะสม
ChinaAPI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ประเมินว่าตระกูลโมเดลของจีนสามารถลดต้นทุน API AI ได้อย่างไร โดยไม่ต้องบังคับให้ย้ายระบบทั้งหมดไปใช้แพลตฟอร์มอื่น
กรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด
ปริมาณงานที่สามารถประเมินเพื่อลดต้นทุนได้
RAG และการสนับสนุน
เปรียบเทียบคุณภาพของคำตอบ การลองใหม่ ความล่าช้า และต้นทุนต่อการแก้ไขปัญหาของลูกค้าหรือคำขอความรู้แต่ละราย
คุณสมบัติของ SaaS
ทดสอบเส้นทางโมเดลต้นทุนต่ำกว่าสำหรับคุณสมบัติผลิตภัณฑ์เฉพาะ โดยมีเกณฑ์การยอมรับที่ชัดเจน
การกำหนดเส้นทางสำรอง
กระจายการใช้งานไปยังผู้ให้บริการโมเดลหลายราย โดยยังคงรักษาคุณภาพสำหรับงานที่เลือกไว้
อย่าเปรียบเทียบราคาโทเค็นเพียงอย่างเดียว
การลดต้นทุนที่แท้จริงขึ้นอยู่กับอัตราความสำเร็จ การลองใหม่ ความยาวของผลลัพธ์ ความหน่วง ค่าใช้จ่ายด้านวิศวกรรม และว่าแบบจำลองนั้นทำงานได้ดีกับงานจริงของคุณหรือไม่
ความคุ้มครองของโมเดล
ตระกูลโมเดล AI ของจีนที่ทีมของคุณสามารถนำไปประเมินได้
โมเดลของจีนจะสามารถทดแทน OpenAI ได้อย่างสมบูรณ์หรือไม่?
บางครั้งอาจทำได้ แต่แนวทางที่ปลอดภัยกว่าคือการกำหนดเส้นทางการทำงานของภาระงานเฉพาะหลังจากประเมินในระดับงานแล้ว
ควรประเมินโมเดลใดบ้าง?
ตัวเลือกอาจรวมถึง GLM, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax และตระกูลโมเดลอื่นๆ ของจีน ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน
เราควรคาดหวังว่าจะประหยัดได้มากแค่ไหน?
การประหยัดต้นทุนขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งาน การออกแบบที่รวดเร็ว ความเหมาะสมของรุ่น และเงื่อนไขทางการค้า โครงการนำร่องควรวัดต้นทุนต่อภารกิจที่สำเร็จ
เราควรให้ข้อมูลอะไรบ้าง?
ผู้ให้บริการปัจจุบัน ค่าใช้จ่ายรายเดือน ปริมาณคำขอ กรณีการใช้งาน ข้อกำหนดด้านความหน่วง และตัวอย่างหมวดหมู่ของงาน
พูดคุยเพื่อหาทางออก
ส่งข้อมูลปริมาณงานและการใช้งานที่คาดการณ์ไว้
ทีมที่มีงบประมาณด้าน AI อยู่แล้ว มีการใช้งานรายเดือนที่คาดการณ์ไว้ หรือมีขั้นตอนการทำงานด้านการผลิตหรือสร้างสรรค์ที่ชัดเจน จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
วาส
โทรเลข