Hỗ trợ khách hàng và RAG
Đánh giá khả năng truy xuất thông tin, chất lượng câu trả lời và chi phí cho mỗi cuộc hội thoại được giải quyết.
LLM chi phí
Giảm chi phí xây dựng mô hình AI trong sản xuất mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.
ChinaAPI giúp các nhóm đánh giá các họ mô hình Trung Quốc cho các khối lượng công việc phù hợp, trong đó chất lượng, độ trễ và chi phí có thể được so sánh với việc sử dụng các mô hình hiện có của OpenAI, Claude, Gemini hoặc các mô hình khác.
Nơi nó hoạt động
Phân bổ đúng khối lượng công việc cho đúng mô hình.
Nội dung và hoạt động
Thử nghiệm các quy trình làm việc nội bộ có thể lặp lại, trong đó khối lượng công việc đủ lớn và rủi ro được kiểm soát.
Suy luận ứng dụng AI
So sánh kết quả đầu ra của mô hình và chi phí cho các tính năng sản phẩm gọi LLM ở quy mô lớn.
Mô hình dự phòng
Sử dụng các dòng sản phẩm mẫu của Trung Quốc làm phương án thay thế cho một số nhiệm vụ hoặc khách hàng khu vực nhất định.
Cách đánh giá giá cả
Hãy bắt đầu từ khía cạnh kinh tế ở cấp độ tác vụ, chứ không chỉ riêng giá token. Một dự án thí điểm tốt sẽ so sánh tỷ lệ thành công, số lần thử lại, độ trễ, độ dài đầu ra và hỗ trợ vận hành. Thông thường, cách tiết kiệm hiệu quả nhất là định tuyến các khối lượng công việc cụ thể đến một nhóm mô hình có chi phí thấp hơn, sau đó chỉ mở rộng sau khi chất lượng được chứng minh.
Yêu cầu LLM giá thí điểm
Chia sẻ thông tin về các thiết bị đang sử dụng và chi tiêu hàng tháng.
Các thông tin hữu ích bao gồm nhà cung cấp mô hình, trường hợp sử dụng, chi phí hàng tháng, khối lượng token, yêu cầu về độ trễ và mức tăng trưởng dự kiến.