停止 paying flagship-model prices for 常规工作。
NeuralOps routes every 企业 task to the right processing layer, from 确定性规则 and private local models to selective advanced AI. The commercial model includes 企业 deployment, white-label options, support, and integration services.
专为结构化、敏感和高负载工作负载而构建。
问题 With 完整 Flagship AI for Everything
Flagship AI is powerful, but using it as the default layer for every 企业 task creates unnecessary cost, variable outputs, large context windows, security exposure and operational dependency.
Unpredictable 成本
在高负载工作负载中使用高级模型可能导致AI运营成本迅速上升。
输出 变异性
相同的请求可能产生不同的答案，使生产工作流的可重复性变得困难。
幻觉 风险
长上下文和不受限制的模型决策增加了产生不支持或不一致输出的风险。
集中式故障
一个集中的AI层可能成为多个操作中的单点故障。
有限 Auditability
重要决策可能难以追溯到源数据、规则或验证步骤。
AI 幻觉 Is Now a 商业 风险
NeuralOps方法
NeuralOps不会移除高级AI。它只在真正需要高级智能的地方使用高级AI。
智能路由
在选择合适的处理层之前，会按任务类型、复杂性、风险、数据敏感度和所需准确性对每个请求进行分类。
分离式系统
Separates 财务, inventory, compliance, customer service and other functions into independent 系统 with their own databases, agents, guardrails and access controls.
分段
将大型工作流分解为更小、专注且可测试的处理阶段。
规则 and Parsers
对结构化、重复和可验证的任务使用确定性逻辑和专用解析器。
本地 and Low-成本 Models
处理常规分类、提取、摘要和内部工作负载，无需不必要地使用高级模型。
Selective Flagship AI
仅将复杂的推理、新情况和有价值的例外情况升级至高级 AI 模型。
Right 任务. Right 模型. Right 成本. Right 控制.
智能路由 Chooses the Right 处理中 Layer
确定性 validation using predefined rules. No model inference required.
旗舰级 AI 成为专门的推理层，而非默认的处理层。
分离式系统 Contain 风险
- 独立数据库
- 独立智能体
- 独立规则
- 独立访问控制
- 独立审计跟踪
- 独立验证层
- 独立数据库
- 独立智能体
- 独立规则
- 独立访问控制
- 独立审计跟踪
- 独立验证层
- 独立数据库
- 独立智能体
- 独立规则
- 独立访问控制
- 独立审计跟踪
- 独立验证层
- 独立数据库
- 独立智能体
- 独立规则
- 独立访问控制
- 独立审计跟踪
- 独立验证层
- 独立数据库
- 独立智能体
- 独立规则
- 独立访问控制
- 独立审计跟踪
- 独立验证层
- 独立数据库
- 独立智能体
- 独立规则
- 独立访问控制
- 独立审计跟踪
- 独立验证层
A failure in one 系统 should not become a failure across the entire 企业.
Reduced 数据 曝光
敏感工作负载保留在其指定系统内。
Better 访问 控制
每个系统强制执行自己的权限和约束。
更易排查故障
问题 are isolated and easier to diagnose within individual 系统.
分段 Breaks 复杂度 Into Controlled 步骤
将大型任务划分为更小的阶段会使其更加可靠。更小的上下文能提升专注度、减少 token 用量，并使错误更易于隔离。
Smaller 上下文
每个步骤只处理相关数据。
Easier 验证
各个阶段可以独立测试。
Faster 错误 隔离
故障可快速追溯到具体步骤。
NeuralOps方法 vs 完整 Flagship AI Only
| 方面 | NeuralOps方法 | 完整 Flagship AI Only |
|---|---|---|
| 成本 | 更低 and more predictable | 规模大且难以控制 |
| 准确度 | 对常规和结构化工作相当 | 更适合复杂推理 |
| 可重复性 | 通过规则和确定性工作流达到更高 | 更多变 |
| 幻觉 风险 | 更低 for structured and validated tasks | 上下文较大或不受控制时更高 |
| 数据 安全 | 通过隔离和本地处理更强 | 更多数据集中在一个处理层 |
| Auditability | 更易追踪和验证 | 更多黑盒行为 |
| 可扩展性 | 工作负载 and cost are easier to 预测 | 成本 can increase rapidly |
| 故障遏制 | 问题 stay within individual 系统 | 集中故障可能影响许多操作 |
| 上下文 质量 | 更小、相关且专注的上下文 | 更大且混合的上下文 |
A Practical 企业版 场景
大型零售组织每天处理数千张供应商发票、客户咨询、库存更新和财务记录。
Designed for 高-数量 企业版 Workloads
📊 财务
- 银行 statement processing
- 发票提取
- 交易分类
- 对账
- 财务报告验证
📦 库存
- 产品 classification
- 库存 matching
- 重复检测
- 库存 movement validation
- SKU处理
⚖️ 合规
- 文档 screening
- 政策核验s
- 异常检测
- 风险 escalation
- 审计 evidence generation
💬 Customer 服务
- 请求 classification
- Template responses
- 案例路由
- 情感 detection
- 复杂案例升级
🛒 采购
- 供应商 document processing
- 采购 order matching
- 定价 comparison
- 合同数据提取
- 审批 routing
📈 管理 Reporting
- KPI整合
- 数据 validation
- 高管摘要
- 异常报告
- 决策-support escalation
治理 Must Be Built Into the 架构
只有在对AI输出结果作出业务决策之前，就落实可靠性、监控、验证与问责机制，AI治理才能真正生效。
风险 should be controlled before the output enters production, not only after the answer has already been generated.
More 高效 AI Is More 可持续 AI
对每项任务都使用大型模型会消耗不必要的算力、令牌容量、电力和冷却资源。
Reduced Token 处理中
小型模型处理常规任务，无需不必要地使用高级模型。
更低 GPU 工作负载
较轻的工作负载降低共享基础设施的算力需求。
更低 云 Dependency
本地 processing reduces reliance on external cloud services.
Better 利用率
工作负载更高效地匹配到合适的基础设施。
高效 基础设施
架构 designed to minimise waste and overhead.
数据主权
本地 processing supports data residency requirements.
实际 energy and emissions outcomes depend on model size, hardware, workload volume, utilisation, data-centre efficiency and electricity source.
效率 is not only a cost strategy. It is also an ESG strategy.
时间 完整 Flagship AI Still Makes Sense
NeuralOps方法并不取代旗舰AI。它确保旗舰AI在价值足以证明其成本与复杂性的场景下被使用。
What 企业版 Leaders 增益
更低 经营 成本
减少对高级AI模型的不必要依赖。
Higher Consistency
对可重复的运营工作使用确定性逻辑。
Better Auditability
追踪 outputs back to source data, rules and validation.
Stronger 数据 隔离
将敏感工作负载保留在合适的系统内。
更低 运行中 风险
遏制故障并减少系统级影响。
更易扩展
以更可预测的基础设施和成本扩展AI工作负载。
目标不是使用更少的智能。
目标是更高效地使用智能。
企业版-等级 AI at 可预测成本
NeuralOps定价专为需要可靠AI运营且不希望产生不可预测旗舰模型账单的组织而设计。
中小企业
RM100/mo
最多 2 个用户. 平台 access, model routing, detached 系统, basic 工作流. 当前 recurring plan.
查看 详情 →商业
RM299/mo
最多5个用户。高级工作流、自定义构建器、优先支持、API附加组件。 Planned growth plan for recurring deployment.
查看 详情 →企业版
RM1,000/mo
Up to 20 users. 无限工作流, dedicated support, white-label, SLA. Planned 企业 deployment and licensing tier.
查看 详情 →
API附加项: 中小企业 RM50/mo · 商业 RM150/mo · 企业版 RM500/mo
也可提供： AI credit packs · 垂直 SaaS from RM50/user/mo · 基础设施 RM100/user/year (VPS at cost) · licensing, integration and white-label services · 完整 pricing →
Is Your 企业版 Using Flagship AI for Work That 不 Need It?
NeuralOps 可以评估您当前的 AI 工作流，识别不必要的模型使用，梳理风险敞口，并推荐更高效的架构。
