当一个 AI 系统每月消耗 320 亿个代币时会发生什么?

👁 1.1k views
当一个 AI 系统每月消耗 320 亿个代币时会发生什么?

Kalau tengok dari sudut operasi, kos bulanan AI boleh melonjak tinggi bergantung pada model, struktur sistem, dan corak penggunaan. Tetapi masalah sebenar bukan semestinya AI itu mahal. Kebanyakan syarikat guna LLM besar untuk setiap tugas, termasuk kerja-kerja yang sebenarnya boleh diselesaikan dengan peraturan mudah, script, database, atau model tempatan yang lebih kecil.

Sama macam guna lori treler untuk hantar satu beg kecil dari 马六甲 ke Kuala Lumpur. Lori memang boleh buat kerja itu, tapi Kancil pun boleh hantar barang yang sama dengan jauh lebih jimat minyak dan kos penyelenggaraan. Itu prinsip 智能路由: guna enjin pemprosesan yang sesuai dengan tugas tertentu.

Di NeuralOps, 独立系统 构建者 代理 kami menggunakan LLM tempatan, Guard Rails, dan 智能路由 untuk mereka dan bina sistem. Penggunaan token memang tinggi pada peringkat awal - untuk pembelajaran, pembangunan, ujian, dan validasi - tetapi fasa ini sementara sahaja.

Sebaik sahaja 独立系统 siap, operasi berulang akan dialihkan kepada peraturan tetap, perkhidmatan PHP, skrip automasi, database, dan aliran kerja yang telah disahkan. 系统 itu kemudian boleh berjalan berterusan tanpa perlu LLM memproses setiap transaksi.

Hasilnya, penggunaan token bulanan boleh turun dari kira-kira 32 bilion token kepada hanya 1.5–2 bilion token, kebanyakannya untuk pengecualian, kes tidak dikenali, penambahbaikan sistem, dan tugas yang benar-benar memerlukan AI. Dalam sesetengah kes gunaan, aliran kerja detached utama itu sendiri boleh beroperasi dalam lingkungan USD20 sebulan, bergantung pada infrastruktur dan beban kerja.

Apa yang kami perhatikan di lapangan:

  • Penggunaan token lebih rendah

  • Kos operasi jangka panjang lebih jimat

  • LLM tempatan untuk kawalan lebih baik

  • Guard Rails bagi output yang lebih boleh diramal

  • 智能路由 supaya tidak bergantung pada model yang terlalu besar

  • AI digunakan hanya apabila AI benar-benar diperlukan

  • Aliran kerja detached yang terus berjalan tanpa caj token berulang

Prinsip NeuralOps mudah sahaja:

Jangan guna lori kalau Kancil boleh buat kerja itu. AI bina sistem. Kemudian sistem itu berjalan sendiri.

Artificial 智能

Article image
边缘 AI 物联网与嵌入式Linux 边缘智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 探索 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 探索 →
IC 设计运营 可重复性、可追溯性与验证智能 21 个独立服务 → 85% 无需 LLM 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
AINNA
点击我
Rotating Earth

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。