Jika pasukan AI di sisi operasi tersentuh had model premium sebelum hari ke-7, itu bukan sekadar isu token.
Itu adalah isu unit economics dan seni bina sistem.
Mungkin sudah tiba masanya untuk menilai semula strategi model.
Dalam AINNA, ChatGPT Pro + Ollama menjadi kombinasi paling praktikal untuk operasi dan R&D kami. Kami guna model optimum seperti Luna dan DeepSeek V4.1 secara agresif untuk pembangunan, distillation dan membina detached 系统 - manakala model yang lebih tinggi kebanyakannya masuk hanya untuk audit akhir, validasi dan pemberian arahan.
Dalam tempoh sebulan sahaja, kami bina 25 detached 系统, hampir separuh sudah app-based, dan progres pembangunan sistem kami kini kira-kira 3× lebih pantas.
Kami juga bangunkan AI agent dengan keupayaan 智能路由, serta web-based 命令行 dan Telegram protocol.
Jumlah kos operasi AI? Sekitar RM200/bulan sahaja.
Dan bukan development sahaja. Staf kami guna stack yang sama untuk kerja harian, termasuk menjana ribuan imej setiap minggu.
Jadi bahagian yang menarik bukan sekadar kos AI yang lebih rendah.
Ia adalah apa yang berlaku apabila model routing, internal agents dan detached 系统 mula menjadi infrastruktur kita sendiri - bukannya bergantung pada satu model mahal untuk semua perkara.
Mungkin token tak penat lagi. GPU pula yang fed up tengok beban kerja kami. He he he.
Guna model yang tepat untuk tugasan yang tepat. Simpan model paling kuat untuk audit dan hala tuju, dan jadikan kecerdasan yang boleh diulang sebagai infrastruktur yang kita miliki.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
关于kami juga bangunkan AI agent的说明很完整，基础部分尤其清楚。
关于itu bukan sekadar isu token的实际落地部分最吸引我。
这篇文章把sebelum hari ke- 7讲得比一般的AI介绍更具体。
7读起来很清楚，也容易跟着理解。