Kalau pasukan AI anda sudah tersentuh had model premium sebelum masuk hari ke-7, percayalah - itu bukan sekadar masalah token.
Itu masalah unit economics dan arkitektur.
Bila klien saya kongsi situasi ini, saya tak terus tanya model mana yang mereka guna. Saya tanya: berapa lama lagi bisnes anda mampu tanggung kos ini?
Di AINNA, ChatGPT Pro + Ollama jadi kombinasi yang paling praktikal untuk kami. Kami guna model optimum seperti Luna dan DeepSeek V4.1 secara agresif untuk development, distillation dan membina detached 系统 - manakala model yang lebih tinggi masuk hanya untuk final audit, validation dan memberi arahan.
Dalam masa sebulan sahaja, kami bina 25 detached 系统, hampir separuh sudah dalam bentuk app, dan progres development kami kini lebih kurang 3× lebih pantas.
Kami juga bina AI agent dengan keupayaan 智能路由, serta web-based 命令行 dan Telegram protocol kami sendiri.
Jumlah kos operasi AI? Dalam lingkungan RM200/bulan sahaja.
Dan bukan untuk development sahaja. Pasukan kami guna stack yang sama untuk kerja harian, termasuk menjana ribuan imej setiap minggu.
Jadi bahagian yang paling menarik bukan sekadar kos AI yang lebih rendah.
Yang menarik ialah apa yang berlaku apabila model routing, internal agents dan detached 系统 mula menjadi infrastruktur anda sendiri - bukan lagi bergantung pada satu model mahal untuk semua perkara.
Klien saya pun dah tak risau pasal token lagi. GPU pula yang fed up tengok kami. He he he.
Guna model yang betul untuk kerja yang betul. Simpan model paling kuat untuk audit dan hala tuju, dan jadikan kecerdasan yang berulang sebagai infrastruktur yang anda miliki sendiri.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
总结部分让kami guna model optimum seperti的重点更加清楚。
关于bila klien saya kongsi situasi的说明很完整，基础部分尤其清楚。
这篇文章对distillation dan membina detached 系统的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
同意作者对masuk hari ke- 7的判断，方向很清楚。
看第二遍才注意到itu masalah unit economics dan的细节。