当一个 AI 系统每月消耗 320 亿个代币时会发生什么?

👁 1k views
当一个 AI 系统每月消耗 320 亿个代币时会发生什么?

Sebagai pemilik perniagaan, kita sering dengar AI itu 'mahal'. Tetapi dari sudut pandang pelanggan di AINNA, masalahnya bukan semestinya AI itu sendiri mahal - masalahnya apabila syarikat menggunakan LLM besar untuk setiap tugas, termasuk kerja-kerja yang sebenarnya boleh diselesaikan dengan peraturan mudah, skrip, pangkalan data, atau model kecil yang dihos tempatan.

Ia umpama menggunakan lori berat untuk menghantar satu beg kecil dari 马六甲 ke Kuala Lumpur. Lori itu boleh buat kerja, tapi Kancil pun boleh hantar barang yang sama dengan jauh lebih jimat minyak dan kos penyelenggaraan. Itulah prinsip di sebalik 智能路由: gunakan enjin pemprosesan yang betul untuk tugas yang betul.

Di NeuralOps, 独立系统 构建者 代理 kami menggunakan local LLM, Guard Rails, dan 智能路由 untuk mereka bentuk dan membina sistem. Memang agen ini menggunakan token yang banyak semasa fasa pembelajaran, pembangunan, ujian, dan pengesahan awal - tetapi penggunaan ini bersifat sementara.

Setelah 独立系统 siap, operasi berulang akan dipindahkan ke peraturan tetap, perkhidmatan PHP, skrip automasi, pangkalan data, dan aliran kerja yang telah disahkan. 系统 ini kemudian boleh berjalan berterusan tanpa memerlukan LLM untuk memproses setiap urus niaga.

Hasilnya, penggunaan token bulanan boleh jatuh dari kira-kira 32 bilion token kepada hanya 1.5–2 bilion token, kebanyakannya untuk kes-kes pengecualian, situasi tidak dikenali, penambahbaikan sistem, dan tugas yang benar-benar memerlukan AI. Dalam sesetengah kes penggunaan, aliran kerja teras yang detached mungkin hanya memerlukan kos operasi sekitar USD20 sebulan, bergantung kepada infrastruktur dan beban kerja.

Apa yang bisnes anda peroleh:

  • Penggunaan token yang lebih rendah

  • Kos operasi jangka panjang yang lebih rendah

  • Penggunaan local LLM untuk kawalan lebih baik

  • Guard Rails untuk output yang lebih terjangka

  • 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 sangat mudah:

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

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
Robotics Governed robotics at the industrial edge Perception → safety gateway → controller Explore →
AINNA
CLICK ME
Rotating Earth

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.