当一个 AI 系统每月消耗 320 亿个代币时会发生什么?✎ Edit

👁 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 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 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic Artificial 智能 Author profile Rozni AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
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。