Sejak menggunakan OpenClaw di AINNA, penggunaan token kami turun dari 34 bilion token sebulan kepada 1.5 bilion token sebulan menerusi pendekatan 独立系统.
Kini, dengan Refactor dan Resegment, kami mengurangkan lagi kepada kira-kira 750 juta token sebulan.
Angka-angka ini mungkin kedengaran teknikal, tetapi apa yang paling penting ialah apa yang ia mewakili untuk pelanggan kami di 马来西亚: kos operasi AI yang lebih rendah, prestasi yang lebih pantas, dan akses kepada teknologi pintar yang sebelum ini mungkin dianggap terlalu mahal untuk 中小企业.
Apabila saya berbual dengan pemilik perniagaan, satu kebimbangan yang sering timbul ialah: "Adakah AI ini akan menambah beban kos syarikat saya?" Pengalaman kami dengan OpenClaw membuktikan bahawa jawapannya tidak semestinya - asalkan kita reka sistem dengan betul.
Dahulu, AI terpaksa membaca terlalu banyak konteks berulang kali hanya untuk membuat perubahan kecil. Itulah yang menyebabkan pembaziran token, kos lebih tinggi, pelaksanaan lebih perlahan, dan bebanan tidak perlu pada sistem.
Dengan 独立系统, beban kerja menjadi lebih fokus. Dengan Refactor dan Resegment, setiap proses menjadi lebih terstruktur. AI tidak perlu lagi mengimbas keseluruhan sistem setiap kali. Ia hanya bekerja pada bahagian tepat yang penting.
Itulah cara kami bergerak dari:
34B → 1.5B → 750M token/bulan
Kurang konteks.
Kurang pengulangan.
Kurang pembaziran.
Kos lebih rendah.
Pelaksanaan lebih pantas.
Bagi saya, ini membuktikan satu perkara dengan jelas: masa depan kecekapan AI bukan hanya bergantung pada GPU yang lebih besar atau perkakasan yang lebih kuat. Ia tentang rekabentuk sistem yang lebih pintar - yang dibina berpandukan keperluan perniagaan sebenar.
Di AINNA, itulah yang kami usahakan setiap hari. Bukan hanya untuk membangunkan teknologi yang canggih, tetapi untuk memastikan teknologi itu memberi nilai nyata dan mampu milik kepada 中小企业 di 马来西亚.
Kecekapan bermula dari rekabentuk sistem. Dan rekabentuk sistem yang baik bermula dari memahami apa yang pelanggan benar-benar perlukan.
#OpenClaw #AI #LLM #AIAgents #系统架构 #Token优化 #Software工程 #AI工程 #效率
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
看第二遍才注意到750M token/bulan kur 34B的细节。
收藏了，主要是为了satu kebimbangan yang sering timbul。
我会把kira-kira 750 jut 750这一段分享给需要了解技术的同事。
这篇文章适合团队用来开始讨论sejak menggunakan openclaw di AINNA。
总结部分让kami turun dari 34的重点更加清楚。