Apakah Implikasi Operasi Apabila Sistem AI Menggunakan 32 Bilion Token Setiap Bulan?✎ Edit

👁 985 tontonan
Apakah Implikasi Operasi Apabila Sistem AI Menggunakan 32 Bilion Token Setiap Bulan?

Bergantung kepada model, arkitektur, dan corak penggunaan, kos operasi boleh dengan mudah mencecah ratusan ribu dolar. Masalahnya bukan selalunya AI itu mahal. Kebanyakan masalah sebenar berpunca daripada penggunaan LLM bersaiz besar untuk setiap tugas, termasuk kerja-kerja yang sebenarnya boleh ditangani oleh peraturan mudah, skrip, pangkalan data, atau model tempatan yang lebih kecil.

Ia serupa dengan menggunakan lori berat untuk menghantar satu beg kecil dari Melaka ke Kuala Lumpur. Lori itu boleh menyiapkan tugas, tetapi Kancil boleh menghantar barangan yang sama dengan jauh lebih rendah penggunaan bahan api dan kos operasi. Inilah prinsip di sebalik Smart Routing: gunakan enjin pemprosesan yang betul untuk tugas yang betul.

Dari sudut operasi logistik dan pembangunan sistem yang saya uruskan di AINNA, ejen Sistem Berasingan Builder dalam NeuralOps menggunakan LLM tempatan, Guard Rails, dan Smart Routing untuk mereka bentuk dan membina keseluruhan sistem. Penggunaan token memang ketara semasa fasa pembelajaran awal, pembangunan, ujian, dan pengesahan - tetapi ini adalah penggunaan sementara.

Setelah Sistem Berasingan siap sepenuhnya, operasi berulang dipindahkan kepada peraturan tetap, perkhidmatan PHP, skrip automasi, pangkalan data, dan aliran kerja yang telah disahkan. Sistem kemudian boleh beroperasi berterusan tanpa memerlukan LLM untuk memproses setiap transaksi.

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

Hasil utama:

  • Penggunaan token lebih rendah

  • Kos operasi jangka panjang lebih rendah

  • Penggunaan LLM tempatan untuk kawalan lebih baik

  • Guard Rails bagi output yang boleh diramalkan

  • Smart Routing bagi mengelakkan penggunaan model yang terlalu besar

  • AI digunakan hanya apabila AI benar-benar diperlukan

  • Aliran kerja detached yang terus beroperasi tanpa caj token berulang

Prinsip NeuralOps mudah:

Jangan gunakan lori jika Kancil boleh menyiapkan tugas. AI membina sistem. Sistem kemudian beroperasi secara bebas.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Dimas Indonesia

Simpan dulu, terutama karena 3.

Ayu Indonesia

Whoever wrote this actually did the work on sekitar USD20 s 20.

Narin Thailand

The section on ia serupa dengan menggunakan lori is the strongest part for me.

Suda Thailand

Still thinking about ejen sistem berasingan builder dalam.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Hakam AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.