Apa yang Berlaku Apabila Sistem AI Menggunakan 32 Bilion Token Setiap Bulan? - Dari Sudut Operasi Logistik✎ Edit

👁 770 tontonan
Apa yang Berlaku Apabila Sistem AI Menggunakan 32 Bilion Token Setiap Bulan? — Dari Sudut Operasi Logistik

Dari pengalaman saya mengurus operasi logistik, kos operasi bergantung kepada model, seni bina, dan corak penggunaan - ia mudah mencecah ratusan ribu dolar setiap bulan. Masalahnya bukan semestinya AI itu mahal. Lebih kerap, masalah sebenar ialah syarikat memanggil LLM besar untuk setiap tugas, termasuk kerja-kerja yang sebenarnya boleh diselesaikan dengan peraturan mudah, skrip, pangkalan data, atau model tempatan yang lebih kecil.

Ini umpama menghantar satu beg kecil dari Melaka ke Kuala Lumpur menggunakan lori 10 tan. Lori itu boleh menyelesaikan kerja, tetapi Kancil boleh menghantar barang yang sama dengan jauh lebih jimat minyak dan kos operasi. Inilah prinsip di sebalik Smart Routing: gunakan enjin pemprosesan yang sesuai untuk tugasan yang sesuai.

Dari sudut operasi logistik saya di AINNA, ejen Sistem Berasingan Builder dalam platform NeuralOps menggunakan LLM tempatan, Guard Rails, dan Smart Routing untuk mereka bentuk dan membina sistem. Penggunaan token yang besar memang berlaku semasa fasa pembelajaran awal, pembangunan, ujian, dan pengesahan - tetapi ini bersifat sementara, sama seperti persediaan operasi sebelum penghantaran harian bermula.

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

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

Hasil utama dari sudut operasi:

  • Penggunaan token lebih rendah

  • Kos operasi jangka panjang lebih rendah

  • Penggunaan LLM tempatan untuk kawalan lebih baik

  • Guard Rails bagi output yang lebih terkawal dan boleh diramal

  • Smart Routing untuk mengelakkan penggunaan model yang terlalu besar

  • AI hanya digunakan apabila AI benar-benar diperlukan

  • Aliran kerja detached yang terus berjalan tanpa caj token berulang

Prinsip NeuralOps mudah:

Jangan gunakan lori jika Kancil boleh menyelesaikan kerja. AI membina sistem. Selepas itu, sistem bergerak sendiri.

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
Arjun India

मुझे 1 वाला हिस्सा पसंद आया, यह बहुत सैद्धांतिक नहीं है।

Julin Kadazan, Malaysia

The framing on kos operasi bergantung kepada model is better than expected.

Ginsang Kadazan, Malaysia

Simpan, sebab 1.

Dimas Indonesia

Worth reading for ini umpama menghantar satu beg alone.

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 →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability 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 Hakim 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.

16 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.