すべてのAIリクエストを、Finestの基準で。
各ワークロードに本当に必要なのはどのモデルか、あるいはどのモデルの組み合わせかを、実測で確かめます。お客様のトラフィックと、お客様が設定した品質基準に基づき、その基準をクリアする最も低コストな構成で応答します。すべて自動で。上乗せはありません。
速い、安い、高品質。3つとも選べます。
研究レポートを読むあなたは、
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8倍安いモデルでも合格し続けるリクエスト種別はどれか、リーダーボードではなく自社のトラフィックで計測して把握していますか?
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送ったばかりのリクエストの中身を把握していますか?どれだけが指示で、どれだけが貼り付けたコンテキストで、そしてどれだけが10回目の再送信をしている履歴なのか。
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どのリクエストなら分割して並列に応答できるのか、そしてどれが分割した瞬間に破綻するのか、把握していますか?
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推論が要らないリクエスト種別で、推論をオフにしていますか?
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出力トークンの単価が入力トークンの5倍なのに、リクエスト種別ごとに出力の上限を設定していますか?
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トークンの一つひとつにフロンティア価格が付いているのに、貼り付けるコンテキストを指示には手を触れずに圧縮できていますか?
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キャッシュのブレークポイントを、プロンプトが実際にバイト単位で一致しなくなる位置に置き、誰も2回目を引かないキャッシュに書き込みの割増料金を払う前に、損益分岐点を把握していますか?
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そもそも大きなモデルを必要としていなかったリクエストを小さなモデルに振り分け、エスカレーションの費用はすべて削減額から差し引いていますか?
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高価な1回の呼び出しを安価な工程に分割し、フロンティアモデルには5つ全部ではなく、それが必要だった1つの工程だけを任せていますか?
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安価なモデルが簡単な入力では完璧に見えて、難しい入力では崖を落ちるように破綻することを把握していますか?平均値は、どれがどちらなのかを決して見せてくれません。
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どのエラーがどんなバリデーターにも捕捉できないのか、把握していますか?そこで唯一の警報になるのは、独立した2つの回答が食い違うことです。
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システム全体が品質基準をクリアすることを出荷前に証明し、そして足元でバージョン番号が変わった日には、その証明を捨てて検証し直していますか?
そして来週の火曜日に新しいモデルが出たら、この12問を、もう一度すべてやり直しますか?
Finestは、12問すべてに答えます。継続的に。
ゲートは、モデルがリリースされるたびに、あなたが設定した品質基準ですべてのリクエスト種別を再検証します。だから来週の火曜日も、請求額が低いままの、いつもどおりの一日です。
速い、安い、高品質。
3つとも選べます。
2分で、品質を犠牲にせずAPIコストの削減を始められます。削減できなければ、無料です。
実証ゼロなら、請求もゼロ。
規模の大きいワークロードですか?それとも、まず相談したいですか? セールスに連絡 → 届く先はキューではなく、人です。