تحسين ذكي للتكاليف
يتيح نظام تتابع النماذج في EDDI توجيهاً متعدد النماذج واعياً بالتكلفة. ابدأ بنماذج سريعة وغير مكلفة وصعّد تلقائياً إلى نماذج أقوى (وأغلى) فقط عند انخفاض الثقة، مما يقلل تكاليف الذكاء الاصطناعي بدون التضحية بالجودة.
ميزات التتابع
- تحسين التكلفة: جرّب النماذج الرخيصة/السريعة أولاً، وصعّد إلى النماذج القوية فقط عند انخفاض الثقة
- 4 استراتيجيات ثقة: مخرجات منظمة، استدلال، نموذج حاكم، أو بدون، اختر طريقة التقييم المناسبة لحالتك
- ميزانيات لكل محادثة: تتبع تلقائي للتكاليف مع سقوف الميزانية وإخلاء المحادثة عند تجاوزها
- سقوف تكلفة المستأجر: ميزانيات تكلفة شهرية لكل مستأجر مع تطبيق تلقائي في النشر متعدد المستأجرين
- 19 مزود LLM: امزج أياً منها في تتابع واحد، مثل طبقة Gemini Flash أو DeepSeek أمام Claude أو GPT. راجع كتالوج النماذج
كيف يعمل
كوّن سلسلة تتابع من النماذج مرتبة حسب التكلفة. لكل رسالة مستخدم، يجرب EDDI النموذج الأرخص أولاً ويقيّم الثقة. إذا انخفضت الثقة عن الحد، يصعّد تلقائياً إلى النموذج التالي في السلسلة. تشير عمليات نشر منشورة لهذا النمط إلى خفض تكلفة الاستدلال بنسبة 31% (حمل إنتاجي من 75,000 استعلام) إلى 58% (تجربة مؤسسية لمدة 8 أسابيع) مع الحفاظ على الجودة. يعتمد مقدار توفيرك على نسبة الاستعلامات السهلة لديك ومدى تباعد أسعار طبقاتك: راجع الأدلة وتحفظاتها.