Intelligente Kostenoptimierung
EDDIs Modell-Kaskadierungssystem ermöglicht kostenoptimiertes Multi-Modell-Routing. Beginnen Sie mit schnellen, kostengünstigen Modellen und eskalieren Sie automatisch zu leistungsfähigeren (und teureren) Modellen nur bei niedriger Konfidenz, so senken Sie KI-Kosten ohne Qualitätseinbußen.
Kaskadierungsfunktionen
- Kostenoptimierung: Günstige/schnelle Modelle zuerst, Eskalation zu leistungsstarken Modellen nur bei niedriger Konfidenz
- 4 Konfidenzstrategien: Strukturierte Ausgabe, Heuristik, Bewertungsmodell oder keine, wählen Sie die Bewertungsmethode für Ihren Anwendungsfall
- Budgets pro Konversation: Automatische Kostenverfolgung mit Budgetgrenzen und Konversationsbereinigung bei Überschreitung
- Mandanten-Kostenobergrenzen: Monatliche Kostenbudgets pro Mandant mit automatischer Durchsetzung in Multi-Mandanten-Bereitstellungen
- 19 LLM-Anbieter: Kombinieren Sie beliebige davon in einer Kaskade, zum Beispiel eine Gemini-Flash- oder DeepSeek-Stufe vor Claude oder GPT. Siehe den Modellkatalog
So funktioniert es
Konfigurieren Sie eine Kaskadenkette von Modellen, sortiert nach Kosten. Für jede Benutzernachricht probiert EDDI zunächst das günstigste Modell aus und bewertet die Konfidenz. Fällt die Konfidenz unter den Schwellenwert, wird automatisch zum nächsten Modell in der Kette eskaliert. Veröffentlichte Einsätze dieses Musters berichten 31% (ein Produktions-Workload mit 75.000 Anfragen) bis 58% (ein 8-wöchiger Enterprise-Pilot) niedrigere Inferenzkosten bei gleichbleibender Qualität. Wie viel Sie sparen, hängt davon ab, wie viele Ihrer Anfragen einfach sind und wie weit die Preise Ihrer Stufen auseinanderliegen: siehe die Belege und ihre Einschränkungen.