HizmetlerIV — Güvenlik, Veri Gizliliği ve LLMOps / Üretim Yönetimi

Yapay Zekâ Maliyet Optimizasyonu

Compute, Token ve Altyapı Maliyet Optimizasyonu

Hangi sorunu çözüyor?

Canlıdaki yapay zekâ sistemlerinde artan kullanıcı ve sorgu sayısı ile birlikte donanım (GPU) ve API token maliyetlerinin kontrolden çıkması.

Nasıl kuruyoruz?

Semantik Önbellekleme (Semantic Caching) mekanizmaları kurarak benzer soruların model çalıştırmadan, önbellekten milisaniyeler içinde yanıtlanmasını sağlıyoruz. Dinamik Model Yönlendirme (Dynamic Model Routing) ile basit sorguları küçük/ucuz modellere, karmaşık analitik sorguları ise büyük modellere yönlendiriyoruz. İstem (Prompt) sıkıştırma ve token kırpma algoritmaları ile veri transfer maliyetlerini düşürüyoruz.

Ne değişiyor?

Maliyetin uç, kullanıcı ve soru tipine göre kırıldığı, en pahalı kalemlerin önce ele alındığı ve her değişikliğin kalite ölçümünden geçtiği bir optimizasyon çalışması. Ne kadar tasarruf edileceğini mevcut kullanım deseni belirliyor; ölçüm öncesinde bir oran söylemek tahminden ibaret olurdu.

Ne zaman başlanır?

Yapay zekâ faturası artıyor ama artışın hangi kullanımdan geldiği bilinmiyorsa bu hizmet gerekir. Sizde olması gereken tek şey erişim: fatura kalemleri ve trafik kaydı. Bu ikisi yoksa optimizasyon değil tahmin yapılır — ve neyin ucuzladığını söyleyemeyen bir çalışma, tasarrufu da kanıtlayamaz.

Nasıl çalışıyoruz?

Önce maliyeti kırıyoruz: hangi uç, hangi kullanıcı, hangi soru tipi ne kadar tutuyor. Fatura tek kalem geldiğinde bile trafik kaydından bu dağılım çıkarılabilir. Sonra en pahalı üç kalemle başlıyoruz — uzun kuyruğu optimize etmek emek harcatır, para kazandırmaz. Semantik önbellek ve model yönlendirmesi kalite ölçümüyle BİRLİKTE açılıyor: ucuzlayan ama kötüleşen bir sistem tasarruf değildir.

Ne zaman uygun değil?

Tasarruf oranı önceden taahhüt edilmiyor; ne kadar kazanılacağı mevcut kullanım desenine bağlıdır ve o desen ölçülmeden bilinemez. Donanım alım kararı ve tedarikçi pazarlığı kapsam dışıdır. Kalite pahasına ucuzlatma da yapmıyoruz: her değişiklik ölçüm setinden geçiyor, taban çizgisinin altına düşen bir değişiklik uygulanmıyor.

Diğer hizmetler

OpenAIGeminiAnthropicQwenGrokKimiGoogleAmazon S3Windows 365MetaHugging FaceAmazonAppleAndroidVisual StudioLLM