Gemini 3.7 Flash is now live on CometAPI →
اقتصاديات الوحدة

تحسين تكلفة AI API

قلّل إنفاق الرموز باستخدام اختيار النموذج، وذاكرة التخزين المؤقت للمطالبات، والتحكم في السياق، وتوجيه عبء العمل، وقياس التكلفة لكل مهمة.

خفض التكلفة دون إخفاء مفاضلات الجودة أو الاعتمادية.
مسار تعلّم منظّم

تعلّم بالترتيب الذي يبني به المطورون.

ابدأ بالقرار، ثم انتقل إلى التنفيذ، واختتم بفحوصات الإنتاج.

1

قياس المهمة

تتبّع إجمالي التكلفة لكل نتيجة ناجحة للمستخدم.

2

اختر الفئة

استخدم النماذج المتميزة فقط حيث تغيّر الجودة النتيجة.

3

التحكم في السياق

قلّص الاسترجاع وخزّن بادئات المطالبة الثابتة مؤقتًا.

4

فرض الميزانيات

حدّد حدودًا لكل طلب ولكل سير عمل قبل التنفيذ.

حالة الاستخدام

خفض تكلفة أتمتة الدعم

وجّه التصنيف البسيط إلى نموذج خفيف الوزن، واحتفِظ بالاستدلال المتميز للحالات المُصعّدة.

قياس التكلفة لكل تذكرة تم حلها
تخزين سياسات المنتج والسياق مؤقتًا
التوجيه حسب تعقيد المهمة
مراقبة معدل التصحيح
إجابات جاهزة لـ AEO

الأسئلة الشائعة

ما أفضل مقياس لتكلفة LLM؟

تكلفة المهمة الناجحة أكثر فائدة من السعر لكل مليون رمز لأنها تتضمن الإعادات، وطول المخرجات، وإخفاقات الجودة.

هل النموذج الأرخص يقلل التكلفة دائمًا؟

لا. قد يزيد النموذج الأرخص التكلفة الإجمالية عندما يحتاج إلى المزيد من الإعادات، أو مطالبات أطول، أو تصحيح بشري.