数据驱动的模型选择策略
背景：不同AI供应商在价格、响应速度和任务适应性上存在显著差异，盲目选择可能导致成本浪费或效果不佳。
优化方法：
- 使用”Compare Models”工具：上传测试数据（如需要翻译的文本样本），系统会并行调用多个模型返回对比报告
- 分析维度包括：处理耗时（毫秒）、输出质量评分、单次调用成本
- 性能平衡建议：对于实时应用优先选择低延迟模型，批处理任务则可考虑成本更优方案
实操步骤：
- 在仪表板创建”New Comparison”任务
- 选择任务类型（如文本分类/图像生成）
- 输入测试数据并选择待比较的供应商（建议不超过5个）
- 查看结果报告，重点关注中文处理能力指标
补充技巧：可以预设工作流中的”Fallback”机制，当首选模型超时时自动切换备用供应商。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEden AI: Verbindung von mehr als 100 KI-Modellen über eine einheitliche APIDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何优化AI模型选择的成本和性能？
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