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如何优化AI模型选择的成本和性能?

2025-08-25 1.3 K

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:

  1. 在仪表板创建”New Comparison”任务
  2. 选择任务类型(如文本分类/图像生成)
  3. 输入测试数据并选择待比较的供应商(建议不超过5个)
  4. 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。

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