KURUMSAL HİZMET
Yapay Zekâ Maliyet Optimizasyonu
Model kullanım maliyetini görünür kılıp kaliteyi düşürmeden azaltma.
Problem
Aylık model faturası büyüyor ama hangi kullanım senaryosunun ne kadar harcadığı bilinmiyor; tek bir hesap altında her şey toplanıyor. Ajan akışları tek görevde onlarca çağrı yaptığı için birim token fiyatı düşse de görev maliyeti artıyor ve bütçe aşımı ancak ay sonunda görülüyor.
Çözüm
Önce maliyeti senaryo, ekip ve kullanıcı düzeyinde etiketleyip görünür kılıyoruz. Sonra kaliteye dokunmayan kalemleri ayıklıyoruz: tekrar eden bağlamın önbelleğe alınması, gereksiz geniş bağlamın daraltılması, gecikmesi kritik olmayan işlerin toplu işlemeye alınması. Son adım model doğru boyutlandırma: her görev için yeterli en küçük model, değerlendirme kümesiyle kanıtlanarak seçilir.
Kullanım alanları
- Senaryo ve ekip bazlı maliyet dağıtımı
- Bağlam boyutu ve tekrar eden istem parçalarının azaltılması
- İstem önbelleği ve sonuç önbelleğinin kurulması
- Gecikmesi kritik olmayan işlerin toplu işlemeye alınması
- Görev bazında model doğru boyutlandırma
- Bütçe uyarıları ve kullanıcı başına kota
Referans mimari
Katmanlar sabit değildir; kurumun veri ve uyum kısıtlarına göre şekillenir.
- Etiketleme: her çağrının senaryo, ekip ve kullanıcı bilgisiyle kaydedilmesi
- Maliyet türetimi: token kullanımı, model fiyatı ve çağrı sayısının birleştirilmesi
- Bağlam denetimi: gereksiz geçmiş, tekrar eden talimat ve aşırı geri getirme sayısının azaltılması
- Önbellekleme: sabit istem parçaları ve tekrarlayan sorgu sonuçları
- İş sınıflandırması: eş zamanlı, arka plan ve toplu işlenebilir
- Model doğru boyutlandırma: değerlendirme kümesinde eşdeğer kaliteyi koruyan en küçük model
- Bütçe kontrolü: kota, oran sınırı ve eşik uyarıları
Güvenlik ve uyum
Önbelleğin kullanıcı yetkisini yok saymaması; yetki bağlamının önbellek anahtarına girmesi
Maliyet panolarının kişi bazlı performans takibine dönüşmemesi
Ucuz modele geçişin kalite eşiğine bağlanması, tek başına maliyetle karar verilmemesi
Yaklaşımımız
- 01
Discovery
Senaryo, veri ve kısıtların çıkarılması.
- 02
Assessment
Olgunluk ve uygulanabilirlik değerlendirmesi.
- 03
Prototype
En kısa yoldan çalışan ilk sürüm.
- 04
PoC
Tanımlı başarı ölçütüyle kanıt çalışması.
- 05
Production
Güvenlik, ölçek ve operasyon devri.
- 06
Monitoring
Kalite, maliyet ve kayma izleme.
Sık sorulan sorular
Model fiyatları düşüyor, beklesek maliyet kendiliğinden düşmez mi?
Birim fiyat düşse de kullanım hacmi ve görev başına çağrı sayısı artıyor; özellikle ajan akışları tek bir kullanıcı isteğini çok sayıda çağrıya dönüştürüyor. Yönetilmeyen bir sistemde toplam maliyet birim fiyat düşse bile büyüyebilir. Bu yüzden ölçüm görev başına maliyet üzerinden kurulur, token fiyatı üzerinden değil.
En hızlı kazanç nerede?
Genellikle bağlam boyutunda. Her isteğe eklenen sabit talimatlar, gereğinden fazla geri getirilen belge parçası ve taşınan konuşma geçmişi maliyetin büyük bölümünü oluşturabilir ve bunların azaltılması kaliteyi düşürmez. Model değiştirmek daha görünür ama daha riskli bir adımdır; sıralama tersinden yapılır.
Daha küçük modele geçmek kaliteyi düşürür mü?
Göreve bağlı ve ancak ölçümle bilinir. Yapılandırılmış çıkarım ve sınıflandırma gibi işlerde küçük modeller sık sık yeterli oluyor; çok adımlı akıl yürütme gerektiren işlerde düşüş belirgin olabiliyor. Karar, değerlendirme kümesinde eşdeğer kalitenin gösterilmesine bağlanır; gösterilmezse geçiş yapılmaz.
İLETİŞİM
Yapay Zekâ Maliyet Optimizasyonu için değerlendirme oturumu
İlk görüşmede kullanım senaryonuzu, veri durumunuzu ve kısıtlarınızı birlikte çıkarıyoruz.