de.wedoany.com-Bericht: CNBC berichtete am 26. Juni, dass unter dem Druck stetig steigender KI-Rechnungen immer mehr US-Unternehmen nach Wegen suchen, Aufgaben mit gleicher Komplexität mit weniger Token-Verbrauch zu erledigen, um ihre KI-Ausgaben zu kontrollieren.
Das in San Francisco ansässige KI-Start-up Lindy mit rund 25 Mitarbeitern ist ein typisches Beispiel für diesen Trend. Das Unternehmen hatte zuvor hauptsächlich das Claude-Modell von Anthropic genutzt. CEO Flo Crivello verriet, dass die monatliche KI-Rechnung bereits die Gehaltskosten aller Mitarbeiter überstieg.
Crivello erklärte, dass das Unternehmen Anfang dieses Monats 100 % seines Datenverkehrs auf das DeepSeek-Modell umgestellt habe. Diese Entscheidung werde dem Unternehmen in den kommenden Monaten voraussichtlich Millionen Dollar einsparen. Crivello betonte, dass die KI-Rechnung für das Überleben des Unternehmens entscheidend sei, und zeigte die Kostenkurve seines Unternehmens nach dem Modellwechsel, die einen drastischen Kostenabfall aufwies. Sein früherer Arbeitgeber Uber, bei dem er fünf Jahre lang tätig war, schränkt KI-Aufrufe ebenfalls streng ein und hat in diesem Monat für einige KI-Tools gestaffelte Ausgabenobergrenzen eingeführt, wobei die Basisstufe bei 1.500 Dollar pro Monat liegt.
Mehrere Beratungsunternehmen und Unternehmensadministratoren wiesen darauf hin, dass der Bereich, in dem die KI-Ausgaben zuerst außer Kontrolle gerieten, die unterstützende Programmierung sei, da Entwickler große Mengen an Token für die Entwicklung neuer Tools und Dienste verbrauchten.
Angesichts der hohen Kosten beginnen Unternehmen, die Nutzungsszenarien streng einzuschränken und auf eine „Modell-Routing“-Strategie umzusteigen, bei der Modelle je nach Aufgabe zugeordnet werden, anstatt das teuerste Spitzenmodell für alle Szenarien einzusetzen.
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