رونمایی OpenAI از «پردازش فلکس» برای افت هزینه منفعت گیری از AI_دوپلر

رونمایی OpenAI از «پردازش فلکس» برای کاهش هزینه استفاده از AI

[ad_1]
نوشته و ویرایش شده توسط مجله دوپلر

OpenAI به منظور رقابت جدی‌تر با شرکت‌هایی همانند گوگل، گزینه جدیدی به نام «پردازش فلکس» (Flex Processing) را برای API مدل‌های هوش مصنوعی خود معارفه کرده است. این گزینه که فعلاً در قالب نسخه بتا اراعه شده، امکان منفعت گیری از مدل‌ها با هزینه‌ای کمتر را فراهم می‌کند، هرچند در روبه رو، شدت جواب‌دهی آن پایین‌تر خواهد می بود و بعضی اوقات نیز امکان پذیر منبع های به‌طور موقت در دسترس نباشند.

پردازش فلکس فعلاً برای مدل‌های استدلالی تازه OpenAI یعنی o3 و o4-mini در دسترس است. این چنین منفعت گیری از این گزینه زیاد تر برای کارهای کم‌برتری یا غیرتولیدی همانند برسی مدل‌ها، غنی‌سازی داده‌ها و پردازش‌های ناهم‌زمان نظر شده است.

افت هزینه منفعت گیری از مدل‌های OpenAI

هزینه منفعت گیری از API با این گزینه دقیقاً به نصف افت می‌یابد. برای مدل o3، قیمت پردازش فلکس ۵ دلار به‌ازای هر میلیون توکن ورودی و ۲۰ دلار برای هر میلیون توکن خروجی است؛ درحالی‌که قیمت عادی به ترتیب ۱۰ دلار و ۴۰ دلار است. برای مدل o4-mini نیز قیمت از ۱.۱۰ دلار برای هر میلیون توکن ورودی و ۴.۴۰ دلار برای توکن‌های خروجی، به ترتیب به ۰.۵۵ دلار و ۲.۲۰ دلار افت می‌یابد.

این گزینه تازه درحالی از سوی OpenAI معارفه شده که هزینه منفعت گیری از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی روزبه‌روز زیاد تر می‌بشود و رقبایی همانند گوگل نیز مدل‌های کم‌هزینه‌تر و بهینه‌تری معارفه می‌کنند. به‌گفتن مثال، گوگل اخیراً مدل Gemini 2.5 Flash را معارفه کرده که با هزینه‌ای کمتر، عملکردی برابر یا بهتر از مدل R1 شرکت DeepSeek دارد.

OpenAI با ارسال یک ایمیل به مشتریان خود برای معارفه گزینه پردازش فلکس توضیح داده که کاربران سطوح ۱ تا ۳ مصرف آن (بر پایه مقدار هزینه مصرفی) برای دسترسی به مدل o3، باید فرآیند احراز هویت تازه این شرکت را تکمیل کنند. حمایتاز خلاصه‌سازی استدلالی و API استریم نیز منوط به این احراز هویت است.

پیش‌تر این شرکت اظهار کرده می بود که مقصد از این احراز هویت، جلوگیری از سوءاستفاده و نقض سیاست‌های منفعت گیری از خدمات این شرکت است.

دسته بندی مطالب
مقالات کسب وکار

مقالات تکنولوژی

مقالات آموزشی

سلامت و تندرستی

[ad_2]