推理经济学和成本优化

推理经济学使 AI 成本在工作单元中可见，并使用架构、模型选择、缓存、批处理、检索和工作流程设计来满足质量和利润阈值。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力，具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

AI 成本必须以工作单元来理解。我们根据工作负载量和服务水平对调用、令牌、上下文、检索、工具、重试、人工审查、基础设施、并发性和提供商定价进行建模。这揭示了哪些产品具有可持续的成本曲线，以及架构在哪些方面推动了可避免的支出。

优化选项包括任务分解、较小或专门的模型、模型路由、提示和语义缓存、更短的上下文、更好的检索、批处理、异步工作、确定性检查和改进的故障处理。每项更改都根据相同的质量和可靠性阈值进行测试。

操作仪表板将每个已完成任务的成本与质量、延迟、采用率和业务价值联系起来。然后，团队可以决定是否更改工作流程、架构、模型、提供商或价格，而不是将 API 总支出视为无法解释的基础设施账单。