「Token's End」は、生産性向上に負担をかけた場合に支払う人ですか

オリジナルタイトル:「トークンの終了」! AIは、津波の価格固定の途中にあります
元の源:機械中心

最近は、「トークンポカリプス」という大きな議論の主題でした。

これは GitHub Copilot のリエンジニアリングによるものです。 Copilotは6月1日からトークンベースの課金モデルに完全にシフトしました。 トークンコストのマルチプライヤーはモデル間で大きく変化し、一部のモデルの単価は他のモデルよりも60倍高い。

そして、ユーザーが「本物の良い」であると広く認識されている高度なモデルは、最悪のものです。

AnthropicやOpenAIなどの多くのヘッドAI企業がリストされているように準備しているように、AIはより深刻な利益圧力に直面します、おそらくより多くのプロデューサーが価格のハイキングに追いつくために。

常にAIの活用コストは、企業拡大の生産性に欠かせません。 前の期間に発生した「tokenmaxxing」波は、従業員トークンの使用量の駆動力と比較して、トークンのエンドアプローチとして終わる。

「トップからトップまで、6ヶ月は、全tide of tokenmaxxxing」

ビジネスジレンマ

大規模な企業からの開発者は、素晴らしいジレンマについて説明しました。同社は、従業員にAIツールの使用を課し、トークンはあまりインタビューされません。 しかし、新しい価格設定では、トークンもインタビューされます。

さらに重要なのは、Copilotのチームは「スタッフレベルのトークン制限」機能にアクセスできませんでした。 つまり、新規の請求モデルの下に、従業員は会社全体の「1日分の予算を燃やすことができます。

「私の仕事はソフトウェアでビジネス上の問題を解決するものではありません」と開発者は書いています。「私の仕事はトークンの使用を解決することです。」

コメントのセクションはさらに優れています。 「企業方針は「AIですべてを行う」と結論づけました。しかし、LMMがあまりにも多くのトークンを消費すると無効になり、その月の残りのAIを使用していないと批判されるので、あまり使用しないでください。」

企業がAIの生産性に重点を置いており、二重刃の剣になる可能性があります。

AIセミナーでは、AIシステムがダウンした後、AIを離れることができないため、大企業から「ショー」する1つの情報管理者が作業を中止しました。

プロのトレーニングの年数を持つ男性は、AIチャットボックスから離れるのを認めるのに自由であるとき働くことができませんか? キャリアを振り返っていきたい

Uber Overexpenditure:産業microcosm

AIモデルのほとんどがパッケージ化され、企業の予算を制御する問題は、トークンの傾向によって徐々にボリュームで充電されます。

Uberは1ヶ月半にフルアークを完成させました。まず、「AIは予想よりもはるかに速く燃やされた」ことを発見し、緊急の天井とスタッフの制限を設定します。

多くのAIを使っているUberのような企業がすぐに壁を打つことができると想像してみてください。TechCrunchのポッドキャストは「問題は、AIの研究室がクライアントの意思にお金に合うようにすることができますか?」と述べています

1つの冷たい知識:ChatGPT さらに、当初は、戦略的検討なしで$ 20を$ 20に値しました。 業界全体がこの出発点に引き続き支払います。

「あなたの仕事はAIに交換しませんが、あなたの予算はかもしれません。」

Redditは、より興味深い詳細を持っています。 AWSのBedrockのコスト監視パネルは、クラウドウォッチでリアルタイムに費やしたすべてのトークン(キャッシュトークンを含む)、すべてのモデルを置くために、同社でセットアップされました。 コメントセクションの反応は、次のようにしました: "おめでとうございます、あなたはそれらを新しいKPIインジケータを与えました。"

別の大手企業は、AIレベルが疲れたとき、所有者は、VSCodeの統合なしで、GPT-4.2に強制的に低下しました。

科学業界やテクノロジー業界にない知見人は、多くの声をあげました。「このことは、企業がお金を稼ぐのに役立ち、より多くのエネルギーと実際の時間を消費してきました。」

業界全体が「AIがすべてを交換する」という物語にまだ没入しているとき、より現実的な問題は表面化されています: 難しい対数の請求書は支払わなければなりません。 トークンの終了は、清算の始まりに過ぎません。

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