"Token's End"는 다음과 같습니다. 비용을 지불하면 생산성이 향상됩니다

원래 제목 : "토큰의 끝"! AI는 가격 설정 tsunami의 중간에 있습니다
본래 근원: 기계 심장

최근 새로운 용어는 광범위한 토론의 주제였다 : "Tokenpocalypse"。

이것은 GitHub Copilot의 가격 재 설계로 인해되었습니다. 6 월 1 일부터 Copilot은 토큰 기반 청구 모델에 완전히 이동했습니다. 토큰 비용 승수는 모델 사이에서 크게 다르며 일부 모델의 단일 토큰 가격은 다른 사람보다 60 배 높습니다。

그리고 사용자에 의해 널리 인식되는 고급 모델은 "실제 좋은"가 최악의 하나입니다。

Anthropic과 OpenAI와 같은 많은 머리 AI 회사는 목록으로 만들기 위하여 준비합니다, AI는 더 심각한 이익 압력 조차 직면할 것입니다, 아마 가격 hike에 위로 따르는 더 생산자를 강제합니다。

AI를 사용하는 비용은 항상 기업 확장 생산성에 대한 탁월한 문제였습니다. "tokenmaxxing"은 이전 기간 동안 출현 한 파는 직원 토큰 사용의 구동력과 비교하여 토큰의 최종 접근법으로 끝납니다。

"토큰의 전체 tidemaxxxing, 상단에서, 6 개월입니다."

사업 dilemma

큰 기업에서 개발자는 ridiculous dilemma를 설명했습니다. 이 회사는 AI 도구의 사용을 오랫동안 부과했으며 토큰은 덜 인터뷰 할 것입니다. 그러나 새로운 가격, 토큰도 인터뷰됩니다。

더 중요하게, Copilot 팀은 지금까지 “staff 수준 토큰 한계” 기능에 접근할 수 없었습니다. 이것은 새로운 청구 모형의 밑에, 직원은 1 일에 있는 전체 회사의 예산을 점화할지도 모릅니다。

"내 작업은 소프트웨어와 사업 문제를 해결하지 않습니다." 개발자는 "내 작업은 토큰 사용을 해결하는 것입니다."

댓글 섹션은 더 낫습니다. 한 사용자 결론 : "Corporate 정책이된다 : "AI와 모든 것을하지 마십시오, 그러나 LLM이 너무 많은 토큰을 소비하기 때문에 조심하지 않습니다, 그리고 당신은 달의 나머지를 위해 AI를 사용하지 않도록 비판됩니다."

기업은 AI 생산성에 너무 중점을두고 이중 EDGED 칼이 될 수 있습니다。

AI 세미나에서 "SHOWING"도 큰 회사에서 한 정보 관리자 : AI 시스템이 다운 된 후, 변호사는 AI를 떠나지 못했기 때문에 크게 일을 중단했습니다。

몇 년의 전문적인 훈련을 가진 남자는 AI 채팅 상자에서 떨어져 있다는 것을 인정할 때 작동하지 않을 수 있습니까? 나는 내 직업에 대한 반영을 시작할 수 있습니다."

Uber Overexpenditure: 산업 microcosm

AI 모델의 대부분은 이제 포장되고, 기업에 대한 예산을 제어하는 문제는 토큰의 추세에 의해 점차적으로 볼륨에 충전됩니다。

Uber는 1 년 반 개월 만에 전체 아크를 완료했습니다. 처음에는 "AI 예산이 예상보다 훨씬 빨리 태웠습니다"고 비상 천장과 직원 제한을 설정합니다。

Uber와 같은 회사가 AI를 많이 사용하는 것을 상상해보십시오. 벽을 빠르게 명중하고 TechCrunch의 팟 캐스트는 "문제는 AI의 실험실이 고객에게 비용을 일치시킬 수 있습니까?"

One 찬 지식: ChatGPT 또한 초기 가격 $ 20 상당의 전략적인 고려없이 달, "단일 수를 뱉는다." 전체 산업은 여전히이 시작 지점을 지불하고있다。

"당신의 직업은 AI에 의해 대체되지 않습니다, 그러나 당신의 예산은 할 수있다."

Reddit는 더 흥미로운 세부 사항이 있습니다. AWS Bedrock 비용 모니터링 패널은 모든 모델에 넣어 회사에서 설정되었습니다, 각 토큰 (캐시 토큰 포함) Cloudwatch에서 실시간으로 보냈다, "Let 개발자와 금융은 돈 화상을 볼." 댓글 섹션의 반응은 다음과 같습니다 : "건축, 당신은 단지 새로운 KPI 지표를 준."

또 다른 중요한 회사는 유사한 수축을 경험했습니다: AI 수준이 소진될 때, 주인은 VSCode 통합 없이 GPT-4.2에, 낙관되었습니다。

과학 및 기술 산업에없는 Bystander는 많은 목소리를 만들었습니다 : "이 전체적인 것은 실제로 돈을 벌 수있는 일자리의 배달보다 에너지와 실제 시간을 소비했습니다."

전체 산업은 여전히 "AI는 모든 것을 대체 할 것입니다,"더 현실적 문제가 표면 : 하드 - 투 - 계정 청구는 지불해야합니다. 토큰의 끝은 액화의 시작일 수 있습니다。

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