ಜೂನ್ 26 ರಂದು ಪ್ರಕಟವಾದ ವರದಿಯು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ರಚನೆ, ಕೋಡ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದರೊಂದಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ AI ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೇಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಳವಾದ ವಿನಂತಿಗಳಿಗಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ API ವೆಚ್ಚಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಚೀನಾ, ಭಾರತ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಕ್ಯಾಪ್ ಪಾಲನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ, AI ರೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಹಿಂದುಳಿಯುವ ಸುಳಿವು ನೀಡುತ್ತವೆAI ಟೋಕನ್ಗಳು ಯಾವುವು?
AI ಮಾದರಿಗಳು ಪದಗಳು ಅಥವಾ ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಓದುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಬರೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಅವರು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನ್ಗಳಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ-ಸಂಪೂರ್ಣ ಪದಗಳು, ಪದಗಳ ಭಾಗಗಳು, ವಿರಾಮ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿರಬಹುದಾದ ಪಠ್ಯದ ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, “ನೀವು ಹೇಗಿದ್ದೀರಿ?” ಮಾದರಿಯಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೊದಲು ಹಲವಾರು ಟೋಕನ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುವುದು.
ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಮತ್ತು AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು API ಬೆಲೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸುವ ಮೂಲ ಘಟಕವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು AI ಕಾರ್ಯಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತವೆ?
ಟೋಕನ್ಗಳಲ್ಲಿ AI ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ ಅಳತೆಗಳು, ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿ-ಟೋಕನ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಿಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಚಲಾಯಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ರಚನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಧ್ಯದ ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸುಮಾರು ಮೂರರಿಂದ ನಾಲ್ಕು ಪಟ್ಟು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಕೋಡ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಸಹ ಅತ್ಯಂತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆನ್ಸಿವ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾನ ಪಡೆದಿದೆ. ವರ್ಣಪಟಲದ ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿ, ವಿವರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸರಾಸರಿ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಯ ಸರಿಸುಮಾರು ಐದನೇ ಒಂದು ಭಾಗದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
| AI ಕಾರ್ಯ | ಟೋಕನ್ ಬಳಕೆ ವಿರುದ್ಧ ಸರಾಸರಿ ಸಂಭಾಷಣೆ (ಅಂದಾಜು) | ಸಂಬಂಧಿತ API ವೆಚ್ಚ |
| ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ / ವೆಬ್ಸೈಟ್ ರಚನೆ | 3-4x | ಅತ್ಯುನ್ನತ |
| ಕೋಡ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ | 2-3x | ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು |
| ಡೇಟಾ/ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ | 2x | ಹೆಚ್ಚು |
| ದಾಖಲೆ/ವರದಿ | 2x | ಹೆಚ್ಚು |
| ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು/ತುಣುಕುಗಳು | 1.5-2x | ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು |
| ಯೋಜನೆಗಳು/ತಂತ್ರ | 1.5x | ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು |
| ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ/ಸಾರಾಂಶ | ಮಧ್ಯದ ಸುತ್ತಲೂ | ಮಧ್ಯಮ |
| ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಷಯ | ಮಧ್ಯದ ಕೆಳಗೆ | ಕಡಿಮೆ |
| ಇಮೇಲ್ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ | 0.5x | ಕಡಿಮೆ |
| ವಿವರಣೆ/ಉತ್ತರ | 0.2x | ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ |
ಸಂಬಂಧಿತ API ವೆಚ್ಚವು ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ನ ಟೋಕನ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು API ಬೆಲೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಬಳಸಿದ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ ಎಷ್ಟು ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ?
ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ API ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಸಾನೆಟ್ ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ $3 ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ $15 ಬೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಓಪಸ್ ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ ಕ್ರಮವಾಗಿ $5 ಮತ್ತು $25 ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸರಳವಾದ AI ವಿನಂತಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಟೋಕನ್-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಕೆಲಸವು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವರದಿಯು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಪಾವತಿಸುವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಸುಮಾರು ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು-ಪಾವತಿಸುವ ಉದ್ಯೋಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿರುವ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಸುಮಾರು 44% ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಕಾರದಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುವುದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಡೀಬಗ್ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕೇಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ತೀವ್ರ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ವ್ಯಾಯಾಮವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ AI ಯ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಓದಿ: ₹15,000 ಬೆಲೆಯ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಏಕೆ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ
