Jev Engineering hat gerade das Problem mit den Kosten für LLMs geknackt.
Sie haben das Denken von der Ausführung getrennt – teure Modelle laufen nur dann, wenn es wirklich nötig ist, und der Rest wird über das günstigste fähige Modell geleitet.
Das Ergebnis? 193× schneller, 444× günstiger im Test.
So skaliert man wirklich die KI-Infrastruktur, ohne Kapital zu verbrennen. Die meisten Teams verbrennen immer noch Geld, indem sie GPT-4 für jede einzelne Anfrage laufen lassen, als wären sie nicht ganz bei Verstand.
Wenn du gerade irgendetwas baust, das KI-nativ ist, dann ist dieser Architekturwechsel entscheidend. Effizienz = Überleben in den nächsten 12 Monaten.
Sie haben das Denken von der Ausführung getrennt – teure Modelle laufen nur dann, wenn es wirklich nötig ist, und der Rest wird über das günstigste fähige Modell geleitet.
Das Ergebnis? 193× schneller, 444× günstiger im Test.
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Wenn du gerade irgendetwas baust, das KI-nativ ist, dann ist dieser Architekturwechsel entscheidend. Effizienz = Überleben in den nächsten 12 Monaten.