使用此計算機估算機器人的 AI 支出
機器人每月將進行多少次對話?
每次對話的平均知識庫查詢數是多少?
什麼 LLM 機器人是否主要用於知識庫?
每次對話的平均 AI 任務數是多少?
什麼 LLM 機器人是否主要用於 AI 任務?
* 儘管我們盡最大努力準確估計您的每月 AI 支出,但考慮到聊天機器人創建、行為和交互的可變性,預測機器人每月 AI 支出的最準確方法是根據實際使用方式推斷 AI 支出。
此特定成本計算考慮了以下假設:未啟用除知識庫代理之外的其他代理,KB 大於 .5 MB,沒有將Web搜尋作為 KB 數據源,KB 分塊量設置為50個塊,緩存率為25%。
任何需要 AI 功能的操作都將消耗 AI 令牌,這些令牌既適用於與機器人的對話,也適用於在模擬器中構建和測試時在 Studio 中。
以下是一些範例:
• 知識庫解答
• 人格代理重寫
• 翻譯代理語言識別和消息翻譯
• 摘要:座席對話摘要
• AI 任務、AI 過渡和 AI 生成文字卡
• 執行代碼卡 generative AI 代碼輔助
• 採集卡
• 使表列可搜索
• 將使用者句子轉換為向量
就像機器人構建中的許多事情一樣,答案是這取決於。如果網站頁面很小(例如,在向量資料庫存儲中佔用的小於 87 MB),並且您的知識代理主要使用 GPT-3.5,那麼網站通常比使用搜索 Web 消耗更少的 AI 支出。
如果網站知識庫來源很大,或者知識代理主要使用 GPT-4,則 Search The Web 通常會消耗較少的 AI 支出。
AI 支出不是按消息計算的;它是由使用 AI 令牌的任何操作引起的。通常,消息會觸發使用 AI 令牌的操作,但並非所有消息都會導致 AI 支出。
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