AI Perks უზრუნველყოფს ექსკლუზიურ ფასდაკლებებს, კრედიტებსა და შეთავაზებებს AI ინსტრუმენტებზე, ღრუბლოვან სერვისებსა და API-ებზე, რათა დაეხმაროს სტარტაპებსა და დეველოპერებს ფულის დაზოგვაში.
რამდენად ღირს უფასო AWS Generative AI კრედიტები?
AWS Generative AI კრედიტები შეადგენს 1,000,000 დოლარს, რაც ყველაზე დიდი ერთჯერადი კრედიტის ოდენობაა, რომელიც ხელმისაწვდომია სტარტაპებისთვის ეკოსისტემაში და დაახლოებით ათიდან ოცჯერ აღემატება სტანდარტული ღრუბლოვანი პროგრამის ჯილდოს.
ეს რიცხვი ზღვარია, არა ნაგულისხმევი. ჯილდოები დიაპაზონის ზედა ნაწილში მიდის ვიწრო ჯგუფზე, ხოლო უმეტესობა გუნდები გაცილებით დაბლა ხვდება. სასარგებლო კითხვა არ არის, შეგიძლიათ თუ არა მიიღოთ მილიონი დოლარი, არამედ ის, თუ რამდენი იქნება თქვენი AWS-ის კანონპროექტი რეალურად და რომელი დონე ფარავს მას.
AI Perks აკონტროლებს მიმდინარე პირობებს 194 კომპანიაში 7.7 მილიონი დოლარის კრედიტებთან ერთად.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რას ფარავს AWS Generative AI კრედიტები რეალურად
კრედიტები გამოიყენება AWS-ის გამოყენებაზე, რაც ნიშნავს, რომ ისინი შთანთქავენ მოდელის ზარებს, მათ ქვეშ არსებულ გამოთვლებს, შენახვას და ქსელს, არა მხოლოდ ერთ API ხაზს.
ეს არის სტრუქტურული განსხვავება ღრუბლოვან კრედიტსა და მოდელის პროვაიდერის კრედიტს შორის. Anthropic-ის ან OpenAI-ის კრედიტი იხდის ტოკენებს. AWS კრედიტი იხდის ტოკენებს პლუს ყველაფერს, რაც ამ ტოკენებს სჭირდებათ წარმოებაში გამოსაყენებლად.
| ხარჯის დონე | რას იხდის | როგორ სწრაფად იწურება კრედიტები |
|---|---|---|
| ფუძემდებლური მოდელის ინფერენცია | შესასვლელი და გამომავალი ტოკენები | სწრაფი, პირდაპირ მასშტაბირდება ტრაფიკთან ერთად |
| გამოყოფილი მოდელის გამტარობა | საათობრივი დადასტურებული სიმძლავრე | ყველაზე სწრაფი, იხდის უქმად ყოფნის დროს |
| ტრენინგი და დახვეწა | GPU-საათი | სწრაფი აფეთქებებით, შემდეგ ჩერდება |
| ვექტორული შენახვა და მოძიება | საათობრივი სიმძლავრე პლუს მოთხოვნები | ნელი, სტაბილური, არასოდეს ჩერდება |
| ობიექტის შენახვა და მონაცემთა გადაცემა | შენახული GB-ზე, გამავალი GB-ზე | ნელი, დროთა განმავლობაში გროვდება |
AWS-ზე მართვადი მოდელის კატალოგი ასევე მოიცავს Amazon-ის საკუთარ მესამე მხარის ფრონტიერ მოდელებს, ამიტომ ღრუბლოვანი კრედიტები არაპირდაპირ აფინანსებს მოდელების გამოყენებას, რომელთა გადახდასაც სხვაგვარად პირდაპირ გადაიხდით მიმწოდებლისთვის. ზუსტი მოდელების შემადგენლობა რეგულარულად იცვლება, ამიტომ შეამოწმეთ მიმდინარე კატალოგი ექვსი თვის წინანდელ სიასთან შედარებით.
როგორ ექცევა AWS Generative AI ხარჯები მასშტაბთან ერთად
Generative AI ხარჯები არ იზრდება მომხმარებლებთან ერთად, ის იზრდება ტოკენებთან ერთად, და ტოკენები უფრო სწრაფად იზრდება, ვიდრე მომხმარებლები, რადგან კონტექსტი იზრდება.
ეს ერთი დინამიკა ხსნის უმეტეს სიურპრიზ კანონპროექტებს. პროდუქტი იგივე რაოდენობის მომხმარებლებით და იგივე მოთხოვნის მოცულობით შეიძლება გააორმაგოს მისი ინფერენციის ხარჯი მხოლოდ მეტი დოკუმენტის მოძიებით თითოეულ მოთხოვნაზე ან უფრო გრძელი საუბრის ისტორიის შენახვით.
ოთხი ძალა ქმნის მრუდს:
კონტექსტის სიგრძე არის ჩუმი მულტიპლიკატორი. Retrieval-augmented prompts, გრძელი სისტემური ინსტრუქციები და ჩეთის ისტორია აფართოებენ შესასვლელ ტოკენებს თითო მოთხოვნაზე ტრაფიკის ცვლილების გარეშე.
გამომავალი ტოკენები, როგორც წესი, რამდენჯერმე უფრო ძვირია, ვიდრე შესასვლელი ტოკენები. ყველაფერი, რაც ქმნის გრძელ ფორმის ტექსტს ან გაფართოებულ მსჯელობის კვალს, მეტრის ძვირიან მხარესაა.
გამოყოფილი სიმძლავრე დასჯის დაბალ გამოყენებას. დადასტურებული გამტარობა უფრო იაფია ტოკენზე მაღალი, პროგნოზირებადი მოცულობით და დრამატულად უფრო ძვირი დაბალი მოცულობით, რადგან თქვენ იხდით, მიუხედავად იმისა, მოვიდა თუ არა მოთხოვნები.
ბატჩური და ასინქრონული მუშაობა მნიშვნელოვნად იაფია, ვიდრე რეალურ დროში. ყველაფერი, რასაც შეუძლია რიგის ატანა, უნდა მოხდეს რიგში.
| სამუშაო დატვირთვის ფორმა | 1,000,000 დოლარის კრედიტები დაახლოებით რას წარმოადგენს |
|---|---|
| შიდა ინსტრუმენტები და მსუბუქი ინფერენცია | მეტი სირბილი, ვიდრე გამოიყენებთ მის გასვლამდე |
| მომხმარებლის აპლიკაცია სტაბილური ინფერენციის ტრაფიკით | ინფრასტრუქტურის რეალური წელი ან მეტი |
| RAG პროდუქტი მძიმე მოძიებით | მნიშვნელოვანი, მაგრამ ვექტორული ფენა იკავებს რეალურ წილს |
| უწყვეტი დახვეწა და ტრენინგის გაშვებები | მნიშვნელოვანი, და გადის მოსალოდნელზე სწრაფად |
| ყოველთვის ჩართული გამოყოფილი გამტარობა | მნიშვნელოვნად ნაკლები, ვიდრე რიცხვი ვარაუდობს |
ბოლო სტრიქონი არის ის, სადაც დამფუძნებლები ყველაზე მეტად ცდებიან. დაჯავშნული დედიკეტირებული მოდელის სიმძლავრე, სანამ მას შეავსებთ ტრაფიკით, წვავს დიდ გრანტს გამოუყენებელ თავისუფალ სივრცეზე.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რასთან ერთად დგება AWS Generative AI კრედიტები
ღრუბლოვანი კრედიტები, მოდელის პროვაიდერის კრედიტები და ინსტრუმენტული კრედიტები სამი ცალკეული კანონპროექტია, და ყველაზე ძლიერად დაფინანსებულ პოზიციას აქვს სამივე ერთდროულად.
AWS კრედიტები ფარავს ინფრასტრუქტურას და მასზე განთავსებულ მოდელებს. პირდაპირი კრედიტები მოდელის პროვაიდერებისგან ფარავს AWS-ის გარეთ გაკეთებულ ზარებს, რაც მნიშვნელოვანია, რადგან თითქმის არცერთი სერიოზული გუნდი არ მუშაობს ერთ მოდელ პროვაიდერზე. ვექტორული მონაცემთა ბაზები, დაკვირვების პლატფორმები, მონაცემთა მილები და შეფასების ინსტრუმენტები მუშაობენ საკუთარი სტარტაპ პროგრამებით ამის თავზე.
პრაქტიკული შედეგი ის არის, რომ AI ინფრასტრუქტურის პირველი წელი იშვიათად ფინანსდება ერთი დიდი გრანტით. იგი ფინანსდება ერთი დიდი გრანტით და ოთხი ან ხუთი საშუალო გრანტით, რომლებიც ფარავს სხვადასხვა ფენას. AI Perks არსებობს, რომ აჩვენოს, რომელი პროგრამებია ხელმისაწვდომი და რომელი კომბინაციებია თავსებადი, რადგან ზოგიერთი პირდაპირ ურთიერთგამომრიცხავია.
რას ამბობენ დამფუძნებლები არასწორად მილიონი დოლარის AI კრედიტებზე
ყველაზე ძვირადღირებული შეცდომა არის კრედიტების უფასო ფულად მიჩნევა, ვიდრე საათად, რომელიც იწყება გაცემის მომენტიდან.
ხუთი ნიმუში მეორდება:
საათის ნაადრევად დაწყება. კრედიტები გააქტიურდება დამტკიცებისას, არა პირველი გამოყენებისას. გუნდები, რომლებიც უზრუნველყოფენ დიდ გრანტს დიდი ხნით ადრე, სანამ მათ ექნებათ სამუშაო დატვირთვა მის დასახარჯად, კარგავენ ღირებულების უმეტეს ნაწილს.
არქიტექტურა იქმნება კრედიტის ფასისთვის, ნამდვილი ფასის ნაცვლად. დიზაინი, რომელიც ეკონომიკურად მომგებიანია მხოლოდ კრედიტების ხანგრძლივობისას, არის ვალდებულება. მოდელირეთ იგივე სამუშაო დატვირთვა სიაში მითითებულ ფასად და ათჯერ მეტი მოცულობით, სანამ დაადასტურებთ არქიტექტურას.
გამოყოფილი გამტარობის გაშვება. დედიკეტირებული სიმძლავრე, რომლის გამორთვა დაგავიწყდათ, არის ყველაზე სწრაფი გზა ბალანსის დაცლისთვის, არაფრის გარეშე.
ვივარაუდოთ, რომ სათაურის რიცხვი არის მიღებული რიცხვი. ჯილდოს დონეები მნიშვნელოვნად განსხვავდება, და რიცხვი, რომელიც უმეტეს გუნდებს სთავაზობენ, გაცილებით დაბალია, ვიდრე სათაურში მოცემული ზღვარი. მიმდინარე ჩამონათვალები აკონტროლებს getaiperks.com ზე.
NPC-ის (Non-Player Character) ნახევრის გადასახადის იგნორირება. შენახვა, გადინება და ლოგინგი არ არის glamorous, მშვიდად გროვდება და ზუსტად ის ტიპის ხარჯია, რომელსაც ფართო ღრუბლოვანი კრედიტი კარგად შთანთქავს, თუ მას მიზანმიმართულად AWS-ის გავლით გაატარებთ.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
როგორ შევაფასოთ, ღირს თუ არა ღრუბლოვანი კრედიტის დევნა
დიდი ღრუბლოვანი გრანტის ღირებულება განისაზღვრება მის ქვეშ მოქცეული სამუშაო დატვირთვით, არა შეთავაზებაზე მოცემული რიცხვის ზომით.
ორი გუნდი, რომლებსაც აქვთ იდენტური ბალანსი, რეგულარულად აღმოჩნდებიან სხვადასხვა ადგილას. გუნდი, რომელმაც თავისი კანონპროექტი ჯერ დაგეგმა, ხარჯავს გრანტს ინფერენციაზე, რომელსაც ის ყოველთვის იყიდდა. გუნდი, რომელმაც რიცხვი სახეზე მიიღო, ხარჯავს მას უქმ სიმძლავრეზე და შენახვაზე, რომელიც არავის აუდიტია.
სასარგებლო გზა ნებისმიერი ღრუბლოვანი ან მოდელის კრედიტის შედარებისთვის ალტერნატივებთან:
| კითხვა, რომელიც უნდა დაისვას პირველ რიგში | რატომ წყვეტს ის პასუხს |
|---|---|
| ჩემი გადასახადის რა წილია გამოთვლა და რა ტოკენები? | ფართო ღრუბლოვანი კრედიტი ფარავს ორივეს, მოდელის კრედიტი ფარავს მხოლოდ ერთს |
| მაქვს თუ არა დღეს რეალური სამუშაო დატვირთვა? | გამოუყენებელი ბალანსი არის გაუფასურებული აქტივი |
| არის თუ არა ჩემი ტრაფიკი პროგნოზირებადი თუ სპაიკი? | პროგნოზირებადი ტრაფიკი ამართლებს დაჯავშნილ სიმძლავრეს, სპაიკი ტრაფიკი არა |
| ჩემი სტეკის რამდენი ნაწილია პორტატული? | არქიტექტურა, რომელიც დაწერილია ერთი პროვაიდერის ფასების მიხედვით, ძნელად ასახსნელია მოგვიანებით |
| კიდევ რა შემიძლია ერთდროულად მქონდეს? | ყველაზე იაფი წელი მოდის რამდენიმე გადამკვეთი პროგრამიდან, არა ერთი |
ბოლო კითხვა არის ის, რომელსაც უმეტესობა გუნდი ძალიან გვიან პასუხობს. ღრუბლოვანი, მოდელი და ინსტრუმენტული პროგრამები ფარავს სხვადასხვა ხაზებს სხვადასხვა ინვოისებზე, და კომბინაცია უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე ნებისმიერი ერთჯერადი ჯილდო. AI Perks ინახავს მიმდინარე ლანდშაფტს ერთ ადგილას, ასე რომ შედარება გრძელდება წუთები, ვიდრე შუადღე ტაბ-ჰოპინგის.
პირობები მუდმივად იცვლება, ამიტომ გვერდი, რომელიც წაიკითხეთ გასულ წელს, ჩვეულებრივ, უკვე არასწორია. მოეპყარით ნებისმიერ რიცხვს, რომელიც თქვენ იპოვნეთ, მათ შორის ამას, როგორც მომენტალურ კადრს, რომელიც ღირს ხელახლა შემოწმება.
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენად ღირს AWS Generative AI კრედიტები?
1,000,000 დოლარამდე, რაც არის ყველაზე დიდი ერთჯერადი კრედიტის ჯილდო, რომელიც ხელმისაწვდომია სტარტაპებისთვის. ეს რიცხვი არის ზღვარი უმაღლესი დონის ნაწილისთვის, ვიდრე სტანდარტული გრანტი, და უმეტესობა კომპანიები იღებენ ნაკლებ თანხას. მიმდინარე დონეები და პირობები აკონტროლებს getaiperks.com ზე.
რაზე შეიძლება დაიხარჯოს AWS Generative AI კრედიტები?
AWS კრედიტები ფართოდ გამოიყენება AWS-ის გამოყენებაზე, რომელიც მოიცავს ფუძემდებლური მოდელის ინფერენციას, GPU ტრენინგს და დახვეწას, ვექტორულ შენახვას, ობიექტის შენახვას და მონაცემთა გადაცემას. ეს სიგანე არის მთავარი უპირატესობა მხოლოდ მოდელის კრედიტთან შედარებით, რომელიც იხდის ტოკენებს, მაგრამ არა მათ გარშემო არსებულ ინფრასტრუქტურას.
შემიძლია თუ არა AWS კრედიტების დაგროვება OpenAI ან Anthropic კრედიტებთან ერთად?
ჩვეულებრივ დიახ, რადგან ისინი ფარავს სხვადასხვა კანონპროექტებს. AWS კრედიტები იხდიან ინფრასტრუქტურას და მასზე განთავსებულ მოდელებს, ხოლო პირდაპირი პროვაიდერის კრედიტები იხდიან API ზარებს, რომლებიც გაკეთებულია AWS-ის გარეთ. ზოგიერთი პროგრამა პირდაპირ ურთიერთგამომრიცხავია, ამიტომ შეამოწმეთ თავსებადობა AI Perks ზე განაცხადებამდე.
არის თუ არა დიდი ღრუბლოვანი კრედიტი სასარგებლო მხოლოდ კარგად დაფინანსებული გუნდებისთვის?
არა. ჯილდოს ზომა ნაკლებად მნიშვნელოვანია, ვიდრე ის, გაქვთ თუ არა სამუშაო დატვირთვა მის მოხმარებისთვის მზად, და რეალურ ინფერენციაზე დახარჯული პატარა ბალანსი ჯობია უქმ სიმძლავრეზე დახარჯულ დიდ ბალანსს. რადგან პირობები და დონეები რეგულარულად იცვლება, შეამოწმეთ მიმდინარე ჩამონათვალი getaiperks.com ზე, ძველი ჩანაწერების რიცხვებზე დაყრდნობის ნაცვლად.
რამდენად სწრაფად იხარჯება 1,000,000 დოლარის AI კრედიტი რეალურად?
უფრო სწრაფად, ვიდრე უმეტესობა გუნდი ელოდება, თუ სამუშაო დატვირთვა მოიცავს გრძელ კონტექსტურ ფანჯრებს, მძიმე მოძიებას ან დაჯავშნულ მოდელის სიმძლავრეს, და უფრო ნელა, ვიდრე მოსალოდნელია შიდა ინსტრუმენტებისთვის და ბატჩ სამუშაოებისთვის. გამომავალი ტოკენები და უქმად გამოყოფილი გამტარობა არის ორი უდიდესი ამაჩქარებელი მეტრზე.
რა სხვა კრედიტებზე უნდა განაცხადო AWS-თან ერთად?
მოდელის პროვაიდერები, ვექტორული მონაცემთა ბაზები, დაკვირვების ინსტრუმენტები და სერვერლეს გამოთვლითი პლატფორმები ყველანი მუშაობენ ცალკეულ სტარტაპ პროგრამებს, და უმეტესობა თავსებადია ღრუბლოვან გრანტთან. AI Perks აკონტროლებს 7.7 მილიონ დოლარს კრედიტებში 194 კომპანიაში, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ იხილოთ სრული სტეკი ერთ ადგილას.
ააშენეთ უდიდეს ღრუბელზე. ნება მიეცით ვინმემ სხვამ გადაიხადოს კანონპროექტი.
