AI Perks, startup'lara ve geliştiricilere tasarruf etmelerine yardımcı olmak için AI araçları, bulut hizmetleri ve API'ler üzerinde özel indirimler, krediler ve fırsatlara erişim sağlar.
Bir Üniversite Laboratuvarı Ne Kadar Ücretsiz Yapay Zeka Kredisi Alabilir?
Kurumsal, baş araştırmacı ve öğrenci başına olmak üzere üç katman için de başvuran bir laboratuvar, bu katmanlar farklı kişiler tarafından ödüllendirildiği ve birbirini götürmediği için yaygın olarak aynı anda dört ila beş haneli yapay zeka kredisine sahip olur.
Yapılan hata, laboratuvarı tek bir başvuru sahibi olarak değerlendirmektir. Aslında, tek bir rozet takan üç başvuru sahibidir: müzakere edilmiş bir bulut tahsisine sahip olabilen kurum, adlandırılmış bir projeye bağlı kredi tutabilen baş araştırmacı ve kendi adına eğitim seviyeleri talep edebilen her öğrenci.
Tek bir hibe, laboratuvarın bir yıllık ihtiyacını karşılamaz. Farklı yenileme döngülerinde üç orta boy hibe genellikle bunu yapar. AI Perks, startup kredi özetlerinin tamamen atladığı akademik izler de dahil olmak üzere 194 şirkette 7,7 milyon dolarlık kredi izler.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
ChatGPT $80
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Gemini $240
Erken aşama startup'lar için uygundur
GitHub Up to $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Notion $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Figma $1,080
Erken aşama startup'lar için uygundur
Perplexity $84
Erken aşama startup'lar için uygundur
Üniversite Laboratuvarları İçin Ücretsiz Yapay Zeka Kredisi Sunan Sağlayıcılar Hangileri?
Güvenilir kaynaklar dört gruba ayrılır: öncü model laboratuvarları, hiper ölçekli bulutlar, GPU ve açık ağırlıklı çıkarım satıcıları ve kamu tarafından finanse edilen işlem girişimleri. Her biri farklı bir kalem öğesini kapsar, bu nedenle bir laboratuvar aynı anda birkaçını tutabilir.
Aşağıdaki hibe boyutları, fiyat listeleri değil, gözlemlenen aralıklardır. Ödüller projeye göre boyutlandırılır, bu nedenle aynı iz, iki kişilik bir grup ve fonlanmış çok yıllık bir laboratuvar için çok farklı sayılar üretir.
| Sağlayıcı | Kredinin Karşıladığı | Tipik Hibe Şekli | Bir Laboratuvar İçin En Uygun |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API jetonları | Küçük projeler için mütevazı, fonlanmış işler için dört ila beş haneli | Makalelerin, transkriptlerin ve kod tabanlarının uzun bağlamda okunması |
| OpenAI | GPT model API kullanımı | Sabit ödüller, onaylanmış proje başına yaygın olarak düşük dört haneli | Pilot çalışmalar, kıyaslama tekrarı |
| Google Cloud | Vertex AI ve Gemini, artı GPU ve TPU işlem | Orta dört haneli doğrudan, bir kurum aracılığıyla maddi olarak daha büyük | Modeller ve eğitim işlemleri için tek bir faturada ihtiyaç duyan gruplar |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI ve genel Azure işlemleri | Genellikle bir dolar rakamı yerine bir kullanım tahsisi | Merkezden müzakere edilmiş kampüs genelinde erişim |
| AWS | Bedrock modelleri artı daha geniş AWS alanı | İz ve bölgeye göre geniş ölçüde değişir | Veri işlem hatları zaten AWS üzerinde bulunan laboratuvarlar |
| NVIDIA | GPU saatleri ve DGX sınıfı bulut erişimi | Donanım veya işlem tahsisi, dolar kredisi değil | Eğitim ve ince ayar çalıştırmaları, API çağrıları değil |
| Hugging Face | Barındırılan çıkarım ve topluluk GPU hibeleri | Küçük, hızlı, yenilenebilir | Açık veri kümeleri, model sürümleri, halka açık demolar |
| Together AI, Groq, Fireworks | Açık ağırlıklı model çıkarımı | Cömert ücretsiz katmanlar artı takdire bağlı akademik kredi | Yüksek hacimli toplu ek açıklamalar ve çıkarma |
| Ulusal işlem girişimleri | Havuzlanmış kamu GPU kapasitesi | GPU saatlerinde tahsisler, turlarda ödüllendirilir | Tek bir satıcı hibesinin karşılamayacağı eğitim çalıştırmaları |
Uygunluk, izlere göre keskin bir şekilde değişir ve her ödüllendirme kuruluşu herhangi bir ortak standardı takip etmek yerine kendi kriterlerini belirler. Her birinin mevcut şartları getaiperks.com adresinde listelenmiştir.
Bir Laboratuvarın Yapay Zeka Faturası Neden Bir Startup'tan Farklı Davranır?
Bir startup'ın yapay zeka faturası kullanıcılarla birlikte büyür. Bir laboratuvarınki ise kişi sayısıyla ve deneysel koşullarla birlikte büyür ve ikincisi, kimsenin bütçelediğinden çok daha hızlı bileşiklenir.
| Maliyet Sürücüsü | Neden Bir Laboratuvarda Acıtır | Pratik Etki |
|---|---|---|
| Kişi Başına Araçlar | Asistanlar ve yardımcı pilotlar kişi başına fiyatlandırılır | Her yeni öğrenci, asla düşmeyen sabit bir aylık maliyet ekler |
| Ablasyonlar | Bir sonuç tablosu, tam değerlendirme setini birçok kez yeniden çalıştırır | Tek bir tablo, tek geçişin 10 ila 30 katına mal olabilir |
| Tekrarlanabilirlik | Sonuçlar aylarca sonra bir yeniden çalıştırmada hayatta kalmalı | Aynı harcama iki, bazen üç kez gerçekleşir |
| Öğretim Yükü | 100 öğrencilik bir kurs, 8 kişilik bir laboratuvarın farklı bir mertebesidir | Karmaşıklık değil, hacim faturayı yönlendirir |
| Uzun Bağlam | Makaleler ve kod tabanları pencereyi doldurur | Çağrı başına maliyet, fiyatlandırma aralığının en üst ucuna iner |
| Gözden Geçiren İstekleri | İkinci tur, kimsenin bütçeleyemediği deneyler ister | Harcama, hibe yılı kapandıktan sonra gelir |
Aritmetiği değiştiren üç kaldıraç vardır ve hemen hemen tüm laboratuvar çalışmaları bunlardan yararlanır. Toplu ve kuyruğa alınmış uç noktalar, senkron hızın oldukça altında fiyatlandırılır. İstem önbelleğe alma, ilk çağrıdan sonra tekrarlanan bir sistem istemini veya belgesini çok daha ucuz hale getirir. Ve toplu sınıflandırma, çıkarma ve yerleştirme, öncü krediyi ona ihtiyaç duyan çağrılar için serbest bırakarak açık ağırlıklı modeller üzerinde iyi çalışır.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
ChatGPT $80
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Gemini $240
Erken aşama startup'lar için uygundur
GitHub Up to $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Notion $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Figma $1,080
Erken aşama startup'lar için uygundur
Perplexity $84
Erken aşama startup'lar için uygundur
Krediyi Kim Tutmalı ve Neden Önemlidir?
Bir kişiye verilen ve tüm bir ekip tarafından harcanan kredi, bir laboratuvarın bir hibeyi aylarca erken yakmasının en yaygın yoludur. Sekiz kişiye paylaşılan anahtarın atıfı yoktur, proje başına tavanı yoktur ve normal kullanımdan kaçak bir değerlendirme döngüsünü, bakiye tükenene kadar söylemenin bir yolu yoktur.
İlk anahtar verilmeden önce yapılması gereken üç karar:
Anahtarları kişi başına veya proje başına verin, asla laboratuvar başına değil. Her büyük sağlayıcı, ayrı harcama limitlerine sahip çalışma alanı düzeyinde anahtarları destekler ve bunları ayarlamak, bir laboratuvarın harcayacağı en değerli yönetim saatidir.
Öğretim kullanımını araştırma kullanımından ayrı tutun. Yeniden değerlendirmede genellikle farklı değerlendirilirler ve bir araştırma hibesini sessizce tüketen bir dersi bir sonrakini isterken savunmak zordur.
Hesabın nerede bulunduğunu kontrol edin. Kişisel bir hesaptaki kredi, özellikle öğrenci verileri veya etik onay altındaki çalışmalarla ilgili olarak daha sonra bir satın alma ve veri yönetişimi sorununa dönüşür. Kurumsal anlaşmalar tam olarak bunun için mevcuttur ve merkezi BT ile oturur.
Üniversite Laboratuvar Kredileri Nelerle Yığılır?
Model kredileri, işlem, depolama ve araçlar dört ayrı faturadır ve yalnızca ilkini elinde tutan bir laboratuvar bile her ay gerçek para öder.
- Model erişimi: Anthropic, OpenAI, Google veya açık ağırlıklı bir barındırıcının API jetonları
- İşlem: Eğitim, ince ayar ve kendi kendine barındırılan çıkarım için GPU saatleri
- Veri ve depolama: nesne depolama, vektör veritabanları, yönetilen Postgres
- Araçlar: deney takibi, ek açıklamalar, düzenleme, gözlemlenebilirlik
Laboratuvarların en çok masada bıraktığı yer son iki katmandır. Veri ve araç satıcıları, genellikle startup katmanlarını yenen akademik katmanları çalıştırır. Kimse sormaz, çünkü manşet rakamı her zaman model kredileridir.
Katmanlar ayrıca tutucular arasında da yığılır. Bir bölüm düzeyinde bulut tahsisi, bir baş araştırmacının belirli bir proje için aldığı krediyi normalde tüketmez ve öğrencinin bir eğitim katmanında talep ettiği krediye de dokunmaz. AI Perks, hangi kategorilerin uyumlu olduğunu ve hangilerinin karşılıklı olarak dışlayıcı olduğunu kapsar.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
ChatGPT $80
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Gemini $240
Erken aşama startup'lar için uygundur
GitHub Up to $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Notion $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Figma $1,080
Erken aşama startup'lar için uygundur
Perplexity $84
Erken aşama startup'lar için uygundur
Bir Ödülün Zamanlaması Önemli mi?
Manşet toplamdan daha fazla. Bu kaynaklar arasındaki teslim süreleri bir büyüklük mertebesiyle farklılık gösterir, bu nedenle onları birbirinin yerine kullanılabilir olarak gören bir laboratuvar, harcayamayacağı krediye sahip olur ve ihtiyacı olan krediyi bekler.
Teslim süreleri düzensizdir. Bazı kaynaklar neredeyse anında yanıt verir ve diğerleri inceleme turlarını yürütür, bu nedenle bir deneyin çalışmaya hazır olduğunda aslında neyin mevcut olduğunu, ödülün büyüklüğü değil, takvim belirler.
Saat genellikle kabul üzerine başlar, ilk kullanıma göre değil. İş tasarlanmadan önce kabul edilen bir tahsis, yaşam süresinin bir kısmını boş geçirir, bu da değerinin çoğunu kaybetmenin en sessiz yoludur.
Şartlar değişir. Akademik izler, startup olanlardan çok daha sık açılır, kapanır ve yeniden boyutlandırılır ve geçen yılın yazıları aktif olarak yanıltıcıdır. Bugün yayında olanlar getaiperks.com adresinde izlenir.
Laboratuvarların Ücretsiz Yapay Zeka Kredileri Hakkında Yanlış Bildiği Şeyler
En pahalı hata, kredileri bir indirim olarak değil, bir son tarih olarak görmektir. Neredeyse hepsi zaman sınırlıdır ve harcanmamış kredi, bir sonraki yıla girmek yerine sağlayıcıya geri döner.
Tek bir sağlayıcıya başvurmak. Onay oranları hiçbir yerde tek bir başvuruyu strateji olarak haklı çıkarmaz. Üç onaylı dört başvuru, bir cilalı gönderiye karşı kazanır.
Herkes için koltuk satın almak. Kişi başına araçlar grupla birlikte büyür. En çok kod yazanlar için paylaşılan bir lisans havuzu genellikle maliyetin üçte biri kadardır.
Startup programlarının akademisyenleri dışladığını varsaymak. Birçoğu hariç tutmaz, özellikle de spin-out'lar ve laboratuvarla bağlantılı şirketler için. AI Perks adresinde izlenen 7,7 milyon dolarlık bir pay, bunun onlar için olmadığını varsayan laboratuvarlara açıktır.
Asla yeniden başvurmamak. Yeniden başvurular yaygındır ve çoğu grup asla sormaz. Bir ödülü tek seferlik bir olay olarak görmek, bir sonraki döngüyü sessizce talep edilmemiş bırakır.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
ChatGPT $80
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Gemini $240
Erken aşama startup'lar için uygundur
GitHub Up to $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Notion $120
Erken aşama startup'lar için uygundur
Figma $1,080
Erken aşama startup'lar için uygundur
Perplexity $84
Erken aşama startup'lar için uygundur
Sıkça Sorulan Sorular
Üniversite laboratuvarları startup yapay zeka kredisi programları için uygun mu?
Genellikle evet, özellikle laboratuvarın bir spin-out'u, ticari bir ortağı veya araştırmasına dayalı bir ürünü varsa. Akademik izler ve startup izleri ayrı ayrı değerlendirilir, bu nedenle bir laboratuvar birinden reddedilip diğerinden onaylanabilir. Hangi programların akademik başvuru sahiplerini kabul ettiği getaiperks.com adresinde listelenmiştir.
Bir üniversite laboratuvarı için ücretsiz yapay zeka kredileri ne kadardır?
Kurumsal, baş araştırmacı ve öğrenci başına katmanlar için başvuran bir laboratuvar, herhangi bir anda yaygın olarak dört ila beş haneli tutarlara sahip olur ve kamu GPU tahsisleri dolar yerine işlem saatleri ekler. Fonlanmış gruplar daha yükseğe ulaşır. AI Perks, getaiperks.com adresinde 194 şirkette 7,7 milyon dolarlık kredi izler.
Bir baş araştırmacı hibesi ve bir üniversite bulut tahsisi aynı anda tutulabilir mi?
Genellikle evet. Farklı kurumlar tarafından farklı kriterlere göre ödüllendirilirler ve biri normalde diğerini tüketmez. Çatışmalar çoğunlukla aynı maliyet için aynı projenin iki kez adlandırılmasıyla ortaya çıkar, bu da uygunluktan çok bir raporlama sorunudur.
Öğrencilerin her birinin kendi hesabı mı olmalı, yoksa laboratuvarın tek bir anahtarı paylaşması mı gerekir?
Her zaman ayrı anahtarlar. Paylaşılan anahtarlar atfı yok eder, proje başına bütçeleri imkansız hale getirir ve tek bir kaçak komut dosyasını harcanmış bir hibe haline getirir. Sağlayıcı çalışma alanları, ek maliyet olmadan kişi başına harcama sınırlarını destekler. Paylaşılan hesaplar ayrıca hassas veya etik onaylı verilere kimin dokunduğuna ilişkin daha sonraki herhangi bir incelemeyi karmaşıklaştırır.
Açık ağırlıklı modeller gerçek laboratuvar çalışmaları için yeterince iyi mi?
Çalışmalarının büyük bir kısmı için evet. Sınıflandırma, çıkarma, yerleştirme ve toplu ek açıklamalar, öncü fiyatlandırmanın bir kısmı maliyetle açık ağırlıklı modeller üzerinde iyi çalışır. Öncü modeller, uzun bağlamlı akıl yürütme ve zorlu üretimle maliyetlerini hak eder. İş yükünü bölmek, sabit bir hibeyi tek bir deneyi değil, tüm bir araştırma programını nasıl kapsayacaklarıdır.
Kullanılmayan laboratuvar kredilerine ne olur?
Neredeyse her programda kaybedilirler ve uzantılar en iyi ihtimalle takdire bağlıdır. Bu nedenle sıralama, manşet toplamından daha önemlidir: deneyler tasarlanmadan önce kabul edilen bir hibe, değerinin çoğunu kaybeder. Son kullanma davranışı sağlayıcıya göre değişir.
getaiperks.com adresinden abone olun →
Laboratuvarı çalıştırın. Sağlayıcıların işlem gücünü finanse etmesine izin verin.
