Генерация текста остается доминирующей рабочей нагрузкой для производственных приложений LLM, однако выставление счетов на основе токенов приводит к резкому увеличению затрат по мере роста запросов. Каждый дополнительный абзац контекста, поворот разговора или ответ инструмента увеличивают счетчик, ма...
Генерация текста остается доминирующей рабочей нагрузкой для производственных приложений LLM, однако выставление счетов на основе токенов приводит к резкому увеличению затрат по мере роста запросов. Каждый дополнительный абзац контекста, поворот разговора или ответ инструмента увеличивают счетчик, делая RAG с длинным контекстом, агентские рабочие процессы и сложное кодирование непомерно дорогими. Oxlo.ai заменяет измерение на основе токенов ценообразованием на основе запросов: одна фиксированная стоимость за вызов API независимо от длины входных данных. Для сценариев использования с длинным контекстом и агентов это может сделать Oxlo.ai в 10–100 раз дешевле, чем у поставщиков на основе токенов, таких как Together AI, Fireworks AI, OpenRouter, Replication или Anyscale. Платформа предлагает более 45 моделей с открытым исходным кодом и собственных моделей, полностью совместима с OpenAI SDK и обслуживает популярные модели без холодного запуска.
Обработка длинноконтекстных документов и RAG
Генерация с расширенным поиском часто требует помещения в командную строку больших фрагментов документов или целых файлов. Такие модели, как DeepSeek V4 Flash, поддерживают контекст в 1 миллион токенов, а Kimi K2.6 предлагает контекст в 131 000 и расширенные возможности рассуждения. На платформах, основанных на токенах, отправка полного юридического контракта, кодовой базы или исследовательской работы может доминировать в вашем счете до того, как будет создан один токен завершения.