मैं यह क्यों नहीं जान सकता कि मेरा AI वर्कफ्लो लाइव होने से पहले कितना खर्च करेगा?
अवसर
2025 में एंटरप्राइज़ AI इन्फरेंस खर्च 3.2 गुना बढ़ गया, जबकि प्रति-टोकन कीमतें लगभग 1,000 गुना गिरीं। इसके पीछे एजेंटिक लूप, कॉन्टेक्स्ट विंडो का फैलाव, और हमेशा चलते रहने वाले मॉनिटरिंग एजेंट हैं। प्रति कॉल $0.06 पर गलत व्यवहार करने वाला एक एजेंट, जो एक मिनट में 1,000 बार रिट्राई करता है, एक ही दिन में $86,400 का खर्च उत्पन्न कर देता है। मौजूदा क्लाउड FinOps टूल यहाँ काम नहीं आते, क्योंकि इन्फरेंस लागत सिमेंटिक इनपुट की लंबाई, टूल कॉल एम्प्लीफिकेशन, और लूप की गहराई पर निर्भर करती है, जिनमें से कोई भी प्लानिंग के समय ज्ञात नहीं होता। LLM वर्कफ्लो के प्री-प्रोडक्शन लागत अनुमान के लिए कोई मानक टूल नहीं हैं, और CFO AI इन्फरेंस को एक अनुमानित बजट लाइन के रूप में मॉडल नहीं कर सकते।
यह क्यों मायने रखता है
रिलीज़ से पहले भरोसेमंद कोस्ट मॉडल के बिना, हर AI उत्पाद एक व्यवसाय के बजाय बजट की लॉटरी बन जाता है।
मैं अवसर को कैसे आंकता हूं
Opportunity Score मेरा अपना आकलन है, कोई माप नहीं: यह कितना तकलीफदेह है, कितनी बार परेशान करता है, और आज इसे हल करने के लिए कितना कम मौजूद है। जितना ज़्यादा स्कोर, उतना ज़्यादा मुझे लगता है कि इसे बनाना सार्थक है।
जब यह सामने आता है तो कितनी तकलीफ देता है।
लोग वास्तव में कितनी बार इससे टकराते हैं।
आज इसके लिए कितने कम अच्छे टूल मौजूद हैं।
और हल करने लायक समस्याएं
हर AI ऐप टैब बंद करते ही मुझे क्यों भूल जाता है?
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