Yapay Zekâ Projesi Maliyeti Nasıl Hesaplanır?
Tek seferlik maliyetler
- Keşif ve analiz: Problemin, verinin ve başarı ölçütünün netleştirilmesi
- Veri hazırlama: Toplama, temizleme, etiketleme; çoğu projede en çok emek isteyen kısım
- Model geliştirme: Hazır model kullanımı, istem (prompt) tasarımı, RAG kurulumu veya model eğitimi
- Entegrasyon: CRM, ERP, web sitesi, mobil uygulama ile bağlantı
- Arayüz: Kullanıcıların sonucu gördüğü ve onayladığı ekranlar
- Test ve değerlendirme: Doğruluk, güvenlik ve performans testleri
Sürekli maliyetler
Bulut dil modeli API'leri
Genellikle işlenen metin miktarına (token) göre ücretlendirilir; giriş ve çıkış token'ları farklı fiyatlanır. Aylık maliyet ≈ istek sayısı × istek başına ortalama token × birim fiyat. Doğru tahmin için pilot dönemde gerçek kullanımı ölçmek gerekir. Büyük/küçük model seçimi ve önbellekleme maliyeti ciddi şekilde etkiler.
Yerel model
GPU'lu sunucu yatırımı veya kiralaması, enerji ve bakım. Kullanım hacmi yüksekse ve veri gizliliği kritikse uzun vadede avantajlı olabilir.
Diğer
- Vektör veritabanı ve barındırma
- İzleme ve log saklama
- Model ve istemlerin düzenli iyileştirilmesi
- Bilgi tabanının güncel tutulması
Maliyeti düşürme yolları
- Her işi en büyük modele göndermemek; basit işler için küçük modeller
- Tekrarlayan sorgular için önbellek
- Gereksiz uzun bağlamları kısaltmak
- Toplu işleme (batch) imkânlarından yararlanmak
Getiriyi hesaplamak
Maliyet tek başına anlamsızdır; kazanılan zaman, azalan hata, artan satış veya müşteri memnuniyeti ile birlikte değerlendirilmelidir. Pilotta başlangıç değerleri ölçülmezse getiri kanıtlanamaz.
Sonuç
Yapay zekâ projelerinde en akıllı yatırım, küçük ve ölçülebilir bir pilottur. yapay zekâ çözümleri sayfamızı inceleyebilir veya ücretsiz keşif görüşmesi talep edebilirsiniz.