Editor Downcodes mengetahui bahwa perusahaan kecerdasan buatan Anthropic telah merilis API pemrosesan batch pesan ini mengurangi biaya perusahaan yang memproses data dalam jumlah besar sebesar 50%. Langkah ini menandai terobosan besar dalam bidang pemrosesan data besar, menghemat banyak uang bagi perusahaan, sekaligus meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pemrosesan data besar. Fitur baru ini tidak hanya mengurangi biaya, namun yang lebih penting adalah mengubah filosofi penetapan harga industri, menciptakan skala ekonomi untuk komputasi AI, dan diharapkan dapat mendorong mempopulerkan aplikasi AI di perusahaan skala menengah.
Baru-baru ini, perusahaan kecerdasan buatan Anthropic secara resmi meluncurkan produk barunya - Message Batches API. Teknologi baru ini memungkinkan perusahaan mengurangi biaya pemrosesan data dalam jumlah besar hingga 50%. Langkah ini tentu saja membawa kabar baik bagi pemrosesan data besar.
Melalui API ini, perusahaan dapat memproses hingga 10.000 kueri secara asinkron dalam waktu 24 jam, menjadikan model AI kelas atas lebih mudah didekati.
Seiring dengan semakin berkembangnya teknologi AI, tantangan yang dihadapi oleh perusahaan juga semakin meningkat, terutama dalam pengolahan data. API pemrosesan batch yang diluncurkan oleh Anthropic kali ini 50% lebih murah dibandingkan pemrosesan real-time dalam hal biaya token input dan output.
Menariknya, perubahan ini bukan sekadar strategi penurunan harga sederhana, namun juga perubahan filosofi penetapan harga industri. Dengan mengabaikan pemrosesan skala besar, Anthropic menciptakan skala ekonomi untuk komputasi AI sekaligus berpotensi mendorong penerapan aplikasi AI di perusahaan skala menengah. Bayangkan analisis data berskala besar, yang sebelumnya dianggap mahal dan rumit, kini menjadi begitu sederhana dan hemat biaya.
Perlu disebutkan bahwa API pemrosesan batch Anthropic sudah tersedia dalam model Claude3.5Sonnet, Claude3Opus, dan Claude3Haiku. Di masa depan, fungsi ini akan diperluas pada Vertex AI dan Amazon Bedrock Google Cloud.
Dibandingkan dengan aplikasi yang memerlukan respons waktu nyata, meskipun pemrosesan batch lebih lambat, dalam banyak skenario bisnis, pemrosesan "tepat waktu" seringkali lebih penting daripada pemrosesan "waktu nyata". Perusahaan mulai menaruh perhatian pada cara menemukan keseimbangan terbaik antara biaya dan kecepatan, yang akan berdampak baru pada penerapan AI.
Namun, terlepas dari keuntungan nyata dari pemrosesan batch, hal ini juga menimbulkan beberapa pertanyaan. Ketika perusahaan sudah terbiasa dengan pemrosesan batch yang berbiaya rendah, apakah akan ada dampak pada pengembangan lebih lanjut teknologi AI real-time? Untuk menjaga ekosistem AI yang sehat, perlu untuk menemukan keseimbangan yang tepat antara memajukan pemrosesan batch dan yang sebenarnya -kemampuan pemrosesan waktu.
Menyorot:
✅ API pemrosesan batch pesan Anthropic yang baru diluncurkan memungkinkan perusahaan mengurangi biaya pemrosesan data dalam jumlah besar hingga 50%.
✅ API baru mendukung hingga 10.000 kueri asinkron, sehingga meningkatkan aksesibilitas pemrosesan data besar.
✅ Perusahaan mulai memperhatikan pemrosesan "just-in-time" dalam aplikasi AI, yang mungkin menimbulkan tantangan bagi pengembangan AI real-time.
Peluncuran API pemrosesan batch pesan Anthropic tidak diragukan lagi membawa kemungkinan baru bagi industri AI dan memberi perusahaan solusi pemrosesan data besar yang lebih hemat biaya. Kedepannya, kami akan terus memperhatikan inovasi dan pengembangan Anthropic di bidang AI. Saya percaya bahwa seiring kemajuan teknologi, AI akan melayani semua lapisan masyarakat dengan lebih baik.