Downcodes小編獲悉，人工智慧公司Anthropic發布了訊息批量處理API，這項新技術將企業處理大量資料的成本降低了50%。此舉標誌著大數據處理領域的重大突破，為企業節省了大量資金，同時也提升了大數據處理的效率和便利性。這項新功能不僅降低了成本，更重要的是改變了產業定價概念，為AI運算創造了經濟規模，並有望推動中型企業AI應用的普及。
近日，人工智慧公司Anthropic 正式推出了新產品－ 訊息批次處理API（Message Batches API）。這項新技術讓企業在處理大量數據時的費用減少了50%，這項措施無疑為大數據處理帶來了福音。
透過這項API，企業能夠在24小時內非同步處理高達10，000個查詢，讓高階AI 模型變得更加平易近人。
隨著AI 技術的不斷發展，企業面臨的挑戰也在加大，尤其是在資料處理方面。 Anthropic 這次推出的批次API 在輸入和輸出的令牌費用上，均比即時處理便宜50%。
有趣的是，這項改變不僅是單純的降價策略，更是一次產業定價理念的轉變。透過大規模處理的折扣，Anthropic 在為AI 運算創造經濟規模的同時，也可能推動中型企業的AI 應用普及。想像一下，以前認為昂貴且複雜的大規模資料分析，現在變得如此簡單又划算。
值得一提的是， Anthropic 的批次API 已經可以在其Claude3.5Sonnet、Claude3Opus 和Claude3Haiku 模型中使用。未來，這項功能還會在Google Cloud 的Vertex AI 和Amazon Bedrock 上擴展。
相較於需要即時回應的應用，批次雖然速度較慢，但在許多業務場景下，「適時」 的處理往往比「即時」 處理更為重要。企業開始重視如何在成本和速度之間找到最佳平衡，這對AI 的實現將會有新的影響。
然而，儘管批次的優勢明顯，它也引發了一些思考。隨著企業習慣於低成本的批次方式，是否會對實時AI 技術的進一步發展造成影響?為了維護健康的AI 生態系統，必須在推進批處理和實時處理能力之間找到合適的平衡點。
劃重點:
✅ Anthropic 新推出的訊息批次API 讓企業處理大量資料的費用減少50%。
✅ 新API 支援高達10，000個非同步查詢，提升了大數據處理的可近性。
✅ 企業在AI 應用中開始重視「適時」 處理，可能會對即時AI 的發展造成挑戰。
Anthropic 的訊息大量處理API 的推出，無疑為AI 產業帶來了新的可能性，也為企業提供了更經濟高效的大數據處理方案。未來，我們將持續關注Anthropic 在AI 領域的創新與發展。 相信隨著科技的不斷進步，AI 將會更好地服務於各行各業。