ลด AI cost
ย้าย workload ที่สิ้นเปลืองออกจาก premium model เมื่อเหมาะสม
Model Optimizer
หา model ที่แพงเกินจำเป็น แล้วเปลี่ยนเป็น savings
วิเคราะห์ model mix, หา substitution ที่เสี่ยงต่ำ และประเมินเงินที่ประหยัดได้
ต้นทุน
ตรวจสอบได้
การควบคุม
ตรวจสอบได้
เงินที่ประหยัด
ตรวจสอบได้
Workflow สด
Workflow ของ Model Optimizer
ออนไลน์
1
วิเคราะห์ model mix
จัดอันดับ model ตาม cost, token volume, provider, feature และ workload type
2
หา candidate สำหรับเปลี่ยน model
ระบุ workload ที่อาจย้ายไป model ถูกกว่าได้โดยมี quality risk ที่ยอมรับได้
3
ประเมิน savings
คำนวณ estimated monthly savings จาก route changes และ model substitutions
4
จัดลำดับ action
เรียง recommendations ตาม impact, confidence และ implementation effort
ปัญหา
ช่องว่างในการปฏิบัติงาน
หลายทีมใช้ premium model กับงานที่ไม่จำเป็น Model Optimizer ช่วยชี้ว่าควรปรับตรงไหนก่อน
ผลลัพธ์
สิ่งที่ปลดล็อกได้
แต่ละหน้าถูกออกแบบให้ลูกค้าเข้าใจคุณค่าของ product ก่อนต่อ backend เต็มระบบ
เห็น savings estimate ชัด
เห็น estimated monthly savings ก่อน engineering ต้องแตะ routing logic
rollout ปลอดภัยขึ้น
จัดลำดับ change ด้วย confidence และ risk labels
โมดูล
Product modules
พื้นที่อธิบาย product แบบครบสำหรับ marketing, trial และการเชื่อม backend ทีละชุดอย่างปลอดภัย
Model spend leaderboard
model และ usage category ที่แพงที่สุด เรียงตาม cost impact
Savings simulator
จำลองผลลัพธ์เมื่อย้าย workload ไป lower-cost model routes
Recommendation queue
approve, reject หรือ schedule model optimization actions
FAQ
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบสั้นสำหรับผู้ซื้อ ทีมปฏิบัติการ และผู้ใช้ trial ช่วงแรก
ระบบจะเปลี่ยน model อัตโนมัติไหม?
ช่วงแรกควรเป็น recommend-only ก่อน automated routing ค่อยตามมาทีหลัง
ประเมิน savings อย่างไร?
เทียบ usage mix ปัจจุบันกับ lower-cost model alternatives และ pricing assumptions
เริ่มตอนนี้
เปลี่ยน AI spend ให้เป็นแผนลงมือทำที่ชัดเจน
เปิด web surface ให้ลูกค้าเข้าใจก่อน จากนั้นค่อยเชื่อม usage, billing และ automation จริงเป็น batch ที่ควบคุมได้