ओपन-कोर उत्पादों के लिए एआई टॉप-अप्स: पुनर्मूल्यांकन के बिना उपयोग जोड़ें

एआई टॉप-अप्स ओपन-कोर मूल्य निर्धारण तब काम करता है जब आपके उत्पाद में एक उपयोगी मुफ्त कोर, एक व्यावसायिक परत, और कुछ एआई फीचर्स होते हैं जिनका उपयोग ग्राहक के अनुसार बहुत भिन्न होता है। गलती यह है कि हर उपयोगकर्ता को ऐसा मानना कि वे समान मात्रा में इनफेरेंस का उपभोग करेंगे।.

यदि एक ग्राहक महीने में कुछ सारांश चलाता है और दूसरा हजारों दस्तावेज़ विश्लेषण करता है, तो एक फ्लैट योजना या तो अनुचित या अलाभकारी हो सकती है। हर योजना की कीमत बढ़ाने से हल्के उपयोगकर्ताओं को पावर उपयोगकर्ताओं के लिए भुगतान करना पड़ता है। असीमित एआई की पेशकश करने से परिवर्तनशील मॉडल लागत को उत्पाद टीम पर वापस धकेल दिया जाता है। एक टॉप-अप मॉडल प्रत्येक योजना को एक स्पष्ट भत्ता देता है, फिर भारी उपयोगकर्ताओं को आवश्यकता पड़ने पर अधिक एआई उपयोग खरीदने देता है।.

ओपन-कोर टीमों के लिए, यह विशेष रूप से उपयोगी है। मुफ्त कोर मूल्यवान और सुलभ बना रह सकता है, जबकि प्रीमियम एआई क्रियाएं उत्पाद के चारों ओर एक भुगतान उपयोग सतह बन जाती हैं। ShareAI Builder उस परत के लिए डिज़ाइन किया गया है: टीमें अपने उत्पाद से चयनित एआई अनुरोधों को ShareAI के माध्यम से रूट करती हैं, एक मार्जिन या अधिभार सेट करती हैं, ग्राहकों को रूट किए गए एआई उपयोग के लिए भुगतान करने देती हैं, और उनके द्वारा उत्पन्न उपयोग के आधार पर मासिक भुगतान प्राप्त करती हैं।.

जब एआई टॉप-अप्स समझ में आते हैं

एआई टॉप-अप्स हर उत्पाद के लिए मूल्य निर्धारण की चाल नहीं हैं। वे तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब ग्राहक समझ सके कि किसी फीचर की परिवर्तनशील लागत क्यों है और जब फीचर उपयोग के समय मूल्य बनाता है।.

सबसे मजबूत फिट एक प्रीमियम एआई क्रिया है जिसमें असमान उपयोग होता है: दस्तावेज़ निष्कर्षण, RAG खोज, छवि निर्माण, कोड समीक्षा, समर्थन सहायक प्रतिक्रियाएं, बैच सारांश, डेटा संवर्धन, अनुवाद, या वर्कफ़्लो सिफारिशें। इन क्रियाओं के पीछे एक वास्तविक लागत होती है, लेकिन उपयोगकर्ता आमतौर पर उस परिणाम से शुल्क को जोड़ सकते हैं जिसकी उन्होंने मांग की थी।.

टॉप-अप्स कमजोर होते हैं जब एआई फीचर ज्यादातर सजावटी होता है, जब प्रति उपयोगकर्ता लागत बहुत कम होती है, या जब उपयोगकर्ता यह अनुमान नहीं लगा सकता कि क्या क्रेडिट खर्च करेगा। यदि मूल्य समझाना कठिन है, तो एक टॉप-अप बैलेंस घर्षण जैसा महसूस होगा। यदि मूल्य स्पष्ट है, तो यह नियंत्रण जैसा महसूस हो सकता है।.

बुनियादी ओपन-कोर टॉप-अप मॉडल

सबसे साफ मॉडल में पांच भाग होते हैं:

1. उत्पाद में एक भुगतान योजना, परीक्षण, या व्यावसायिक संस्करण में एक परिभाषित एआई भत्ता शामिल होता है।.
2. टीम चयनित एआई अनुरोधों को मीटर्ड के रूप में चिह्नित करती है, जबकि मुफ्त कोर को भुगतान किए गए एआई परत के बाहर रखती है।.
3. जब कोई ग्राहक शामिल भत्ते तक पहुंचता है, तो उत्पाद पूरे वर्कफ़्लो को ब्लॉक करने के बजाय एक टॉप-अप प्रदान करता है।.
4. एप्लिकेशन ShareAI के माध्यम से भुगतान किए गए एआई कॉल्स को रूट करता है शेयरएआई एपीआई या बिल्डर सेटअप का उपयोग करता है।.
5. ग्राहक ShareAI को रूटेड AI उपयोग के लिए भुगतान करता है, और बिल्डर उस उपयोग से जुड़े मार्जिन से मासिक भुगतान अर्जित करता है।.

यह वाणिज्यिक AI सतह को ओपन-सोर्स वादे से अलग रखता है। आप लाइसेंस नहीं बदल रहे हैं। आप उत्पाद को ShareAI में स्थानांतरित नहीं कर रहे हैं। आप पहले से स्वामित्व वाले ऐप के अंदर विशिष्ट AI-संचालित क्रियाओं में उपयोग-जागरूक मुद्रीकरण परत जोड़ रहे हैं।.

वह अलगाव महत्वपूर्ण है। ओपन-कोर खरीदार अक्सर भुगतान किए गए एंटरप्राइज़ फीचर्स, होस्टेड सेवाओं, समर्थन, और प्रीमियम ऑटोमेशन को स्वीकार करते हैं। वे कम सहनशील होते हैं जब कोई टीम चुपचाप कोर कार्यक्षमता को उपयोग शुल्क के पीछे ले जाती है। AI फीचर्स को मीटरिंग से शुरू करें जो कोर उत्पाद अनुभव के लिए स्पष्ट रूप से अतिरिक्त हैं।.

यदि आप अभी भी बड़े मूल्य निर्धारण संरचना को परिभाषित कर रहे हैं, तो व्यापक मुफ्त कोर, भुगतान किए गए AI फीचर्स मॉडल और एंटरप्राइज़ AI ऐड-ऑन दृष्टिकोण उपयोगी साथी मार्ग हैं। यह लेख विशेष रूप से टॉप-अप परत पर केंद्रित है।.

चरण 1: उपयोग इकाइयों का चयन करें जिन्हें ग्राहक समझते हैं।

कच्चे टोकन आंतरिक रूप से उपयोगी हैं, लेकिन वे हमेशा ग्राहक-सामना करने वाली सर्वश्रेष्ठ इकाई नहीं होते। एक अच्छी उपयोग इकाई उस कार्य से मेल खाती है जिसे उपयोगकर्ता पूरा करने की कोशिश कर रहा है।.

AI फीचर	ग्राहक-सामना करने वाली यूनिट	क्यों यह काम करता है
दस्तावेज़ विश्लेषण	पृष्ठ, फाइलें, या विश्लेषण	उपयोगकर्ता दस्तावेज़ों में सोचते हैं, टोकन में नहीं।.
सहायता सहायक	हल किए गए उत्तर या सहायक वार्तालाप	इकाई ग्राहक इंटरैक्शन से जुड़ती है।.
RAG खोज	उत्तर, खोजें, या अनुक्रमित दस्तावेज़	यूनिट पुनः प्राप्ति वर्कफ़्लो का पालन करता है।.
छवि जनरेशन	छवियां या जेनरेशन जॉब्स	आउटपुट दृश्यमान और गिनने योग्य है।.
कोड समीक्षा	रन, फ़ाइलें समीक्षा की गईं, या पुल अनुरोध	यूनिट डेवलपर वर्कफ़्लो से मेल खाता है।.

आप अभी भी पर्दे के पीछे प्रदाता लागत, टोकन, विलंबता, और मॉडल उपयोग को ट्रैक कर सकते हैं। ग्राहक-उन्मुख पैकेज को सरल होना चाहिए। एक क्रेडिट आंतरिक कार्य के एक बंडल का प्रतिनिधित्व कर सकता है, जब तक कि उत्पाद इसे सुसंगत रूप से समझाता है।.

यह वह जगह है जहां एआई मूल्य निर्धारण साधारण SaaS सीटों से भिन्न होता है। एआई लागत अक्सर कॉल, मॉडल चयन, टोकन, या उत्पन्न आउटपुट के साथ स्केल करती है। बेस्सेमर का एआई मूल्य निर्धारण प्लेबुक और ओपनव्यू का उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण दोनों एक ही व्यावहारिक सबक की ओर इशारा करते हैं: जब लागत और मूल्य उपयोग के अनुसार भिन्न होते हैं, तो मूल्य निर्धारण मॉडल को उपयोग-जागरूक घटक की आवश्यकता होती है।.

चरण 2: यह तय करें कि क्या शामिल है

शामिल भत्ता वह हिस्सा है जिसे ग्राहक सबसे पहले आंकेंगे। बहुत छोटा, और टॉप-अप प्रॉम्प्ट उपयोगकर्ताओं के फीचर पर भरोसा करने से पहले ही दिखाई देता है। बहुत बड़ा, और भारी उपयोगकर्ता मार्जिन दबाव बना सकते हैं इससे पहले कि आप अर्थशास्त्र को समझें।.

एक व्यावहारिक प्रारंभिक बिंदु यह है कि औसत ग्राहक को एक वास्तविक वर्कफ़्लो पूरा करने के लिए पर्याप्त उपयोग शामिल करें, फिर टॉप-अप को उन ग्राहकों के लिए आरक्षित करें जो स्पष्ट रूप से सामान्य उपयोग से ऊपर हैं। लक्ष्य हर उपयोगकर्ता से जल्द से जल्द शुल्क लेना नहीं है। लक्ष्य एक फ्लैट प्लान मूल्य के साथ भारी एआई खपत को सब्सिडी देने से बचना है।.

ओपन-कोर टीमों के लिए, मुफ्त स्तर को अभी भी उत्पाद के मुख्य मूल्य को साबित करना चाहिए। सामुदायिक उपयोग को उपयोगी बनाए रखें। प्रीमियम एआई सुविधाओं को मापें जो सुविधा, स्वचालन, गति, या स्केल जोड़ती हैं। इसका मतलब मुफ्त संस्करण में एआई-सहायता प्राप्त रन की सीमित संख्या, भुगतान किए गए स्तरों में बड़े भत्ते, और उन ग्राहकों के लिए टॉप-अप हो सकता है जो उन भत्तों से आगे बढ़ते हैं।.

चरण 3: टॉप-अप ट्रिगर्स और गार्डरेल्स जोड़ें

एक टॉप-अप फ्लो को व्यावसायिक महसूस होने से पहले पूर्वानुमानित महसूस होना चाहिए। उत्पाद को उपयोगकर्ता को दिखाना चाहिए कि क्या शामिल है, क्या उपयोग किया गया है, आगे क्या होता है, और टॉप-अप क्या खरीदता है।.

• फीचर के पास शेष AI क्रेडिट या उपयोग दिखाएं, केवल बिलिंग पेज पर नहीं।.
• उपयोगकर्ताओं को चेतावनी दें जब वे समाप्त होने वाले हों, जैसे 75 प्रतिशत और 90 प्रतिशत भत्ते पर।.
• उन टीमों के लिए हार्ड कैप्स का उपयोग करें जिन्हें खर्च नियंत्रण की आवश्यकता है।.
• उन टीमों के लिए सॉफ्ट चेतावनियों का उपयोग करें जो निरंतरता को प्राथमिकता देती हैं और जिनके पास एडमिन-अनुमोदित भुगतान विधि है।.
• असफल अनुरोधों या अदृश्य सिस्टम पुनः प्रयासों के लिए शुल्क लेने से बचें।.
• एडमिन नियंत्रण को अंतिम-उपयोगकर्ता फीचर नियंत्रण से अलग रखें।.

महत्वपूर्ण डिज़ाइन सिद्धांत सरल है: ग्राहक को आश्चर्यचकित न करें। यदि उपयोगकर्ता AI क्रिया को मूल्यवान मानता है और शेष बैलेंस को समझता है, तो टॉप-अप प्रॉम्प्ट को स्वीकार करना बहुत आसान है।.

चरण 4: ShareAI Builder के माध्यम से भुगतान किए गए AI उपयोग को रूट करें

एक बार जब उत्पाद में एक स्पष्ट भुगतान AI सतह हो, तो ShareAI Builder उस उपयोग के पीछे बैठ सकता है। उत्पाद आपका उत्पाद बना रहता है। ShareAI चयनित AI अनुरोधों के लिए रूटिंग और मुद्रीकरण परत को संभालता है।.

एक साफ-सुथरी कार्यान्वयन प्रत्येक मीटर किए गए अनुरोध को ग्राहक, कार्यक्षेत्र, योजना, फीचर, अनुरोध प्रकार, और आंतरिक उपयोग इकाई के साथ टैग करना चाहिए। यह आपकी टीम को ग्राहक भत्तों, टॉप-अप खरीद, वास्तविक मॉडल उपयोग, और मार्जिन की तुलना करने की दृश्यता देता है।.

अंदर ShareAI Builder कंसोल, टीमें सेटअप के Builder पक्ष को कॉन्फ़िगर कर सकती हैं और रूट किए गए उपयोग से जुड़े मार्जिन को सेट कर सकती हैं। ऐप तब चयनित AI अनुरोधों को ShareAI के माध्यम से भेजता है, ग्राहक उस रूट किए गए उपयोग के लिए भुगतान करते हैं, और Builder को मासिक भुगतान प्राप्त होता है जब उपयोग राजस्व उत्पन्न करता है।.

यदि आप अभी भी मॉडल कवरेज चुन रहे हैं, तो ShareAI मॉडल्स पेज यह तय करने में मदद कर सकता है कि कौन से AI कार्य भुगतान स्तर में शामिल हैं। सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार आमतौर पर उच्च-मूल्य वाले कार्य होते हैं जहां मॉडल गुणवत्ता, विलंबता, और लागत का सीधे उत्पाद पर प्रभाव पड़ता है।.

चरण 5: मॉडल को स्पष्ट रूप से समझाएं

ग्राहक संदेश को सबसे अच्छे तरीके से उबाऊ होना चाहिए: सटीक, छोटा, और शुल्क लगने से पहले दिखाई देने वाला।.

इस तरह की भाषा का उपयोग करें:

आपकी योजना में प्रत्येक महीने 1,000 AI क्रेडिट शामिल हैं। क्रेडिट का उपयोग प्रीमियम AI कार्यों जैसे दस्तावेज़ विश्लेषण और सहायक-जनित प्रतिक्रियाओं के लिए किया जाता है। यदि आपकी टीम को अधिक आवश्यकता है, तो एक एडमिन पूरे प्लान को बदले बिना क्रेडिट जोड़ सकता है।.

वह कॉपी तीन काम करती है। यह ग्राहक को बताती है कि क्या शामिल है। यह उपयोग को दृश्यमान सुविधाओं से जोड़ती है। यह टॉप-अप को विस्तार का मार्ग बनाती है, न कि दंड।.

अस्पष्ट वाक्यांशों से बचें जैसे अनलिमिटेड AI, फेयर यूज़ लागू होता है, या उन्नत उपयोग से शुल्क लग सकता है। वे वाक्यांश समर्थन टिकट बनाते हैं। एक अच्छा टॉप-अप मॉडल बिलिंग भ्रम को कम करना चाहिए, न कि इसे इनबॉक्स में स्थानांतरित करना।.

सामान्य गलतियों से बचें।

पहली गलती गलत चीज़ को मीटर करना है। यदि उपयोगकर्ता केवल एक समाप्त उत्तर देखता है, तो प्रत्येक आंतरिक मॉडल कॉल के लिए शुल्क न लगाएं। जब भी संभव हो, दृश्यमान परिणाम के चारों ओर पैकेज बनाएं।.

दूसरी गलती मुफ्त कोर को खराब महसूस कराना है। ओपन-कोर विश्वास एक उपयोगी मुफ्त नींव पर निर्भर करता है। कोर उत्पाद को विश्वसनीय बनाए रखें, फिर इसके चारों ओर प्रीमियम AI त्वरण का मुद्रीकरण करें।.

तीसरी गलती सीमाओं को छुपाना है जब तक कि विफलता का क्षण न आ जाए। यदि कोई टीम केवल वर्कफ़्लो टूटने के बाद टॉप-अप की आवश्यकता सीखती है, तो मूल्य निर्धारण मॉडल शत्रुतापूर्ण लगेगा। उपयोग को पहले दिखाएं।.

चौथी गलती मार्जिन समीक्षा को छोड़ना है। एक टॉप-अप पैकेज को वास्तविक AI प्रदाता लागत, मॉडल चयन, पुनः प्रयास व्यवहार, और भारी-उपयोगकर्ता पैटर्न के खिलाफ जांचा जाना चाहिए। एक उदार भत्ता ठीक है जब यह जानबूझकर हो। यह खतरनाक है जब यह अदृश्य हो।.

एक व्यावहारिक लॉन्च पथ

एक प्रीमियम AI कार्य से शुरू करें। एक ऐसी सुविधा चुनें जिसे उपयोगकर्ता पहले से ही अनुरोध करते हैं, जिसका मापन योग्य उपयोग हो, और जो भुगतान विस्तार पथ को सही ठहराने के लिए पर्याप्त मूल्य बनाती हो। हर AI सतह को एक साथ मीटर करने की कोशिश न करें।.

1. पहला प्रीमियम AI फीचर चुनें।.
2. एक ग्राहक-सामना करने वाली इकाई चुनें, जैसे विश्लेषण, उत्तर, फ़ाइल, या रन।.
3. भुगतान योजना या परीक्षण के लिए शामिल भत्ता सेट करें।.
4. उपयोग दृश्यता और एडमिन-नियंत्रित टॉप-अप्स जोड़ें।.
5. भुगतान किए गए AI अनुरोधों को ShareAI के माध्यम से रूट करें।.
6. पहले बिलिंग चक्र के बाद उपयोग, मॉडल लागत, रूपांतरण, और मार्जिन की समीक्षा करें।.

यह लॉन्च को इतना छोटा रखता है कि इसे शिप किया जा सके और इतना विशिष्ट कि इससे सीखा जा सके। एक फीचर काम करने के बाद, वही मॉडल उत्पाद में अन्य प्रीमियम AI क्रियाओं तक विस्तार कर सकता है।.

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

ओपन-कोर उत्पाद में AI टॉप-अप्स क्या हैं?

AI टॉप-अप्स प्रीमियम AI फीचर्स के लिए भुगतान किए गए उपयोग जोड़ हैं। एक ओपन-कोर उत्पाद मासिक भत्ता शामिल कर सकता है, फिर ग्राहकों को अधिक क्रेडिट, विश्लेषण, उत्तर, या रन खरीदने की अनुमति देता है जब उनका उपयोग उस भत्ते से अधिक हो जाता है।.

AI टॉप-अप्स उच्च भुगतान योजना से कैसे अलग हैं?

उच्च योजना ग्राहक की पूरी सदस्यता बदल देती है। एक टॉप-अप अधिक AI उपयोग जोड़ता है बिना योजना परिवर्तन को मजबूर किए। यह तब उपयोगी होता है जब ग्राहक वर्तमान योजना को पसंद करता है लेकिन AI खपत में कभी-कभी वृद्धि होती है।.

AI टॉप-अप्स असीमित AI से बेहतर कब होते हैं?

टॉप-अप्स तब बेहतर होते हैं जब उपयोग व्यापक रूप से भिन्न होता है और AI लागत महत्वपूर्ण होती है। असीमित AI मार्केटिंग में आकर्षक हो सकता है, लेकिन यह भारी उपयोगकर्ता लागतों को छुपा सकता है जब तक कि मार्जिन दर्दनाक न हो जाए।.

क्या ShareAI हमारे उत्पाद बिलिंग को बदलता है?

नहीं। ShareAI रूट किए गए AI उपयोग और मुद्रीकरण परत को संभाल सकता है। आपका उत्पाद अपनी मौजूदा सदस्यता, लाइसेंस, एंटरप्राइज़ अनुबंध, या ओपन-कोर वाणिज्यिक मॉडल को बनाए रख सकता है।.

क्या ShareAI ओपन-कोर उत्पाद को होस्ट या निर्माण करता है?

नहीं। एप्लिकेशन ShareAI के बाहर निर्मित, होस्ट और प्रबंधित रहता है। ShareAI Builder उत्पाद से चयनित AI उपयोग को रूटिंग और मुद्रीकरण करने के लिए है, न कि उत्पाद को बनाने या होस्ट करने के लिए।.

क्रेडिट के रूप में क्या गिना जाना चाहिए?

क्रेडिट को एक स्पष्ट ग्राहक क्रिया से मेल खाना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक दस्तावेज़ विश्लेषण, एक उत्पन्न छवि, एक सहायक उत्तर, या एक कोड समीक्षा रन। आंतरिक रूप से, आप अभी भी क्रेडिट को टोकन, मॉडल लागत, और रूटिंग व्यवहार से मैप कर सकते हैं।.

ओपन-कोर टीमों को मुफ्त उपयोगकर्ताओं के साथ कैसे व्यवहार करना चाहिए?

मुफ्त कोर को उपयोगी बनाए रखें। यदि मुफ्त उपयोगकर्ताओं को AI एक्सेस मिलता है, तो एक छोटा भत्ता या डेमो-अनुकूल सीमा का उपयोग करें। भुगतान किए गए टॉप-अप मॉडल को प्रीमियम AI उपयोग पर लागू होना चाहिए, न कि उस मूल मूल्य पर जो ओपन-कोर प्रोजेक्ट को विश्वसनीय बनाता है।.

क्या AI टॉप-अप्स स्व-होस्टेड ग्राहकों के लिए काम कर सकते हैं?

हां, जब स्व-होस्टेड उत्पाद चयनित AI अनुरोधों को एक वाणिज्यिक एंडपॉइंट के माध्यम से रूट कर सकता है और ग्राहक उस आर्किटेक्चर को स्वीकार करता है। उत्पाद को रूटेड फीचर, उपयोग शर्तें, और एडमिन नियंत्रण स्पष्ट करना चाहिए।.

Builder भुगतान कैसे काम करता है?

एक ShareAI Builder सेटअप में, Builder चयनित AI उपयोग को ShareAI के माध्यम से रूट करता है और एक मार्जिन या अधिभार सेट करता है। ग्राहक उस रूटेड उपयोग के लिए ShareAI को भुगतान करते हैं, और Builder को उत्पन्न उपयोग के आधार पर मासिक भुगतान प्राप्त होता है।.

Builder एक Provider से कैसे अलग है?

Builder उस ऐप, उत्पाद, प्लगइन, या प्लेटफ़ॉर्म का मालिक होता है जो उपयोगकर्ताओं को ShareAI-रूटेड इनफेरेंस पर भेजता है। Provider नेटवर्क में कंप्यूट क्षमता का योगदान देता है। ओपन-कोर टॉप-अप मूल्य निर्धारण मुख्य रूप से एक Builder वर्कफ़्लो है, हालांकि Provider आपूर्ति व्यापक बाज़ार को शक्ति प्रदान करने में मदद करती है।.

हमें कौन सा आंतरिक डेटा ट्रैक करना चाहिए?

ग्राहक ID, कार्यक्षेत्र ID, फीचर नाम, योजना, अनुरोध संख्या, उपयोग इकाई, उपयोग किया गया मॉडल, लागत प्रॉक्सी, टॉप-अप बैलेंस, असफल अनुरोध, और उत्पन्न राजस्व ट्रैक करें। इस डेटा के बिना, भत्तों या मार्जिन को ट्यून करना कठिन है।.

टॉप-अप्स के साथ लॉन्च करने के लिए सबसे सुरक्षित पहला फीचर क्या है?

ऐसा प्रीमियम AI फीचर चुनें जिसमें पहले से ही मांग हो, स्पष्ट ग्राहक मूल्य हो, और मापने योग्य उपयोग हो। दस्तावेज़ विश्लेषण, सहायक उत्तर, बैच संवर्धन, और निर्माण कार्य अक्सर पृष्ठभूमि स्वचालन की तुलना में समझाने में आसान होते हैं।.

एक प्रीमियम AI क्रिया से शुरू करें

सबसे अच्छा ओपन-कोर टॉप-अप मॉडल आमतौर पर शुरुआत में छोटा होता है। एक AI फीचर चुनें, भत्ता परिभाषित करें, उपयोग को स्पष्ट रूप से दिखाएं, और भुगतान अनुरोधों को ShareAI के माध्यम से रूट करें। एक बार अर्थशास्त्र स्पष्ट हो जाने पर, आप पूरे उत्पाद की कीमत बदले बिना मॉडल का विस्तार कर सकते हैं।.

जो टीमें बिल्डर सेटअप का परीक्षण करने के लिए तैयार हैं, वे शुरू कर सकती हैं ShareAI Builder कंसोल या समीक्षा करें ShareAI दस्तावेज़ीकरण पहली रूटेड AI फीचर को वायर करने से पहले।.