Cara Membandingkan LLM dan Model AI dengan Mudah

Ekosistem AI sangat ramai—LLM, visi, ucapan, terjemahan, dan lainnya. Memilih model yang tepat menentukan kualitas, latensi, dan biaya. Tetapi membandingkan antar penyedia seharusnya tidak memerlukan sepuluh SDK dan berhari-hari pekerjaan tambahan. Panduan ini menunjukkan kerangka kerja praktis untuk mengevaluasi model—dan bagaimana ShareAI memungkinkan Anda membandingkan, menguji A/B, dan mengganti model dengan satu API dan analitik terpadu.

TL;DR: mendefinisikan keberhasilan, membangun set evaluasi kecil, menguji A/B pada lalu lintas nyata, dan memutuskan per fitur. Gunakan ShareAI untuk mengarahkan kandidat, melacak p50/p95 dan $ per 1K token, lalu mengubah alias kebijakan ke pemenang.

Mengapa Membandingkan Model AI Penting

• Perbedaan kinerja: Beberapa model unggul dalam ringkasan, yang lain cemerlang dalam QA multibahasa atau ekstraksi berbasis data. Dalam visi, satu OCR unggul pada faktur sementara yang lain lebih baik untuk ID/struk.
• Optimasi biaya: Model premium mungkin bagus—tetapi tidak di semua tempat. Perbandingan menunjukkan di mana opsi yang lebih ringan/lebih murah cukup “baik.”
• Kesesuaian kasus penggunaan: Chatbot, parser dokumen, dan pipeline video membutuhkan kekuatan yang sangat berbeda.
• Keandalan & cakupan: Waktu aktif, ketersediaan regional, dan batasan tingkat bervariasi menurut penyedia—perbandingan mengungkapkan trade-off SLO yang sebenarnya.

Cara Membandingkan Model LLM dan AI (Kerangka Praktis)

1) Tentukan tugas & kriteria keberhasilan

Buat taksonomi tugas singkat (chat, ringkasan, klasifikasi, ekstraksi, OCR, STT/TTS, terjemahan) dan pilih metrik:

• Kualitas: akurasi eksak/semantik, tingkat keterkaitan/halusinasi, keberhasilan penggunaan alat.
• Latensi: p50/p95 dan batas waktu sesuai SLO UX Anda.
• Biaya: $ per 1K token (LLM), harga per permintaan/menit (suara/visi).
• Throughput & stabilitas: perilaku batasan tingkat, pengulangan, dampak fallback.

2) Bangun set evaluasi ringan

• Gunakan set emas (20–200 sampel) ditambah kasus tepi.
• OCR/Visi: faktur, tanda terima, ID, gambar berisik/cahaya rendah.
• Suara: audio bersih vs berisik, aksen, diarization.
• Terjemahan: domain (hukum/medis/pemasaran), arah, bahasa sumber daya rendah.
• Perhatikan privasi: hapus PII atau gunakan varian sintetis.

3) Jalankan tes A/B dan lalu lintas bayangan

Pertahankan prompt tetap konstan; variasikan model/penyedia. Tandai setiap permintaan dengan: fitur, penyewa, wilayah, model, versi_prompt. Agregasikan berdasarkan slice (rencana, kohort, wilayah) untuk melihat di mana pemenang berbeda.

4) Analisis & putuskan

Plot sebuah batas biaya–kualitas. Gunakan model premium untuk jalur interaktif, berdampak tinggi ; alihkan batch/berdampak rendah ke dioptimalkan biaya opsi. Evaluasi ulang setiap bulan atau ketika penyedia mengubah harga/model.

Apa yang Diukur (LLM + Multimodal)

• Teks / LLM: skor tugas, keterkaitan, penolakan/keamanan, keberhasilan panggilan alat, p50/p95, $ per 1K token.
• Visi / OCR: akurasi tingkat bidang, akurasi jenis dokumen, latensi, harga/permintaan.
• Pidato (STT/TTS): WER/MOS, faktor waktu nyata, penanganan pemotongan/tumpang tindih, ketersediaan wilayah.
• Terjemahan: Proksi BLEU/COMET, kepatuhan terminologi, cakupan bahasa, harga.

Bagaimana ShareAI Membantu Anda Membandingkan Model

• Satu API untuk 150+ model: panggil penyedia yang berbeda dengan skema terpadu dan alias model—tanpa penulisan ulang. Jelajahi di Marketplace Model.
• Routing berbasis kebijakan: kirim lalu lintas % ke kandidat (A/B), cerminkan bayangan lalu lintas, atau pilih model berdasarkan termurah/tercepat/andal/patuh.
• Telemetri terpadu: lacak p50/p95, taksonomi keberhasilan/kesalahan, $ per 1K token, dan biaya per fitur/penyewa/rencana dalam satu dasbor.
• Kontrol pengeluaran: anggaran, batasan, dan peringatan sehingga evaluasi tidak mengejutkan Keuangan.
• Dukungan lintas-modalitas: LLM, OCR/vision, STT/TTS, terjemahan—evaluasi secara setara di seluruh kategori.
• Beralih ke pemenang dengan aman: setelah Anda memilih model, tukar alias kebijakan untuk mengarahkannya—tanpa perubahan aplikasi.

Coba langsung di Arena Obrolan dan baca Memulai API

FAQ: Membandingkan LLM & Model AI

Bagaimana cara membandingkan LLM untuk SaaS? Tentukan metrik tugas, buat set evaluasi kecil, A/B pada lalu lintas langsung, dan putuskan per fitur. Gunakan ShareAI untuk pengalihan + telemetri.

Bagaimana cara saya melakukan pengujian A/B LLM vs lalu lintas bayangan? Kirimkan sebuah persentase ke model kandidat (A/B); cermin salinan sebagai bayangan untuk evaluasi tanpa risiko.

Metrik evaluasi mana yang penting (LLM)? Akurasi tugas, keterkaitan, keberhasilan penggunaan alat, p50/p95, $ per 1K token.

Bagaimana cara membandingkan API OCR (faktur/ID/struk)? Gunakan akurasi tingkat bidang per jenis dokumen; bandingkan latensi dan harga/permintaan; sertakan pemindaian yang berisik.

Bagaimana dengan model suara? Ukur WER, faktor waktu nyata, dan ketersediaan wilayah; periksa audio berisik dan diarization.

Bagaimana cara membandingkan LLM open-source vs proprietary? Pertahankan prompt/skema stabil; jalankan evaluasi yang sama; sertakan biaya dan latensi bersama kualitas.

Bagaimana cara mengurangi halusinasi / mengukur keterkaitan? Gunakan prompt yang diperkuat pengambilan, tegakkan kutipan, dan nilai konsistensi faktual pada set yang diberi label.

Bisakah saya mengganti model tanpa menulis ulang? Ya—gunakan ShareAI API terpadu dan alias/kebijakan untuk mengganti penyedia yang mendasarinya.

Bagaimana saya mengatur anggaran selama evaluasi? Atur batasan/peringatan per penyewa/fitur dan arahkan beban kerja batch ke dioptimalkan biaya kebijakan.

Kesimpulan

Membandingkan model AI itu penting—untuk kinerja, biaya, dan keandalan. Tetapkan proses, bukan satu penyedia tunggal: definisikan keberhasilan, uji dengan cepat, dan iterasi. Dengan ShareAI, Anda dapat mengevaluasi di seluruh 150+ model, mengumpulkan telemetri yang setara, dan beralih dengan aman melalui kebijakan dan alias—sehingga Anda selalu menjalankan model yang tepat untuk setiap pekerjaan.

Jelajahi model di Marketplace • Coba prompt di Taman bermain • Baca Dokumen dan Memulai API • Buat kunci Anda di Konsol