AI ایجنٹ لوپس کو منافع بخش بنائیں: بار بار استدلال کے استعمال کی قیمت لگائیں

ایجنٹ لوپس AI ایپس کی معیشت کو بدل دیتے ہیں۔ ایک عام چیٹ درخواست ایک ماڈل کو ایک بار کال کر سکتی ہے۔ ایک ایجنٹ لوپ منصوبہ بنا سکتا ہے، ٹولز کو کال کر سکتا ہے، نتیجہ پڑھ سکتا ہے، جواب کا جائزہ لینے کے لیے ایک مضبوط ماڈل سے پوچھ سکتا ہے، ناکام قدم کو دوبارہ آزما سکتا ہے، اور کام مکمل ہونے تک جاری رکھ سکتا ہے۔.

یہ مفید ہے۔ یہ ایک قیمت کا مسئلہ بھی ہے۔.

اگر آپ کی پروڈکٹ ایک مقررہ ماہانہ فیس وصول کرتی ہے جبکہ ہر کسٹمر ٹاسک غیر متوقع ماڈل استعمال کو متحرک کرتا ہے، تو آپ کا مارجن خاموشی سے ختم ہو سکتا ہے۔ جتنا زیادہ لوپ مفید ہوتا جاتا ہے، اتنا ہی ضروری ہوتا ہے کہ اس کے پیچھے انفرنس کو میٹر، کیپ، روٹ، اور قیمت دی جائے۔.

بلڈرز کے لیے، عملی سوال آسان ہے: آپ کس طرح گاہکوں کو ایجنٹک خصوصیات استعمال کرنے دیتے ہیں بغیر ہر کامیاب ورک فلو کو ایک غیر محدود لاگت مرکز میں تبدیل کیے؟

ایک AI ایجنٹ لوپ کیا تبدیل کرتا ہے

ایک AI ایجنٹ لوپ ایک بار بار چلنے والا ورک فلو ہے۔ نظام موجودہ حالت کا مشاہدہ کرتا ہے، اگلے قدم کے بارے میں سوچتا ہے، ماڈل یا ٹول کے ذریعے عمل کرتا ہے، نتیجہ کا جائزہ لیتا ہے، اور فیصلہ کرتا ہے کہ آیا جاری رکھنا ہے۔.

وہ نمونہ ہر مہینے مزید پروڈکٹس میں ظاہر ہوتا ہے:

• کوڈنگ اسسٹنٹس جو ایک ریپوزٹری کا معائنہ کرتے ہیں، فائلز میں ترمیم کرتے ہیں، ٹیسٹ چلاتے ہیں، اور ناکامیوں کو ٹھیک کرتے ہیں۔.
• ریسرچ ایجنٹس جو تلاش کرتے ہیں، پڑھتے ہیں، شواہد نکالتے ہیں، اور ایک منظم رپورٹ لکھتے ہیں۔.
• سپورٹ ایجنٹس جو ایک ٹکٹ کو درجہ بندی کرتے ہیں، اکاؤنٹ کا سیاق و سباق حاصل کرتے ہیں، جواب کا مسودہ تیار کرتے ہیں، اور غیر یقینی کیسز کو بڑھاتے ہیں۔.
• دستاویز ایجنٹس جو فائلز کو پارس کرتے ہیں، گمشدہ فیلڈز کی شناخت کرتے ہیں، پالیسیوں کا موازنہ کرتے ہیں، اور جائزہ نوٹس تیار کرتے ہیں۔.
• اندرونی آٹومیشن ٹولز جو شیڈول چیک چلاتے ہیں اور جب کچھ تبدیل ہوتا ہے تو ٹاسک بناتے ہیں۔.

پروڈکٹ اسے ایک عمل کے طور پر ظاہر کر سکتی ہے: اس بگ کو ٹھیک کریں، اس معاہدے کا خلاصہ کریں، اس اکاؤنٹ کی تحقیقات کریں، یا اس رپورٹ کو تیار کریں۔ اندرونی طور پر، وہ واحد عمل کئی ماڈل کالز پر مشتمل ہو سکتا ہے۔.

صارف کے سامنے والے عمل اور بنیادی انفرنس کے درمیان وہ خلا وہ جگہ ہے جہاں منیٹائزیشن کو ڈیزائن کرنا ضروری ہے۔.

کیوں لوپس کو ایک قیمت کا ماڈل درکار ہے

لوپ کا استعمال ایک بار چیٹ کے مقابلے میں قیمت لگانا مشکل ہے کیونکہ لاگت ہمیشہ نظر آنے والی درخواست کے تناسب میں نہیں ہوتی۔.

ایک صارف ایک سادہ سوال پوچھ سکتا ہے جو ایک کم قیمت کال میں ختم ہو جاتا ہے۔ دوسرا ایک پیچیدہ کام جمع کرا سکتا ہے جو منصوبہ بندی، بازیافت، ٹول کالز، توثیق، اور دوبارہ کوششوں سے گزرتا ہے۔ اگر دونوں اعمال کی قیمت ایک جیسی ہو، تو دوسرا صارف زیادہ تر مارجن استعمال کر سکتا ہے۔.

خطرہ اس وقت بڑھتا ہے جب لوپس پس منظر میں چلتے ہیں۔ ایک شیڈول ورک فلو دوبارہ کوشش کر سکتا ہے جب کوئی صارف دیکھ نہیں رہا ہو۔ ایک ایجنٹ جس کے پاس ٹول تک رسائی ہو وہ توقع سے زیادہ درمیانی مراحل پیدا کر سکتا ہے۔ ایک چیکر ماڈل ہر جواب کا جائزہ لینے پر کالز کی تعداد کو دوگنا کر سکتا ہے۔.

اس کا مطلب یہ نہیں کہ لوپس خراب ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ انہیں ایک استعمال کے نمونے کے طور پر سمجھا جانا چاہیے اس سے پہلے کہ انہیں ایک خصوصیت کے طور پر سمجھا جائے۔.

مفید قیمت لگانے کا آغاز تین سوالات سے ہوتا ہے:

• صارف کس یونٹ کو خریدنے پر یقین رکھتا ہے؟
• وہ یونٹ کون سے ماڈل کالز کو متحرک کرتا ہے؟
• مارجن کہاں شامل کیا جانا چاہیے تاکہ بلڈر کو ان کی تخلیق کردہ قدر کے لیے ادائیگی کی جا سکے؟

جواب شاذ و نادر ہی پروڈکٹ UI میں خام ٹوکن کے حساب سے چارج کرنا ہوتا ہے۔ زیادہ تر صارفین کاموں، رنز، سیٹس، دستاویزات، رپورٹس، منصوبوں، یا خودکار طریقوں میں سوچتے ہیں۔ لیکن بلڈر کو اب بھی پردے کے پیچھے ٹوکن، ماڈل، اور رن لیول کی مرئیت کی ضرورت ہوتی ہے۔.

بلڈرز کے لیے ShareAI کہاں فٹ ہوتا ہے

ShareAI ایجنٹ فریم ورک، نو کوڈ ایپ بلڈر، CMS، ہوسٹنگ پلیٹ فارم، یا ورک فلو انجن نہیں ہے۔ بلڈر ShareAI کے باہر ایپلیکیشن کا مالک ہوتا ہے: پروڈکٹ کا تجربہ، صارف اکاؤنٹس، ایجنٹ منطق، ٹولز، پالیسیاں، لاگز، اور سپورٹ فلو۔.

ShareAI استنباط اور منیٹائزیشن لیئر میں فٹ ہوتا ہے۔.

ShareAI کے ساتھ، ایک بلڈر اپنے پروڈکٹ سے AI کے استعمال کو ShareAI کے ذریعے منتقل کر سکتا ہے، ماڈلز کا انتخاب کر سکتا ہے ShareAI ماڈل مارکیٹ پلیس سے, ، اور اس استعمال پر مارجن یا سرچارج مقرر کر سکتا ہے۔ صارف ShareAI کو منتقل شدہ AI کے استعمال کے لیے ادائیگی کرتا ہے، اور ShareAI بلڈر کو پیدا شدہ آمدنی سے ماہانہ ادائیگی کرتا ہے۔.

یہ ایجنٹ لوپس کے لیے اہم ہے کیونکہ بلڈر دو چیزوں کو الگ کر سکتا ہے جو اکثر ایک ساتھ مل جاتی ہیں۔

• پروڈکٹ کی قدر: ورک فلو، UX، ڈومین منطق، پرامپٹس، تشخیصات، اور کسٹمر کا نتیجہ۔.
• استنباطی لاگت: مطلوبہ نتیجہ فراہم کرنے کے لیے ماڈل کے بار بار استعمال کی ضرورت۔.

بلڈر کو AI ٹریفک کو مونیٹائز کرنے کے لیے ماڈل فراہم کنندہ بننے کی ضرورت نہیں ہے۔ فراہم کنندگان ShareAI کو ماڈل یا کمپیوٹ کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں۔ بلڈرز اپنی مصنوعات سے طلب کو روٹ کرتے ہیں اور AI کے استعمال پر مقرر کردہ مارجن سے کما سکتے ہیں۔.

نفاذ کی تفصیلات کے لیے، شروع کریں ShareAI دستاویزات اور ShareAI API حوالہ.

بار بار استنباطی استعمال کی قیمت کیسے مقرر کریں

بہترین قیمت کا ماڈل اس پر منحصر ہے کہ آپ کی پروڈکٹ کیا فروخت کرتی ہے۔ ایجنٹ لوپس عام طور پر پانچ نمونوں میں سے ایک کے مطابق ہوتے ہیں۔.

1. فی رن قیمت

ایک رن شروع سے آخر تک ایک مکمل لوپ ہوتا ہے۔ یہ اس وقت کام کرتا ہے جب ہر رن کا ایک واضح نتیجہ ہو، جیسے ایک رپورٹ، ایک کوڈ جائزہ، ایک سپورٹ تحقیقات، یا ایک دستاویز تجزیہ۔.

اسے اس وقت استعمال کریں جب گاہک کام کو مکمل کرنے کے لیے ایک نوکری کے طور پر سمجھتے ہیں۔ زیادہ سے زیادہ مراحل، زیادہ سے زیادہ ٹوکنز، اور زیادہ سے زیادہ ٹول کالز کے لیے اندرونی حدیں شامل کریں تاکہ کوئی غیر معمولی مشکل رن لامحدود نہ ہو جائے۔.

2. فی ٹاسک ٹائر قیمت

کچھ لوپس پیچیدگی کے لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں۔ ایک مختصر درجہ بندی کا کام ایک کثیر مرحلہ تحقیقی ورک فلو کے برابر نہیں ہونا چاہیے۔ اس صورت میں، معیاری، ایڈوانسڈ، اور انٹینسیو جیسے ٹائرز بنائیں۔.

ہر ٹائر مختلف ماڈل انتخاب، ریٹری حدود، جائزہ مراحل، اور سیاق و سباق کے سائز سے مطابقت رکھ سکتا ہے۔ گاہک کو ایک سادہ منصوبہ نظر آتا ہے۔ بلڈر اب بھی اس کے پیچھے استنباطی بجٹ کو کنٹرول کرتا ہے۔.

3. شامل استعمال کے ساتھ قیمت اور اضافی چارج

یہ عام طور پر SaaS مصنوعات کے لیے ہوتا ہے جو پہلے ہی سبسکرپشنز فروخت کرتی ہیں۔ ہر منصوبے میں AI استعمال کی ایک معقول مقدار شامل کریں، پھر اضافی استعمال کے لیے چارج کریں جب گاہک اسے تجاوز کرتے ہیں۔.

یہ اپنانے کو آسان رکھتا ہے جبکہ بلڈر کو بھاری صارفین سے بچاتا ہے۔ یہ سیلز ٹیم کو ایک صاف اپ گریڈ راستہ بھی فراہم کرتا ہے جب کوئی گاہک ایجنٹ فیچر پر روزانہ انحصار کرنا شروع کرتا ہے۔.

4. قیمت کے پریمیم ورک فلو کو الگ کریں

ہر ایجنٹ کی خصوصیت کو بنیادی پروڈکٹ میں شامل نہیں کیا جانا چاہیے۔ ایک ورک فلو جو مضبوط ماڈلز، طویل سیاق و سباق، جائزہ لینے والے کالز، یا مہنگے ٹولز استعمال کرتا ہے اسے پریمیم ایڈ آن کے طور پر پوزیشن کیا جا سکتا ہے۔.

یہ خاص طور پر ایجنسیوں اور عمودی سافٹ ویئر کمپنیوں کے لیے مفید ہے۔ ایک صارف کو اس بات کی پرواہ نہیں ہو سکتی کہ کتنی ماڈل کالز ہوتی ہیں۔ انہیں اس بات کی پرواہ ہے کہ ورک فلو عملے کا وقت بچاتا ہے، جائزہ لینے کا کام کم کرتا ہے، یا ایسا نتیجہ پیدا کرتا ہے جسے وہ استعمال کر سکیں۔.

5. قبول شدہ نتیجے کے ذریعے قیمت مقرر کریں

کچھ پروڈکٹس میں، صارف صرف اس وقت ادائیگی کرنا چاہتا ہے جب لوپ کچھ قابل استعمال پیدا کرے۔ یہ لیڈ انریچمنٹ، ڈیٹا کلین اپ، دستاویز نکالنے، یا مواد کی تخلیق کے لیے کام کر سکتا ہے جہاں آؤٹ پٹ کی توثیق کی جا سکتی ہے۔.

اس ماڈل کے ساتھ محتاط رہیں۔ بلڈر ناکام کوششوں کے لیے بھی ادائیگی کرتا ہے۔ قبول شدہ نتیجے کی قیمتوں کا تعین مضبوط تشخیص، سخت دوبارہ کوشش کی حدود، اور ناکام کوششوں کو جذب کرنے کے لیے کافی مارجن کی ضرورت ہے۔.

مارجن شامل کرنے سے پہلے لاگت کو کنٹرول کریں

جب لوپ محدود ہو تو منیٹائزیشن زیادہ محفوظ ہوتی ہے۔.

ورک فلو میں ہر قدم کو نقشہ بنانے سے شروع کریں۔ شناخت کریں کہ کون سی کالز کو پریمیم ماڈلز کی ضرورت ہے، کون سی کم قیمت ماڈلز استعمال کر سکتی ہیں، کون سی چیکر کی ضرورت ہے، اور کون سی اس وقت چھوڑ دی جا سکتی ہیں جب اعتماد زیادہ ہو۔ ہر قدم کے لیے لوپ کو ایک ہی ماڈل کی ضرورت نہیں ہوتی۔.

قیمت کو قدر سے ملانے کے لیے روٹنگ کے اصول استعمال کریں:

• درجہ بندی، منصوبہ بندی، نکالنے، اور سادہ تبدیلیوں کے لیے تیز یا کم قیمت ماڈلز استعمال کریں۔.
• حتمی ترکیب، کوڈ میں تبدیلی، اعلیٰ سطح کی استدلال، یا صارف کے سامنے نظر آنے والے جوابات کے لیے مضبوط ماڈلز استعمال کریں۔.
• صرف وہاں جائزہ لینے والے کالز شامل کریں جہاں غلطیاں مہنگی ہوں۔.
• لوپ کو اس وقت روکیں جب یہ قدم، ٹوکن، وقت، یا بجٹ کی حدود کو پہنچ جائے۔.
• صارفین کو دکھائیں جب کوئی کام منتخب کردہ منصوبے کے لیے بہت بڑا ہو۔.

ٹول تک رسائی بھی دیکھ بھال کی مستحق ہے۔ The ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول AI ایپلیکیشنز کو ٹولز اور ڈیٹا سورسز سے جڑنے میں آسانی فراہم کر رہا ہے۔ یہ طاقتور ہے، لیکن اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ بلڈرز کو تباہ کن اقدامات کے ارد گرد واضح اجازتیں، لاگنگ، اور جائزہ کے راستے کی ضرورت ہے۔.

سیکیورٹی رہنمائی جیسے کہ The OWASP ٹاپ 10 فار LLM ایپلیکیشنز یہاں مفید ہے کیونکہ لوپس خطرات کو بڑھا سکتے ہیں جیسے پرامپٹ انجیکشن، ضرورت سے زیادہ ایجنسی، غیر محفوظ ٹول ڈیزائن، اور حساس معلومات کا انکشاف۔.

آخر میں، نظام کو پروڈکشن ورک فلو کی طرح دیکھیں۔ The اوپن ٹیلیمیٹری آبزرویبلٹی پرائمر ٹریسز، میٹرکس، اور لاگز کے بارے میں سوچنے کے لیے ایک اچھا نقطہ آغاز ہے۔ ایجنٹ لوپ کے لیے، آپ کو معلوم ہونا چاہیے کہ کون سا ماڈل چلایا گیا، کتنے مراحل لگے، اس کی قیمت کیا تھی، کیا اس نے دوبارہ کوشش کی، اور کہاں رکا۔.

ایک عملی رول آؤٹ چیک لسٹ

کسی ادا شدہ پروڈکٹ میں ایجنٹ لوپ شامل کرنے سے پہلے، اس چیک لسٹ پر کام کریں:

1. کسٹمر کے سامنے آنے والی یونٹ کی وضاحت کریں: رن، ٹاسک، دستاویز، رپورٹ، آٹومیشن، سیٹ، یا کریڈٹ۔.
2. اس یونٹ کے اندر ہر ماڈل کال اور ٹول کال کا نقشہ بنائیں۔.
3. فیصلہ کریں کہ کون سے مراحل کم قیمت ماڈلز استعمال کر سکتے ہیں اور کون سے پریمیم ماڈلز کی ضرورت ہے۔.
4. مراحل، ٹوکنز، وقت، دوبارہ کوششوں، اور بیک گراؤنڈ رنز کے لیے سخت حدود شامل کریں۔.
5. فیصلہ کریں کہ آیا جائزہ لینے والے کالز ہمیشہ ضروری ہیں یا صرف خطرے کی صورت میں متحرک ہوں۔.
6. شیئر اے آئی کے ذریعے راستے کا استنباط کریں اور متوقع استعمال کے راستے کی جانچ کریں۔.
7. ایک بلڈر مارجن مقرر کریں جو عام استعمال، ناکام کوششوں، اور سپورٹ اوور ہیڈ کو کور کرے۔.
8. مہنگے ورک فلو شروع کرنے سے پہلے صارفین کو واضح منصوبہ حدود دکھائیں۔.
9. رن لیول لاگت، کامیابی کی شرح، دوبارہ کوشش کی شرح، اور صارف کی قدر کو ٹریک کریں۔.
10. حقیقی استعمال کے ڈیٹا کے آنے کے بعد قیمتوں کا دوبارہ جائزہ لیں۔.

مقصد ہر لوپ کو سستا بنانا نہیں ہے۔ مقصد ہر لوپ کو قابل فہم بنانا ہے۔ جب استعمال واضح اور محدود ہو، تو بلڈر اسے اعتماد کے ساتھ قیمت دے سکتا ہے بجائے اس کے کہ اسے خاموشی سے جذب کرے۔.

عمومی سوالات

اے آئی ایجنٹ لوپس کو مونیٹائز کرنے کا کیا مطلب ہے؟

اس کا مطلب ہے کہ ایجنٹ ورک فلو کے اندر ماڈل کے بار بار استعمال کو آپ کی پروڈکٹ کے قیمت والے حصے میں تبدیل کرنا۔ ہر ماڈل کال کو پوشیدہ لاگت کے طور پر جذب کرنے کے بجائے، بلڈر استعمال کو شیئر اے آئی کے ذریعے روٹ کر سکتا ہے، مارجن مقرر کر سکتا ہے، اور اپنی ایپ کے ذریعے پیدا ہونے والے اے آئی ٹریفک سے کمائی کر سکتا ہے۔.

کیا شیئر اے آئی ایک ایجنٹ فریم ورک یا ایپ بلڈر ہے؟

نہیں۔ شیئر اے آئی ایجنٹ فریم ورک، نو کوڈ بلڈر، ہوسٹنگ لیئر، یا سی ایم ایس نہیں ہے۔ بلڈر شیئر اے آئی کے باہر ایپ اور ایجنٹ ورک فلو کا مالک ہے۔ شیئر اے آئی ماڈل تک رسائی، API استعمال، اور مارکیٹ پلیس مونیٹائزیشن میں مدد کرتا ہے۔.

کب ایجنٹ لوپ شیئر اے آئی بلڈر کے لیے موزوں ہے؟

یہ موزوں ہے جب آپ کی پروڈکٹ پہلے ہی اے آئی استعمال پیدا کرتی ہے اور آپ اس استعمال کو براہ راست مونیٹائز کرنا چاہتے ہیں۔ مثالوں میں کوڈنگ اسسٹنٹس، ریسرچ ٹولز، سپورٹ آٹومیشن، دستاویز کا جائزہ، ورک فلو ایجنٹس، اور اے آئی خصوصیات کے ساتھ عمودی SaaS پروڈکٹس شامل ہیں۔.

ShareAI Builder مونیٹائزیشن کیسے کام کرتی ہے؟

ایک بلڈر اپنی پروڈکٹ سے اے آئی استعمال کو شیئر اے آئی کے ذریعے روٹ کرتا ہے اور مارجن یا سرچارج مقرر کرتا ہے۔ صارف شیئر اے آئی کو اس روٹ کیے گئے استعمال کے لیے ادائیگی کرتا ہے، اور شیئر اے آئی بلڈر کو ماہانہ پیدا ہونے والی آمدنی سے ادائیگی کرتا ہے۔.

کیا صارفین کو ٹوکن قیمتیں دیکھنی چاہئیں؟

عام طور پر بنیادی پروڈکٹ تجربے کے طور پر نہیں۔ زیادہ تر صارفین کاموں، رپورٹس، دستاویزات، نشستوں، کریڈٹس، یا آٹومیشنز کو ٹوکنز کے مقابلے میں بہتر سمجھتے ہیں۔ ٹوکنز اندرونی طور پر اب بھی اہم ہیں کیونکہ وہ لاگت اور مارجن کا تعین کرتے ہیں۔.

بلڈرز کو کئی ماڈلز کو کال کرنے والے لوپس کی قیمت کیسے مقرر کرنی چاہیے؟

صارف کے سامنے آنے والے نتائج کی قیمت مقرر کرنے سے شروع کریں، پھر بنیادی کالز کو نقشہ بنائیں۔ سادہ مراحل کے لیے کم قیمت والے ماڈلز استعمال کریں اور اعلیٰ قدر والے مراحل کے لیے مضبوط ماڈلز استعمال کریں۔ مکمل رن کی متوقع قیمت کی بنیاد پر مارجن شامل کریں، نہ کہ صرف پہلی ماڈل کال کی بنیاد پر۔.

کیا ایجنسیاں کلائنٹ AI ورک فلو کے لیے اس ماڈل کا استعمال کر سکتی ہیں؟

جی ہاں۔ ایجنسیاں جو کلائنٹ کے سامنے AI ٹولز بناتی ہیں، ShareAI Builder کا استعمال کر سکتی ہیں تاکہ انفرنس کے استعمال کو روٹ کریں اور مارجن مقرر کریں۔ ایجنسی اب بھی کلائنٹ ایپ، نفاذ، ورک فلو منطق، اور سپورٹ تعلقات کی مالک ہے۔.

ایجنٹ لوپ کو مونیٹائزیشن سے پہلے کون سے گارڈریلز ہونے چاہئیں؟

کم از کم، مرحلے کی حدود، دوبارہ کوشش کی حدود، ٹوکن کی حدود، بجٹ کی حدود، ٹول کی اجازتیں، لاگنگ، اور اعلیٰ خطرے والے اقدامات کے لیے انسانی جائزہ کی وضاحت کریں۔ مونیٹائزیشن بہترین کام کرتی ہے جب لوپ محدود اور قابل مشاہدہ ہو۔.

کیا ShareAI LangChain، LangGraph، CrewAI، یا دیگر ایجنٹ ٹولز کی جگہ لیتا ہے؟

نہیں۔ وہ ٹولز ایجنٹ ورک فلو کو بنانے یا ترتیب دینے میں مدد کر سکتے ہیں۔ ShareAI ماڈل تک رسائی اور مونیٹائزیشن لیئر پر فٹ بیٹھتا ہے، جہاں بلڈر انفرنس ٹریفک کو روٹ کرتا ہے اور استعمال سے کماتا ہے۔.

بلڈرز کو کون سے میٹرکس ٹریک کرنے چاہئیں؟

فی رن لاگت، فی رن مراحل، فی رن ٹوکنز، ماڈل مکس، دوبارہ کوشش کی شرح، کامیابی کی شرح، ناکامی کی وجہ، صارف کے سامنے آنے والی قدر، اور سپورٹ کا بوجھ ٹریک کریں۔ قیمت کو حقیقی استعمال سے ایڈجسٹ کریں، نہ کہ مفروضوں سے۔.

یہ ShareAI پر پرووائیڈر ہونے سے کیسے مختلف ہے؟

پرووائیڈرز ShareAI مارکیٹ پلیس میں ماڈل یا کمپیوٹ کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں۔ بلڈرز اپنی ایپس سے طلب لاتے ہیں اور AI کے استعمال پر مارجن شامل کر کے کما سکتے ہیں جو ان کی مصنوعات پیدا کرتی ہیں۔.

سب سے محفوظ پہلی قیمت کا ٹیسٹ کیا ہے؟

شامل استعمال کے ساتھ شروع کریں اور ایک واضح اضافی راستہ، یا فی رن قیمت کے ساتھ محتاط حدیں مقرر کریں۔ یہ صارفین کو ایک سادہ نقطہ آغاز فراہم کرتا ہے جبکہ بلڈر کو غیر معمولی مہنگے لوپس سے بچاتا ہے۔.