Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعد تتبع الرموز أمرًا ضروريًا لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بفعالية، وضمان التحكم في التكاليف، وتحسين الأداء. تستعرض هذه المقالة أربع أدوات مصممة لمراقبة استخدام الرمز المميز عبر العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات. تقدم كل أداة ميزات فريدة مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات التنظيمية المختلفة:
للحصول على مقارنة سريعة لنقاط القوة والقيود، انظر الجدول أدناه:
اختر الأداة التي تتوافق مع البنية التحتية وأهداف إدارة التكلفة وأولويات استخدام الذكاء الاصطناعي.
Prompts.ai عبارة عن منصة تنسيق بالذكاء الاصطناعي تدمج تتبع الرمز المميز مباشرة في تصميمها الأساسي. على عكس المنصات الأخرى التي تتعامل مع مراقبة الاستخدام كفكرة لاحقة، يدمج Prompts.ai عناصر تحكم FinOps في الوقت الفعلي عبر 35 نموذجًا رائدًا للغات الكبيرة، بما في ذلك جي بي تي -5، كلود، لاما، و الجوزاء. يوفر هذا الإعداد رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي.
يوفر Prompts.ai تتبعًا تفصيليًا في الوقت الفعلي لكل رمز مستخدم عبر عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي. يمكنك مراقبة استهلاك الرمز المميز حسب المشروع أو القسم أو حالة الاستخدام المحددة، مما يضمن رؤية شاملة لعمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. ما يميز Prompts.ai هو نظام التتبع المركزي الخاص به. يتم دمج جميع بيانات استخدام الرمز المميز في لوحة تحكم واحدة سهلة التنقل، مما يبسط الإشراف حتى عند استخدام نماذج متعددة.
تتيح المنصة أيضًا تحليل الرموز المقارنة. تتيح هذه الميزة للمستخدمين تقييم كفاءة الرمز وجودة الإخراج عبر نماذج مختلفة لمهام متطابقة، مما يوفر رؤى حول كل من الأداء والفعالية من حيث التكلفة.
يتصل Prompts.ai بسلاسة بأنظمة مؤسستك الحالية من خلال بنية واجهة برمجة التطبيقات الأولى. يمكن لفرق التطوير دمج تتبع الرمز المميز في سير العمل باستخدام واجهات برمجة تطبيقات REST و webhooks، مما يجعل من السهل نقل بيانات الاستخدام إلى ذكاء الأعمال أو أدوات إدارة التكاليف. لضمان الأمان والامتثال، المنصة يتكامل مع أنظمة مصادقة المؤسسة، دعم تسجيل الدخول الأحادي (SSO) و عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار. توفر عمليات الدمج هذه أساسًا متينًا لإدارة التكلفة الفعالة.
يتضمن Prompts.ai طبقة FinOps مضمنة تحول بيانات استخدام الرمز المميز الخام إلى رؤى تكلفة قابلة للتنفيذ. توفر المنصة تتبعًا فوريًا للتكاليف جنبًا إلى جنب مع تنبيهات الإنفاق التنبؤية لمساعدتك على البقاء في حدود الميزانية. استخدام ملفات تعريف الارتباط نظام أرصدة TOKN للدفع أولاً بأول، تتم مواءمة التكاليف مع الاستخدام الفعلي، مما يسمح للمؤسسات بتخصيص النفقات لمشاريع أو إدارات محددة. يمكن لهذا المستوى من الشفافية في إدارة التكاليف تقليل نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98%.
تم تصميم Prompts.ai لتنمو جنبًا إلى جنب مع مؤسستك. سواء أكنت تضيف نماذج جديدة أو مستخدمين أو فرقًا بأكملها، فإن النظام الأساسي يتوسع دون الحاجة إلى تغييرات معمارية كبيرة. تضمن بنيتها التحتية على مستوى المؤسسة أن يظل تتبع الرموز دقيقًا خلال فترات الطلب المرتفع، بينما تدعم مسارات التدقيق الشاملة احتياجات الامتثال. هذا المزيج من قابلية التوسع والمراقبة القوية يجعل Prompts.ai حلاً متعدد الاستخدامات للمؤسسات من جميع الأحجام - من الفرق الإبداعية الصغيرة إلى شركات Fortune 500 التي تدير تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة والمتعددة النماذج.
تعمل Moesif كمنصة قوية لتحليلات ومراقبة API، حيث تقدم تتبعًا تفصيليًا للاستخدام على مستوى الرمز المميز لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع قدرتها على التقاط البيانات على مستوى الرمز المميز لنماذج اللغات الكبيرة مثل جي بي تي -4 و الجوزاء، يزود Moesif المؤسسات بالرؤى الدقيقة اللازمة لتحليلها وتحسينها استهلاك واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نحو فعال.
تتفوق Moesif في تتبع رموز الإدخال والإخراج لكل مكالمة API، مما يمنح المؤسسات رؤية واضحة لكيفية استخدام موارد الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يساعد هذا المستوى من التفاصيل الفرق تحسين استراتيجيات التسعير وإدارة تكاليف البنية التحتية بكفاءة.
تتيح المنصة للمستخدمين تكوين مخططات السلاسل الزمنية لمراقبة الاستخدام السريع والإكمال والاستخدام الكلي للرموز من خلال الاستفادة من الحقول مثل رموز الاستخدام التي تم إنشاؤها بواسطة response.body.، رموز الإكمال، و إجمالي الرموز. يقوم Moesif بتطبيق التجميع التجميعي على هذه الحقول، مما يوفر عرضًا شاملاً لاتجاهات استهلاك الرموز بمرور الوقت.
بالنسبة لواجهات برمجة التطبيقات التي تفتقر إلى إجمالي الرموز في الحقل، يتيح Moesif للمستخدمين تحديد المقاييس المخصصة من خلال الجمع بين رموز المطالبة والإكمال. تضمن هذه الميزات التكامل السلس مع الأنظمة المختلفة، مما يجعل تتبع الرموز واضحًا وفعالًا.
تتكامل بيانات تتبع الرمز المميز لـ Moesif بسلاسة مع مجموعة واسعة من بائعو بوابة API، بما في ذلك كونغ و بوابة واجهة برمجة تطبيقات أمازون، بالإضافة إلى البرامج الوسيطة للخادم للعديد من أطر API. يضمن هذا التوافق أن المؤسسات يمكنها تنفيذ تتبع الرموز بغض النظر عن البنية التحتية الحالية.
تدعم المنصة واجهات برمجة التطبيقات عبر بيئات الاستضافة المتنوعة، بما في ذلك في أماكن العمل، سحابة، و منصات بدون خادم يحب AWS لامدا، هيروكو، و عمال كلاود فلير. مرونتها تجعلها خيارًا قويًا للمؤسسات ذات استراتيجيات النشر المتنوعة.
يتم تبسيط التكامل من خلال حزم SDK سهلة الاستخدام (على سبيل المثال، Node و Python و Java) ودعم البرامج الوسيطة لبيئات مثل AWS Lambda و Heroku و Cloudflare Workers. بالنسبة لبيئات AWS، يتصل Moesif عبر برنامج AWS Lambda الوسيط الذي يستخدم معرف_تطبيق_موسيف متغير البيئة لإرسال بيانات التحليلات مباشرة إلى المنصة.
بالإضافة إلى ذلك، يتكامل Moesif مع بوابة واجهة برمجة تطبيقات KraKend، مما يتيح النقل غير المتزامن لبيانات نشاط API. يمكن استخدام هذه البيانات لفرض قواعد الحوكمة وتحقيق الدخل في الوقت الفعلي، مما يضمن توافق سياسات الاستخدام مع الأهداف التنظيمية.
تلعب إمكانات التكامل والتحليلات الخاصة بـ Moesif دورًا رئيسيًا في إدارة التكلفة من خلال توفير الوضوح بشأن أنماط الاستخدام. توفر المنصة واجهة برمجة تطبيقات Collector لتسجيل الأحداث ذات الحجم الكبير وواجهة برمجة تطبيقات الإدارة للاستعلام عن بيانات الاستخدام. تمكّن هذه الأدوات الفرق من تضمين مخططات الاستخدام في التطبيقات التي تواجه العملاء، مما يدعم إعداد الفواتير وتقارير الاستخدام الشفافة.
من خلال تحليل استهلاك الرمز المميز على مستوى استدعاء API، يمكن للمؤسسات تحديد الميزات أو المستخدمين أو التطبيقات التي تؤدي إلى زيادة التكاليف. تسمح هذه الرؤية للفرق بإجراء تعديلات مستنيرة على استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، مما يضمن تخصيص الموارد بشكل فعال.
تضمن بنية Moesif المصممة للتعامل مع حركة مرور API ذات الحجم الكبير أن تتبع الرمز المميز لا يؤثر على أداء التطبيق. إنها جمع البيانات غير المتزامن يقلل زمن الوصول، مما يجعله مناسبًا تمامًا لبيئات الإنتاج ذات احتياجات الأداء المتطلبة.
من خلال المراقبة في الوقت الفعلي والتحليلات التاريخية، تعمل Moesif على تمكين المؤسسات من توسيع نطاق عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع الحفاظ على الرؤية الكاملة لاستخدام الرمز المميز. تدعم قابلية التوسع هذه كلاً من البنية التحتية التقنية ونمو الأعمال، وتخدم الفرق من جميع الأحجام - من مجموعات التطوير الصغيرة إلى عمليات نشر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
توفر Amazon Bedrock، جنبًا إلى جنب مع CloudWatch، مراقبة مدمجة ومفصلة على مستوى الرمز المميز لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي على AWS. يتتبع هذا التكامل الاستخدام عبر النماذج والتطبيقات التأسيسية، ويقدم رؤى قيمة لاحتياجات التشغيل والامتثال.
تقوم CloudWatch تلقائيًا بجمع المقاييس الرئيسية مثل عدد رموز الإدخال و عدد رموز الإخراج. عند تمكين تسجيل استدعاء النموذج، فإنه يلتقط بيانات تعريف إضافية، مثل عدد رموز الإدخال والإدخال و عدد رموز الإخراج والإخراج، مما أدى إلى إنشاء سجل تدقيق كامل لأغراض الرصد والامتثال. يضمن هذا التسجيل التفصيلي للمؤسسات أن تراقب عن كثب استخدام الرمز المميز.
مع إحصاءات سجلات CloudWatch، يمكن للمستخدمين الاستعلام عن سجلات الاستدعاء لتحليل استخدام الرمز المميز من خلال identity.arn، مما يسمح لهم بتحديد مستخدمين أو تطبيقات محددة تقود استهلاك الرموز. يساعد هذا المستوى من التفاصيل المؤسسات على تحديد أجزاء نظامها التي تساهم بشكل أكبر في التكاليف المتعلقة بالرمز.
للفرق التي تستخدم الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) في مجال الهندسة المعمارية، تراقب CloudWatch استخدام الرمز المميز عبر كل من نماذج التضمين ونماذج اللغة الرئيسية التي تستجيب لاستفسارات المستخدم. تتكامل هذه المقاييس بسلاسة مع خدمات AWS الأخرى، مما يوفر عرضًا كاملاً لأداء التطبيق.
تتكامل CloudWatch بسهولة عبر خدمات AWS، مما يوفر إمكانات مراقبة محسّنة. على سبيل المثال، إشارات تطبيق CloudWatch يتتبع تلقائيًا تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية المبنية على Bedrock، ويلتقط مقاييس مثل عدد التوكنز الفوري و عدد رموز الجيل ضمن الآثار المترابطة.
نظرًا لأن كل نموذج أساسي على Bedrock يستخدم طريقة الترميز الخاصة به، يمكن أن يؤدي النص نفسه إلى أعداد رموز مختلفة اعتمادًا على النموذج. هذا يجعل التتبع الدقيق ضروريًا لتحسين التكاليف عند الاختيار بين النماذج.
توفر CloudWatch أيضًا لوحات معلومات مُعدة مسبقًا لـ Amazon Bedrock، مما يمنح الفرق إمكانية الوصول الفوري إلى المقاييس الرئيسية مثل أنماط استخدام الرمز المميز. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات مخصصة تجمع بين المقاييس وبيانات السجل للحصول على فهم أعمق لتطبيقاتهم.
تتجاوز CloudWatch المراقبة من خلال تقديم أدوات لإدارة التكاليف بفعالية. يعتمد نموذج تسعير الدفع أولاً بأول على عدد رموز الإدخال والإخراج التي تمت معالجتها، مما يجعل التتبع الدقيق أمرًا بالغ الأهمية للبقاء في حدود الميزانية. يمكن للفرق إعداد تنبيهات لـ عدد رموز الإدخال و عدد رموز الإخراج، تلقي إشعارات عندما يتجاوز الاستخدام الحدود المحددة مسبقًا.
استخدام إحصاءات سجلات CloudWatch، يمكن للفرق تحليل التكاليف من خلال التعرف على الأنماط المدعوم بالتعلم الآلي، والذي يحدد اتجاهات الاستخدام ويجمع السجلات ذات الصلة بصريًا. تتيح هذه الميزة للمؤسسات اكتشاف محركات التكلفة وتحسين تخصيص الموارد.
مع إشارات تطبيق CloudWatch، يمكن للفرق مقارنة نماذج التأسيس المختلفة وتقييم أدائها وكفاءة الرموز وتجربة المستخدم الإجمالية. هذا يساعد في اختيار الخيارات الأكثر فعالية من حيث التكلفة مع الحفاظ على الأداء العالي.
تم تصميم CloudWatch للتعامل مع متطلبات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. وهي مبنية على البنية التحتية لـ AWS، وهي تدعم استخدام الرموز ذات الحجم الكبير دون المساس بأداء التطبيق. ومع نمو استهلاك الرمز المميز، يتم توسيع النظام تلقائيًا لتلبية الطلب المتزايد.
لضمان أمان البيانات على نطاق واسع، تتضمن CloudWatch حماية بيانات التعلم الآلي الميزات التي تكتشف المعلومات الحساسة وتخفيها، مثل عناوين IP، أثناء مراقبة الرمز المميز. تعتبر حماية الخصوصية هذه ذات قيمة خاصة للمؤسسات ذات المتطلبات الصارمة لإدارة البيانات.
بفضل قدرتها على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات الرمزية في الوقت الفعلي، تعد CloudWatch مناسبة تمامًا للمؤسسات التي تدير الآلاف من استدعاءات نماذج الذكاء الاصطناعي يوميًا. فهي توفر رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين الأداء وكفاءة التكلفة، حتى في عمليات النشر واسعة النطاق.
استنادًا إلى أدوات مراقبة الرموز السابقة، تقدم Kong حدًا لمعدل API لإدارة الاستخدام مباشرة. تقدم Kong Gateway، وهي منصة لإدارة واجهة برمجة التطبيقات، نظامًا إضافيًا متعدد الاستخدامات يسمح بتحديد معدل مخصص لعمليات سير العمل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
تراقب إمكانات تحديد الأسعار في Kong عدد مكالمات API لتوفير صورة دقيقة لاستهلاك الرمز المميز. ويتصل إطارها المعياري بسلاسة بأدوات المراقبة الشائعة، مما يتيح التنبيهات عندما يتجاوز الاستخدام الحدود المحددة. يوفر هذا الإعداد رؤى في الوقت الفعلي، ويساعد في إدارة التكاليف ويدعم التدابير الاستباقية من خلال أنظمة التنبيه المتكاملة.
تم تصميم Kong للتعامل مع البيئات عالية الطلب، وتقديم حلول قابلة للتطوير تتكيف مع أعباء العمل المختلفة. تعمل سياساتها القابلة للتكوين على تمكين المستخدمين من تعيين حدود استخدام محددة، مما يضمن التحكم الدقيق في استهلاك الرموز ضمن عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على التكاليف تحت السيطرة.
يقدم هذا القسم نظرة عن كثب على الفوائد والتحديات الرئيسية لكل أداة، مما يساعدك على مواءمة ميزاتها مع متطلباتك الفنية والتشغيلية المحددة.
Prompts.ai يقدم نهجًا مبسطًا لتنسيق الذكاء الاصطناعي. وتتمثل ميزته البارزة في نظام TOKN الائتماني للدفع أولاً بأول، والذي يربط التكاليف مباشرة بالاستخدام الفعلي، مما يلغي رسوم الاشتراك المتكررة. من خلال الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا لغويًا رائدًا، فإنه يتميز أيضًا بتوفير كبير في التكاليف، مما يجعله خيارًا قويًا للمؤسسات التي تهدف إلى تحسين نفقات الذكاء الاصطناعي.
موسيف يتألق في قدرته على تقديم تحليلات تفصيلية لواجهة برمجة التطبيقات، مما يوفر رؤى دقيقة حول استهلاك الرموز وخيارات التنبيه المرنة. ومع ذلك، فإن تركيزها الأساسي على مراقبة واجهة برمجة التطبيقات قد يتطلب أدوات إضافية للمؤسسات التي تتطلع إلى إدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الأوسع بشكل فعال.
أمازون بيدروك مع كلاود واتش يستفيد من قوة البنية التحتية لـ AWS، ويوفر المراقبة على مستوى المؤسسة والتكامل السلس للفرق المدمجة بالفعل في نظام AWS البيئي. يدعم هذا المزيج قابلية التوسع واحتياجات التوافق. ومع ذلك، فإنه يأتي مع تحديات، بما في ذلك تقييد البائع المحتمل وتعقيد إدارة خدمات AWS المتعددة، الأمر الذي قد يكون شاقًا للفرق التي لا تتمتع بخبرة سحابية واسعة.
تحديد سعر الفائدة في كونغ متخصص في تحديد معدل بوابة API المرنة. يسمح نظام المكونات الإضافية المعياري الخاص به بإدارة الرموز المخصصة، مما يجعله فعالاً للغاية في البيئات عالية الطلب. في حين أنها تفرض حدود الاستخدام بشكل استباقي، غالبًا ما تتطلب المنصة إدارة إضافية للبنية التحتية، وتركيزها على تحديد المعدل يعني أن المؤسسات قد تحتاج إلى أدوات تكميلية لتحليلات الرموز الأكثر شمولاً.
يلخص الجدول أدناه نقاط القوة والقيود الأساسية لكل أداة:
يعتمد اختيار الأداة المناسبة على البنية التحتية للمؤسسة وخبرتها وأولويات المراقبة. إذا كانت كفاءة التكلفة ومرونة النموذج على رأس قائمتك، Prompts.ai هو منافس قوي. بالنسبة لأولئك الذين يعطون الأولوية لإحصاءات API التفصيلية، موسيف مناسب جدًا. قد تجد الفرق الراسخة بالفعل في نظام AWS البيئي أمازون بيدروك مع كلاود واتش الأكثر ملاءمة، في حين أن أولئك الذين يحتاجون إلى رقابة صارمة على استخدام API سيقدرون ملك كونغ قدرات متخصصة.
يتوقف اختيار أداة تعقب الرموز الصحيحة على المتطلبات الفريدة لمؤسستك والأنظمة الحالية وأهداف الذكاء الاصطناعي المستقبلية. توفر كل أداة قمنا باستكشافها مجموعة نقاط القوة الخاصة بها المصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات التشغيلية المختلفة.
Prompts.ai تبرز كمنصة موحدة تقدم تتبعًا للرموز جنبًا إلى جنب مع تنسيق الذكاء الاصطناعي الأوسع عبر أكثر من 35 نموذجًا لغويًا. يضمن نموذج الدفع أولاً بأول توافق التكاليف بشكل مباشر مع الاستخدام الفعلي، مما يجعله خيارًا مرنًا للاحتياجات الديناميكية.
من ناحية أخرى، موسيف تتفوق في تقديم تحليلات API التفصيلية، مما يوفر رؤية واضحة لاستهلاك الرمز المميز. إن تركيزها على الرؤى الدقيقة يجعلها لا تقدر بثمن للمؤسسات التي تهدف إلى تحسين استخدام API.
بالنسبة للفرق التي تتكامل بعمق مع AWS، أمازون بيدروك يوفر مراقبة سلسة من خلال CloudWatch. يعد هذا الحل على مستوى المؤسسات مثاليًا لأولئك الذين يستفيدون بالفعل من خدمات AWS ويبحثون عن الاندماج السلس في البنية التحتية السحابية الخاصة بهم.
وفي الوقت نفسه، يمكن أن تستفيد البيئات ذات حركة المرور العالية من ملك كونغ قدرات الحد من المعدل المعياري. تساعد عناصر التحكم المرنة في إدارة حركة مرور بوابة API بشكل فعال، مما يضمن بقاء استخدام الرمز المميز تحت السيطرة مع زيادة الطلب.
في النهاية، يعتمد الخيار الأفضل على البنية التحتية ومستوى التحليلات المطلوبة واحتياجات التنسيق الخاصة بك. في حين أن المنصات مثل Prompts.ai رائعة للمؤسسات التي تبدأ رحلة الذكاء الاصطناعي، فإن الأدوات الأكثر تخصصًا قد تخدم بشكل أفضل الفرق ذات عمليات سير العمل الثابتة.
يعد وجود تحليلات رمزية قابلة للتطوير وشفافة أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة ومراعية للتكلفة مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
يقدم Prompts.ai ملف نظام ائتمان الدفع أولاً بأول يسمح للشركات بخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بمقدار 98%. يضمن هذا الإعداد أنك تدفع فقط مقابل الموارد التي تستخدمها فعليًا، مما يؤدي إلى التخلص من الإنفاق المهدر وتوفير حل فعال من حيث التكلفة لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي.
تقدم المنصة أيضًا رؤى في الوقت الفعلي في استخدام الرمز المميز والنفقات، مما يمنحك رؤية واضحة إلى أين تتجه ميزانيتك. من خلال أدوات التتبع الدقيقة والضوابط المركزية، يمكن للمؤسسات الحفاظ على قبضة أكثر إحكامًا على نفقاتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية، واتخاذ قرارات مستنيرة بثقة.
تقدم Moesif تحليلات متعمقة لواجهة برمجة التطبيقات، مع التركيز على الرؤى التي تركز على المستخدم والمتعلقة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات والأداء والتكاليف المرتبطة بها. على الرغم من أنها تتفوق في تتبع البيانات التفصيلية على مستوى واجهة برمجة التطبيقات، إلا أنها قد تواجه صعوبة في التوسع بكفاءة عند إدارة المراقبة الشاملة للرموز عبر عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي الموزعة.
تم تصميم Amazon Bedrock، المقترن بـ CloudWatch، للاندماج بسلاسة داخل نظام AWS البيئي. إنه يوفر مراقبة قابلة للتطوير وموثوقة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولدة، وإدارة كميات كبيرة من البيانات على مستوى الرمز المميز دون عناء. توفر CloudWatch مقاييس في الوقت الفعلي ولوحات معلومات قابلة للتخصيص ورؤى شاملة حول أداء النظام، مما يجعلها خيارًا قويًا لعمليات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
يثبت تحديد معدل API في Kong أنه لا يقدر بثمن في إعدادات الذكاء الاصطناعي عالية الطلب حيث تعد إدارة استخدام الرمز المميز أولوية. تصبح هذه الإمكانية مهمة بشكل خاص خلال فترات ذروة حركة المرور أو عند التعامل مع حجم كبير من الطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
من خلال تحديد عدد الطلبات أو الرموز التي تتم معالجتها خلال إطار زمني محدد، تساعد هذه الأدوات في منع إجهاد النظام، وتعزيز التوزيع العادل للموارد بين المستخدمين، وتعزيز الإدارة الشاملة للموارد. ميزات مثل تحديد السعر المستند إلى الرمز المميز و نماذج الوصول المتدرج قم بتبسيط إدارة سير العمل مع ضمان موثوقية النظام واستقراره.
