Ambil contoh yang paling umum, Anda menggunakan GPT untuk analisis data keuangan, pemantauan peralatan industri, pengelompokan dokumen medis, sebagian besar hasil yang keluar baik tidak menjawab pertanyaan, atau sangat bergantung pada prompt yang terus disesuaikan, dan pada akhirnya Anda tidak tahu apakah ia benar-benar mengerti apa yang Anda inginkan.

Tentu banyak orang ingin mengatakan, bukankah model AI hanyalah proses pelatihan yang terus-menerus. Selama Anda memberinya cukup banyak data, dia pasti akan memikirkan apa yang Anda pikirkan, memberikan apa yang Anda inginkan. Sebenarnya tidak demikian, untuk individu, cara yang paling ideal tentu saja adalah membuat model AI yang khusus untuk Anda sendiri, memahami data Anda, menyesuaikan dengan bisnis Anda.

Namun masalah yang sebenarnya datang bertubi-tubi, untuk mencapai ini Anda perlu memiliki data dalam jumlah besar, orang yang melatih model, dan yang paling penting adalah memiliki infrastruktur untuk menjalankan model, yang pada dasarnya dapat membuat 90% orang mundur.

1️⃣Petunjuk memanggil API
Anda dapat langsung menggunakan antarmuka /v1/completions untuk memanggil SLM (Model Bahasa Khusus) yang telah disiapkan.

Rentang kompatibilitas sangat luas: bot AI, inferensi di blockchain, bahkan skrip permainan bisa digunakan.

2️⃣ Antarmuka Manajemen Model
Melalui /v1/models, Anda dapat mengakses semua model yang sudah ada, baik yang Anda latih sendiri maupun yang dibagikan oleh orang lain.
Jika ingin melihat informasi rinci? Gunakan /model/info untuk memeriksa harga, mode inferensi, dan konfigurasi parameter grup akses ini. Bahkan mendukung manajemen team_id, kompatibel dengan alat OpenAI, dapat dikelompokkan berdasarkan akses, sangat cocok untuk kolaborasi tim dan kontrol akses.

3️⃣Pelacakan Biaya dan Pengeluaran
Model pemanggilan di atas rantai tidak gratis, tetapi kuncinya adalah ke mana uang ini pergi?
OpenLedger memberikan mekanisme pelacakan yang sepenuhnya transparan:
Biaya yang dihasilkan setiap kali pemanggilan akan secara otomatis didistribusikan kepada dua jenis orang: satu adalah orang yang menyediakan data, dan satu lagi adalah orang yang melatih dan meluncurkan model ini.
Anda juga dapat menggunakan /spend/logs untuk memeriksa siapa yang menggunakan model mana, kapan, dan berapa banyak yang dibayar.
Dapat memfilter berdasarkan ID pengguna, ID permintaan, kunci API, dan rentang waktu, untuk mencapai transparansi lengkap di dalam proses blockchain.

Saya pribadi percaya ini adalah cara yang benar untuk membuka "ekonomi AI", di era model besar, hanya mengandalkan efek inferensi tidak ada gunanya. Untuk sistem: kemampuan untuk membagi pendapatan, melacak sumber, memulai pekerjaan, dan memanfaatkan produktivitas data adalah inti dari ekonomi AI. Setidaknya saat ini, jalan yang diambil OpenLedger adalah dari "menyesuaikan model" menuju "membangun model + pembagian pendapatan + hak milik data" sebagai aktivitas ekonomi di blockchain. Baik pengguna maupun pengembang dapat memperoleh manfaat.