En yaygın örneklerden birini verecek olursak, GPT'yi finansal veri analizi, endüstriyel ekipman izleme, tıbbi belgelerin sınıflandırılması gibi işler için kullandığınızda, çoğu çıktı ya sorunun cevabını vermez ya da tamamen prompt ile uğraşmak zorunda kalırsınız. En sonunda da ne istediğinizi gerçekten anlayıp anlamadığını bilmez hale gelirsiniz.

Elbette birçok kişi şunu söylemek isteyecektir: AI modelleri sürekli eğitim süreci değil mi? Ona yeterince veri verirseniz, kesinlikle sizin düşündüğünüzü anlayacak ve istediğinizi verecektir. Aslında durum böyle değil; bireyler için en ideal yol, elbette kendi özel AI modelinizi oluşturmak, verilerinizi anlaması ve işinize uyum sağlamasıdır.

Ancak gerçek sorunlar peş peşe geliyor, bunları yapmanın ön koşulu, büyük miktarda veriye, model eğitecek insanlara ve en önemlisi, modeli çalıştıracak altyapıya sahip olmaktır, bu da temelde %90'lık bir kesimi caydırabilir.

1️⃣API çağrısı ipucu
Herhangi bir dağıtılmış SLM'yi (Özel Dil Modeli) doğrudan /v1/completions arayüzü aracılığıyla çağırabilirsiniz.

Uyum alanı çok geniş: AI botları, zincir üzerindeki çıkarımlar ve hatta oyun senaryoları bile kullanılabilir.

2️⃣ Model Yönetim Arayüzü
/v1/models üzerinden, hem kendi eğittiğiniz hem de başkaları tarafından paylaşılan tüm mevcut modellere erişebilirsiniz.
Detaylı bilgi mi görmek istiyorsunuz? Fiyat, çıkarım modeli, erişim grubu gibi yapılandırma parametrelerini kontrol etmek için /model/info kullanabilirsiniz. Hatta team_id yönetimini de destekler, OpenAI araçlarıyla uyumludur, erişim izinlerine göre gruplama yapılabilir, bu da ekip işbirliği ve izin kontrolü için oldukça uygundur.

3️⃣Ücretler ve Harcamaların Takibi
Zincir üzerindeki çağrı modelleri ücretsiz değildir, ancak önemli olan bu paranın nereye gittiğidir?
OpenLedger tamamen şeffaf bir izleme mekanizması sağladı:
Her çağrıda oluşan maliyet, iki kategoriye otomatik olarak dağıtılır: biri verileri sağlayan kişi, diğeri ise bu modeli eğitip hayata geçiren kişidir.
Kimin hangi modeli, ne zaman ve ne kadar para harcadığını kontrol etmek için /spend/logs kullanabilirsiniz.
Kullanıcı ID'sine, istek ID'sine, API anahtarına, zaman dilimine göre filtreleme yapılabilir, böylece tüm süreç blok zincirinde şeffaf hale gelir.

Bence bu, "AI ekonomisi"nin doğru açılış yolu. Büyük model çağında sadece döngüsel çıkarım sonuçları hiçbir işe yaramaz. Sistem açısından: hesap paylaşımı yapabilen, izlenebilirlik sağlayan, faaliyete geçebilen ve veri üretkenliğini yönetebilen bir yapı, AI ekonomisinin merkezidir. En azından şu anda OpenLedger'in gittiği yol, "modeli ayarlamak"tan "model inşa etmek + gelir paylaşımı + veri mülkiyeti" yönünde zincir üzerindeki ekonomik faaliyetlerdir. Hem kullanıcılar hem de geliştiriciler fayda sağlayabilir.