Sejak menggunakan OpenClaw di AINNA, penggunaan token kami turun dari 34 bilion token sebulan kepada 1.5 bilion token sebulan menerusi pendekatan Detached System.
Kini, dengan Refactor dan Resegment, kami mengurangkan lagi kepada kira-kira 750 juta token sebulan.
Angka-angka ini mungkin kedengaran teknikal, tetapi apa yang paling penting ialah apa yang ia mewakili untuk pelanggan kami di Malaysia: kos operasi AI yang lebih rendah, prestasi yang lebih pantas, dan akses kepada teknologi pintar yang sebelum ini mungkin dianggap terlalu mahal untuk SMEs.
Apabila saya berbual dengan pemilik perniagaan, satu kebimbangan yang sering timbul ialah: "Adakah AI ini akan menambah beban kos syarikat saya?" Pengalaman kami dengan OpenClaw membuktikan bahawa jawapannya tidak semestinya - asalkan kita reka sistem dengan betul.
Dahulu, AI terpaksa membaca terlalu banyak konteks berulang kali hanya untuk membuat perubahan kecil. Itulah yang menyebabkan pembaziran token, kos lebih tinggi, pelaksanaan lebih perlahan, dan bebanan tidak perlu pada sistem.
Dengan Detached System, beban kerja menjadi lebih fokus. Dengan Refactor dan Resegment, setiap proses menjadi lebih terstruktur. AI tidak perlu lagi mengimbas keseluruhan sistem setiap kali. Ia hanya bekerja pada bahagian tepat yang penting.
Itulah cara kami bergerak dari:
34B → 1.5B → 750M token/bulan
Kurang konteks.
Kurang pengulangan.
Kurang pembaziran.
Kos lebih rendah.
Pelaksanaan lebih pantas.
Bagi saya, ini membuktikan satu perkara dengan jelas: masa depan kecekapan AI bukan hanya bergantung pada GPU yang lebih besar atau perkakasan yang lebih kuat. Ia tentang rekabentuk sistem yang lebih pintar - yang dibina berpandukan keperluan perniagaan sebenar.
Di AINNA, itulah yang kami usahakan setiap hari. Bukan hanya untuk membangunkan teknologi yang canggih, tetapi untuk memastikan teknologi itu memberi nilai nyata dan mampu milik kepada SMEs di Malaysia.
Kecekapan bermula dari rekabentuk sistem. Dan rekabentuk sistem yang baik bermula dari memahami apa yang pelanggan benar-benar perlukan.
#OpenClaw #AI #LLM #AIAgents #SystemArchitecture #TokenOptimization #SoftwareEngineering #AIEngineering #Efficiency
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
شرح 34 واضح وسهل المتابعة.
Worth reading for kami mengurangkan lagi kepada kira-kira alone.
Clearer than the vendor decks I get about tetapi apa yang paling penting.
Useful. We are handling kami turun dari 34 right now.
Honestly kos operasi AI yang lebih caught me off guard.