মাল্টি-মডেল অবকাঠামো, অর্কেস্ট্রেশন, স্বচ্ছ মূল্যনির্ধারণ, এবং একটিমাত্র ভেন্ডরের ওপর বাজি না ধরে AI-এর ওপর গড়ে তুলতে যা যা লাগে — সেসব নিয়ে দৃষ্টিভঙ্গি।
প্রতিটি মডেলের সঙ্গে যুক্ত হওয়া তো নিতান্তই ন্যূনতম শর্ত। কঠিন ও মূল্যবান কাজ হলো অনুরোধ ও প্রতিক্রিয়ার মাঝের সবকিছু: হেলথ, লেটেন্সি ও দামের ভিত্তিতে প্রোভাইডারদের স্কোর দেওয়া, রাউটিং, ফেলওভার, এবং এই সবকিছু এক জায়গায় মিটারিং করা। ওই স্তরটিই পণ্য — endpoint নয়।
বেশিরভাগ রিলে token-এর দামের ভেতরে একটা মার্কআপ লুকিয়ে রাখে। আমরা টপ-আপের সময় একটি সমতল প্ল্যাটফর্ম ফি নিই, এরপর প্রোভাইডারের দর খরচমূল্যেই পাস করে দিই। এখানে রইল এর যুক্তি আর হিসাব।
একক-প্রোভাইডার ইন্টিগ্রেশন সেই প্রোভাইডারের সবচেয়ে খারাপ দিনটিও উত্তরাধিকারসূত্রে পায়। আমরা একটি সুস্থ রুটে স্বয়ংক্রিয় ফেলওভারকে এই স্তরের মৌলিক আচরণ হিসেবে গণ্য করি।
আমরা কোনো একটি ল্যাবের ওপর বাজি ধরি না। প্রতিটি মডেল যত শক্তিশালী হয়, সেগুলো সবকটিকে ব্যবহারযোগ্য করে তোলা স্তরটি তত মূল্যবান হয়ে ওঠে।
WayJet-এ যেতে দুই লাইন — আর বেরিয়ে যেতেও দুই লাইন। আপনার ট্রাফিক আটকে রাখার চেয়ে আমরা বরং যোগ্যতা দিয়ে তা অর্জন করতে চাই।
AI-এর ওপর নির্মাণের পরবর্তী যুগ একটিমাত্র সেরা মডেল বেছে নেওয়া নয়। এটি একটি পরিচ্ছন্ন ইন্টারফেসের পেছনে অনেকগুলো মডেলকে একত্রে সাজানো।
আমরা যত শিপ করি, তত নতুন লেখা। বিনামূল্যে শুরু করুন — শুরুর জন্য কোনো ক্রেডিট কার্ড লাগবে না।