APIs LLM empresariais: principais opções para impulsionar aplicativos LLM em 2024

A corrida para dominar o espaço da IA ​​empresarial está acelerando com algumas notícias importantes recentemente.

ChatGPT da OpenAI agora se orgulha de 200 milhões de usuários ativos semanaisum aumento de 100 milhões há apenas um ano. Esse crescimento incrível mostra a crescente dependência de ferramentas de IA em ambientes empresariais para tarefas como suporte ao cliente, geração de conteúdo e insights de negócios.

Ao mesmo tempo, Antrópico foi lançado Claude Empresaprojetado para competir diretamente com o ChatGPT Enterprise. Com um notável Janela de contexto de 500.000 tokens—mais de 15 vezes maior do que a maioria dos concorrentes—o Claude Enterprise agora é capaz de processar conjuntos de dados extensos de uma só vez, tornando-o splendid para análises complexas de documentos e fluxos de trabalho técnicos. Essa mudança coloca a Anthropic na mira das empresas da Fortune 500 que buscam recursos avançados de IA com recursos robustos de segurança e privacidade.

Neste mercado em evolução, as empresas agora têm mais opções do que nunca para integrar grandes modelos de linguagem em sua infraestrutura. Quer você esteja aproveitando o poderoso GPT-4 da OpenAI ou com o design ético de Claude, a escolha da API LLM pode remodelar o futuro do seu negócio. Vamos mergulhar nas principais opções e seu impacto na IA empresarial.

Por que as APIs LLM são importantes para as empresas

As APIs LLM permitem que as empresas acessem recursos de IA de última geração sem construir e manter infraestrutura complexa. Essas APIs permitem que as empresas integrem compreensão de linguagem pure, geração e outros recursos orientados por IA em seus aplicativos, melhorando a eficiência, aprimorando as experiências do cliente e desbloqueando novas possibilidades em automação.

Principais benefícios das APIs LLM

• Escalabilidade: Escale facilmente o uso para atender à demanda por cargas de trabalho de nível empresarial.
• Custo-eficiência: Evite o custo de treinamento e manutenção de modelos proprietários aproveitando APIs prontas para uso.
• Personalização: Ajuste modelos para necessidades específicas usando recursos prontos para uso.
• Facilidade de integração: Integração rápida com aplicativos existentes por meio de APIs RESTful, SDKs e suporte à infraestrutura de nuvem.

1. API OpenAI

A API da OpenAI continua a liderar o espaço de IA empresarial, especialmente com o lançamento recente de GPT-4ouma versão mais avançada e econômica do GPT-4. Os modelos da OpenAI agora são amplamente usados ​​por mais de 200 milhões de usuários ativos semanalmente, e 92% das empresas da Fortune 500 alavancam suas ferramentas para vários casos de uso empresarial.

Principais características

• Modelos Avançados: Com acesso ao GPT-4 e GPT-3.5-turbo, os modelos são capazes de lidar com tarefas complexas, como sumarização de dados, IA conversacional e resolução avançada de problemas.
• Capacidades multimodais: O GPT-4o introduz recursos de visão, permitindo que as empresas processem imagens e texto simultaneamente.
• Flexibilidade de preços de tokens: O preço do OpenAI é baseado no uso do token, oferecendo opções para solicitações em tempo actual ou API em loteque permite até um 50% de desconto para tarefas processadas em até 24 horas.

Atualizações recentes

• GPT-4o:Mais rápido e eficiente que seu antecessor, ele suporta um Janela de contexto de token de 128K—splendid para empresas que lidam com grandes conjuntos de dados.
• GPT-4o Mini: Uma versão de menor custo do GPT-4o com recursos de visão e escala menor, proporcionando um equilíbrio entre desempenho e custo
• Intérprete de código: Esse recurso, agora parte do GPT-4, permite executar código Python em tempo actual, tornando-o perfeito para necessidades empresariais, como análise de dados, visualização e automação.

Preços (a partir de 2024)

API em lote os preços fornecem uma solução econômica para empresas de alto quantity, reduzindo substancialmente os custos de token quando as tarefas podem ser processadas de forma assíncrona.

Casos de uso

• Criação de conteúdo: Automatizando a produção de conteúdo para advertising, documentação técnica ou gerenciamento de mídia social.
• IA conversacional: Desenvolver chatbots inteligentes que podem lidar tanto com consultas de atendimento ao cliente quanto com tarefas mais complexas e específicas de domínio.
• Extração e Análise de Dados: Resumir grandes relatórios ou extrair insights importantes de conjuntos de dados usando as capacidades avançadas de raciocínio do GPT-4.

Segurança e Privacidade

• Conformidade de nível empresarial: ChatGPT Enterprise oferece Conformidade com SOC 2 Tipo 2garantindo privacidade e segurança de dados em escala
• GPTs personalizados: As empresas podem criar fluxos de trabalho personalizados e integrar dados proprietários aos modelos, com garantias de que nenhum dado do cliente é usado para treinamento do modelo.

2. Google Cloud Vertex IA

Google Cloud Vertex IA fornece uma plataforma abrangente para a construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina, com o Google PaLM 2 e o recém-lançado Série Gemini. Com forte integração à infraestrutura de nuvem do Google, ele permite operações de dados contínuas e escalabilidade de nível empresarial.

Principais características

• Modelos Gemini:Oferta capacidades multimodaisO Gemini pode processar texto, imagens e até mesmo vídeo, o que o torna altamente versátil para aplicações corporativas.
• Explicabilidade do modelo: Características como ferramentas de avaliação de modelos integradas garantir transparência e rastreabilidade, cruciais para indústrias regulamentadas.
• Integração com o ecossistema do Google: O Vertex AI funciona nativamente com outros serviços do Google Cloud, como BigQuerypara análise de dados e pipelines de implantação perfeitos.

Atualizações recentes

• Gêmeos 1.5: A atualização mais recente da série Gemini, com melhor compreensão do contexto e RAG (Recuperação-Geração Aumentada) capacidades, permitindo que as empresas baseiem as saídas dos modelos em seus próprios dados estruturados ou não estruturados.
• Jardim modelo: Um recurso que permite que as empresas selecionem entre mais de 150 modelosincluindo modelos próprios do Google, modelos de terceiros e soluções de código aberto, como LLaMA 3.1​

Preços (a partir de 2024)

O Vertex AI oferece controle detalhado sobre os preços com por caractere faturamento, tornando-o flexível para empresas de todos os tamanhos.

Casos de uso

• Documento de IA: Automatizando fluxos de trabalho de processamento de documentos em setores como bancário e de saúde.
• Comércio eletrônico: Usando o Discovery AI para recursos personalizados de pesquisa, navegação e recomendação, melhorando a experiência do cliente.
• Centro de contato IA: Permitindo interações de linguagem pure entre agentes virtuais e clientes para melhorar a eficiência do serviço(

Segurança e Privacidade

• Soberania de dados: O Google garante que os dados do cliente não são usados ​​para treinar modelose fornece ferramentas robustas de governança e privacidade para garantir a conformidade em todas as regiões.
• Filtros de segurança integrados: O Vertex AI inclui ferramentas para moderação de conteúdo e filtragem, garantindo segurança em nível empresarial e adequação das saídas do modelo.

3. Coerência

Coerente é especializada em processamento de linguagem pure (NLP) e fornece soluções escaláveis ​​para empresas, permitindo o manuseio seguro e privado de dados. É uma forte concorrente no espaço LLM, conhecida por modelos que se destacam tanto em tarefas de recuperação quanto em geração de texto.

Principais características

• Modelos Command R e Command R+: Esses modelos são otimizados para geração aumentada de recuperação (RAG) e tarefas de contexto longo. Eles permitem que as empresas trabalhem com grandes documentos e conjuntos de dados, tornando-os adequados para pesquisa extensiva, geração de relatórios ou gerenciamento de interação com o cliente.
• Suporte multilíngue: Os modelos Cohere são treinados em vários idiomas, incluindo inglês, francês, espanhol e muito mais, oferecendo forte desempenho em diversas tarefas linguísticas.
• Implantação privada: A Cohere enfatiza a segurança e a privacidade dos dados, oferecendo opções de implantação em nuvem e privada, o que é splendid para empresas preocupadas com a soberania dos dados.

Preços

• Comando R: $ 0,15 por 1 milhão de tokens de entrada, $ 0,60 por 1 milhão de tokens de saída
• Comando R+: $ 2,50 por 1 milhão de tokens de entrada, $ 10,00 por 1 milhão de tokens de saída
• Reclassificar: US$ 2,00 por 1.000 pesquisas, otimizado para melhorar os sistemas de pesquisa e recuperação
• Incorporar: $ 0,10 por 1 milhão de tokens para tarefas de incorporação

Atualizações recentes

• Integração com Amazon Bedrock: Os modelos da Cohere, incluindo Command R e Command R+, agora estão disponíveis em Base rochosa da Amazôniafacilitando para as organizações a implantação desses modelos em escala por meio da infraestrutura da AWS

Base rochosa da Amazônia

Base rochosa da Amazônia fornece uma plataforma totalmente gerenciada para acessar vários modelos de fundação, incluindo aqueles de Antrópico, Coerente, Laboratórios AI21e Meta. Isso permite que os usuários experimentem e implantem modelos perfeitamente, aproveitando a infraestrutura robusta da AWS.

Principais características

• API multimodelo: O Bedrock suporta vários modelos de fundação, como Cláudio, Coerentee Jurássico-2tornando-se uma plataforma versátil para uma variedade de casos de uso.
• Implantação sem servidor: Os usuários podem implantar modelos de IA sem gerenciar a infraestrutura subjacente, com o Bedrock cuidando do dimensionamento e do provisionamento.
• Ajuste fino personalizado: O Bedrock permite que as empresas ajustem modelos em conjuntos de dados proprietários, tornando-os personalizados para tarefas comerciais específicas.

Preços

• Cláudio: Começa em US$ 0,00163 por 1.000 tokens de entrada e US$ 0,00551 por 1.000 tokens de saída
• Luz de comando coerente: $ 0,30 por 1 milhão de tokens de entrada, $ 0,60 por 1 milhão de tokens de saída
• Amazon Titan: $ 0,0003 por 1.000 tokens para entrada, com taxas mais altas para saída

Atualizações recentes

• Integração Claude 3: O mais recente Cláudio 3 modelos da Anthropic foram adicionados ao Bedrock, oferecendo precisão aprimorada, taxas de alucinação reduzidas e janelas de contexto mais longas (até 200.000 tokens). Essas atualizações tornam o Claude adequado para análise jurídica, elaboração de contratos e outras tarefas que exigem alto entendimento contextual

API Claude Antrópico

Claude da Antropologia é amplamente reconhecida por seu desenvolvimento ético de IA, fornecendo alta compreensão contextual e habilidades de raciocínio, com foco na redução de viés e resultados prejudiciais. A série Claude se tornou uma escolha widespread para indústrias que exigem soluções de IA confiáveis ​​e seguras.

Principais características

• Janela de contexto massiva: Claude 3.0 suporta até 200.000 fichastornando-se uma das principais opções para empresas que lidam com conteúdo extenso, como contratos, documentos legais e artigos de pesquisa
• Prompts do sistema e chamadas de função: Claude 3 apresenta novos recursos de immediate do sistema e oferece suporte a chamadas de função, permitindo a integração com APIs externas para automação do fluxo de trabalho.

Preços

• Claude Instantâneo: US$ 0,00163 por 1.000 tokens de entrada, US$ 0,00551 por 1.000 tokens de saída.
• Cláudio 3: Os preços variam mais com base na complexidade do modelo e nos casos de uso, mas preços corporativos específicos estão disponíveis mediante solicitação.

Atualizações recentes

• Cláudio 3.0: Aprimorado com janelas de contexto mais longas e recursos de raciocínio aprimorados, o Claude 3 reduziu as taxas de alucinação em 50% e está sendo cada vez mais adotado em todos os setores para aplicações jurídicas, financeiras e de atendimento ao cliente

Como escolher a API LLM empresarial certa

Escolher a API certa para sua empresa envolve avaliar vários fatores:

• Desempenho: Como a API funciona em tarefas críticas para o seu negócio (por exemplo, tradução, resumo)?
• Custo: Avalie modelos de preços baseados em tokens para entender as implicações de custo.
• Segurança e conformidade: O provedor de API está em conformidade com as regulamentações relevantes (GDPR, HIPAA, SOC2)?
• Ajuste do ecossistema: Quão bem a API se integra à sua infraestrutura de nuvem existente (AWS, Google Cloud, Azure)?
• Opções de personalização:A API oferece ajustes finos para necessidades empresariais específicas?

Implementando APIs LLM em aplicativos empresariais

Melhores Práticas

• Engenharia rápida: Crie instruções precisas para orientar a saída do modelo de forma eficaz.
• Validação de saída: Implemente camadas de validação para garantir que o conteúdo esteja alinhado com os objetivos do negócio.
• Otimização de API: Use técnicas como cache para reduzir custos e melhorar os tempos de resposta.

Considerações de segurança

• Privacidade de dados: Garanta que informações confidenciais sejam tratadas com segurança durante interações de API.
• Governança: Estabelecer políticas claras de governança para revisão e implantação de resultados de IA.

Monitoramento e Avaliação Contínua

• Atualizações regulares: Monitore continuamente o desempenho da API e adote as atualizações mais recentes.
• Humano no circuito: Para decisões críticas, envolva a supervisão humana para revisar o conteúdo gerado por IA.

Conclusão

O futuro dos aplicativos empresariais está cada vez mais interligado com grandes modelos de linguagem. Ao escolher e implementar cuidadosamente APIs LLM, como as de OpenAI, Google, Microsoft, Amazone Antrópicoas empresas podem desbloquear oportunidades sem precedentes de inovação, automação e eficiência.

Avaliar regularmente o cenário de API e se manter informado sobre tecnologias emergentes garantirá que sua empresa permaneça competitiva em um mundo movido a IA. Siga as melhores práticas mais recentes, concentre-se na segurança e otimize continuamente seus aplicativos para obter o máximo valor dos LLMs.