AIへの挑戦に、予測不可能なコストが伴ってはいけない
Pegaなら、成果は予測できる。そして請求も予測できる。トークンベースの価格設定はありません。
成果に対価を払い、作業のやり直しは一切しません。
他のプラットフォームは、AIが試行錯誤するたびに料金が発生します。私たちのAIは、すでに答えを把握しています。
なぜAIが思考を繰り返すたびにお金を払う必要があるのでしょうか？
LLMプロバイダーは、トークンを無料に見せる定額サブスクリプションの安価な実験に企業を惹きつけました。現在、企業は拡張を試みると同時に、予測不能な結果と闘うため、トークンのコストは膨れ上がっています。
トークンベースのAIの隠れた価格
予測できないコスト
トークンベースの価格設定で構築する場合、すべてのリクエストに異なるコストがかかります。消費量が増えるにつれて、ばらつきが生じ、支出の予測が難しくなります。
スケーリングの難しさ
ワークフローが増えると、各インタラクションの背後で処理されるプロセスも増えます。複雑さとともにコストが上昇し、導入が遅れ、拡張性が低下します。
ROIへの明確な道筋がない
コストが成果ではなく、消費量に紐づいている場合、価値を証明することはできません。消費量が増えると、リターンが向上し、効率化されることはほとんどありません。
ほとんどのAIオーケストレーションは、ランタイムでワークフローを管理するためにLLMに依存しています。ロジックが変更されていない場合でも、各ステップでコンテキストを解釈し、次の展開を決定するための推論が必要です。ワークフローの規模が拡大するにつれ、推論を繰り返すことでトークンの使用とコストが上昇します。
Pega Platformでは、決定論的オーケストレーションがワークフローを実行し、任意のプラットフォームのAIエージェントを呼び出して、ドキュメントの処理、リサーチ、コンテンツ合成などのタスクを確実に実行します。ロジックは設計時に一度定義します。ワークフローは毎回、効率的に実行されます。
PegaのAIが根本的に異なる点
完全に予測可能なアーキテクチャにより、AIを効率的に実行できます。
AIが何をするかだけでなく、どのように動くかも制御する
即興性のない構造でAIとワークフローを調整。Pegaは、実行を事前に定義して、コストと成果を管理します。
すべてのインタラクションに一貫性が組み込まれている
ロジックを一度定義すれば再利用可能な、管理されたワークフロー内でAIを実行します。Pegaは、すべてのステップを再処理するのではなく、不要な計算処理を削除し、コストを予測可能なものにします。
構造を固め、
自信を持って規模を拡張する。
Pegaは、コストと拡張性を考慮してAIシステムを事前に設計できるよう支援します。そうすることで、本番稼働が効率的かつ予測可能になり、費用対効果も大幅に高まります。
その金額を計算してみましょう。
AIトークン計算ツールを使ってコストがどのように増えていくかを試算し、Pegaがその仕組みをどのように変えるのかを確認してみてください。