أداء الذكاء الاصطناعي،
دون هدر.

رد دعم، أو استخراج من مستندات، أو تصنيف، أو مهمة برمجية، أو أي طلب آخر للذكاء الاصطناعي.

يرسل التطبيق الطلب إلى نقطة اتصال واحدة لـ Cermelo بدلًا من الارتباط مباشرة بمزوّد نماذج واحد.

يتلقى التطبيق الرد بالتنسيق الذي يتوقعه.

البيانات الوصفية للطلب، وسياسة عبء العمل، ومتطلبات العميل من حيث الجودة وزمن الاستجابة والتكلفة.

تقيس الطلب، وتطبّق السياسة، وتنسّق طبقات التحسين دون ربط التطبيق بمزوّد واحد.

قرار النموذج، والتوكنات، وزمن الاستجابة، والحالة، والتكلفة المحسوبة، والأدلة اللازمة للتحليل لاحقًا.

يأخذ في الاعتبار النماذج والمزوّدين المؤهلين لعبء العمل هذا.

يستخدم أدلة التقييم والسياسة لاستبعاد الإعدادات التي لا تستوفي متطلبات الجودة أو زمن الاستجابة أو الموثوقية.

يختار الإعداد المُتحقَّق منه الأقل تكلفة، وليس ببساطة أرخص نموذج متاح.

يقارن الإعدادات المرشحة على مهام تمثيلية وفق معايير قبول يحددها العميل.

يقارن نتائج المرجع والخيار المرشح، مع اختبارات عدم الدونية عند الاقتضاء.

لا تصبح مؤهلة للتوجيه المُحسَّن إلا الإعدادات المدعومة بأدلة كافية.

يعود رد النموذج المختار إلى تطبيق العميل، بينما تحتفظ Cermelo بالقياسات التشغيلية اللازمة لحساب الاقتصاديات.

يجب أن يبقى التحسين غير مرئي للمستخدم النهائي، باستثناء اقتصاديات أفضل، وزمن استجابة أقل حيثما أمكن.

يظل التعامل مع بيانات الإنتاج خاضعًا لسياسة الخصوصية والاحتفاظ التي يضبطها العميل.

تكلفة المزوّد، والتكلفة المرجعية الموحّدة، وتكلفة الوحدة بعد التحسين، وعند توفرها، التكلفة لكل نتيجة عمل ناجحة.

يفصل بين الفرصة المحاكاة والأدلة المُتحقَّق منها بالتقييم والوفورات المُثبتة في الإنتاج.

يحوّل تحسين البنية التحتية إلى نتيجة اقتصادية قابلة للتدقيق، بدلًا من ادعاء عام بـ«نموذج أرخص».