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Reconstrua a economia da sua IA a partir de metadados por requisição. Veja para onde vai o gasto sem precisar dos prompts brutos.
ECONOMIA DE REFERÊNCIAA Cermelo encontra configurações de IA de menor custo, valida que a qualidade se mantém e mede o que realmente muda em produção.
Agendar uma demo ↗The mid-tier model stayed within the agreed 2 pp quality margin. The cheapest model was rejected.
As equipes veem tokens, requisições e faturas. Isso não diz se um modelo mais barato, um contexto menor ou uma configuração diferente poderia entregar o mesmo resultado de negócio.
A Cermelo conecta custo, qualidade e resultados em produção para que a otimização se torne mensurável.
Cada economia sobe uma escada de provas. A Cermelo separa o que poderia funcionar do que foi de fato validado.
Reconstrua a economia da sua IA a partir de metadados por requisição. Veja para onde vai o gasto sem precisar dos prompts brutos.
ECONOMIA DE REFERÊNCIAEncontre oportunidades de cache, processamento em lote, contexto e escolha de modelo, ordenadas pelo que cada uma economizaria e pelo que é preciso para comprová-la. Nenhuma economia é contada duas vezes.
OPORTUNIDADE SIMULADATeste configurações mais baratas com seus próprios exemplos contra uma margem de qualidade acordada. Candidatos que falham são rejeitados e não são sugeridos de novo.
VALIDAÇÃO DE QUALIDADEMeça custo e qualidade em produção controlada, pelo gateway da Cermelo ou pelo seu próprio, antes de chamar uma economia de verificada.
EVIDÊNCIA EM PRODUÇÃOEncaminhe cargas de trabalho de IA por uma camada neutra em relação aos fornecedores, que compara alternativas e escolhe a configuração validada de menor custo.
Conheça a plataforma ↗A Cermelo fica entre uma aplicação e seus fornecedores de IA. Cada camada tem uma função específica: entender a tarefa, eliminar trabalho evitável, selecionar um modelo elegível, proteger a qualidade e medir a economia do resultado.
Uma resposta de suporte, extração de documentos, classificação, tarefa de programação ou outra requisição de IA.
A aplicação envia a requisição a um único endpoint da Cermelo em vez de se acoplar diretamente a um só fornecedor de modelos.
A aplicação recebe a resposta no formato que espera.
Metadados da requisição, a política da carga de trabalho e os requisitos do cliente de qualidade, latência e custo.
Mede a requisição, aplica a política e orquestra as camadas de otimização sem prender a aplicação a um só fornecedor.
Decisão de modelo, tokens, latência, status, custo calculado e as evidências necessárias para análises posteriores.
Classifica o que cada requisição precisa. Hoje mostra seu uso por tipo de tarefa e quais modelos mais baratos vale testar; o roteamento com base nisso está no roadmap.
Mostra quanto custam, por carga de trabalho, o contexto excessivo e os prompts de sistema longos, e quanto uma versão mais curta economizaria. O corte automático está no roadmap.
Encontra prompts repetidos, perguntas quase idênticas e prefixos reutilizáveis no seu uso, e só conta uma economia de cache onde o ritmo das requisições e os preços do cache a tornam vantajosa. O cache dentro do gateway está no roadmap.
Considera os modelos e fornecedores elegíveis para esta carga de trabalho.
Usa evidências de avaliação e a política para excluir configurações que não atendem à qualidade, latência ou confiabilidade exigidas.
Seleciona a configuração validada de menor custo, e não simplesmente o modelo mais barato disponível.
Compara configurações candidatas em tarefas representativas, com critérios de aceitação definidos pelo cliente.
Compara os resultados da referência e do candidato, com testes de não inferioridade quando apropriado.
Somente configurações com evidências suficientes se tornam elegíveis para o roteamento otimizado.
A resposta do modelo selecionado volta à aplicação do cliente, enquanto a Cermelo mantém as medições operacionais necessárias para a análise econômica.
A otimização deve ser invisível para o usuário final, a não ser por uma economia melhor e, quando possível, menor latência.
O tratamento de dados de produção continua regido pela política de privacidade e retenção configurada pelo cliente.
Custo do fornecedor, custo de referência normalizado, custo unitário otimizado e, quando disponível, custo por resultado de negócio bem-sucedido.
Separa a oportunidade simulada da evidência validada por avaliação e da economia verificada em produção.
Transforma a otimização de infraestrutura em um resultado econômico auditável, em vez de uma alegação genérica de “modelo mais barato”.
Qualidade, latência e confiabilidade continuam sendo requisitos, não detalhes deixados para depois.
Uma medida econômica comum entre modelos, fornecedores e técnicas de otimização.
O OBJETIVO DA CERMELO
A análise de custos funciona com metadados restritos, limpos no seu próprio computador antes do envio. Os testes de qualidade rodam onde a carga de trabalho já está e devolvem resultados, não conteúdo sensível.
A Cermelo é uma empresa em estágio inicial e ainda não tem certificações. A privacidade já está incorporada ao produto hoje; a certificação formal está no nosso roadmap, e mantemos as duas coisas claramente separadas.
↳ Saiba maisMinimização de dados desde o primeiro dia: os registros enviados são analisados e não são guardados, os testes podem rodar no seu próprio ambiente e o banco de dados fica hospedado na UE (Irlanda).
Uma avaliação documentada das obrigações da Cermelo pela Lei de IA da UE.
Um sistema de gestão de segurança da informação certificado pela ISO 27001.
Um sistema de gestão de IA certificado pela ISO 42001.
Uma auditoria independente dos nossos controles de segurança ao longo do tempo.
CONSTRUA UMA ECONOMIA DE IA MELHOR
Veja como a Cermelo pode comparar suas cargas de trabalho de IA, validar configurações de menor custo e transformar a otimização em evidência.
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