آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی

هزینه چت‌بات فارسی برای سایت؛ محاسبه هر پاسخ و هزینه ماهانه

«سفارشم کی می‌رسه؟» برای مشتری یک سؤال کوتاه است. برای فروشگاهی که می‌خواهد پاسخ را به چت‌بات بسپارد، هزینه همین یک جمله به نوع جواب بستگی دارد. اگر مشتری درباره زمان معمول ارسال بپرسد، شاید خواندن یک بند از راهنمای ارسال کافی باشد. اگر منظورش بسته‌ای باشد که…

7 دقیقه مطالعه
  • پشتیبانی شبکه
  • هوش مصنوعی
  • مدل
  • کنید
  • چند
  • هزینه
  • هزار
  • مشتری
هزینه چت‌بات فارسی برای سایت؛ محاسبه هر پاسخ و هزینه ماهانه

خلاصه تحلیلی خبر

«سفارشم کی می‌رسه؟» برای مشتری یک سؤال کوتاه است. برای فروشگاهی که می‌خواهد پاسخ را به چت‌بات بسپارد، هزینه همین یک جمله به نوع جواب بستگی دارد. اگر مشتری درباره زمان معمول ارسال بپرسد، شاید خواندن یک بند از راهنمای ارسال کافی باشد. اگر منظورش بسته‌ای باشد که…

موضوعات اصلی: پشتیبانی شبکه، هوش مصنوعی، مدل، کنید، چند، هزینه

«سفارشم کی می‌رسه؟» برای مشتری یک سؤال کوتاه است. برای فروشگاهی که می‌خواهد پاسخ را به چت‌بات بسپارد، هزینه همین یک جمله به نوع جواب بستگی دارد. اگر مشتری درباره زمان معمول ارسال بپرسد، شاید خواندن یک بند از راهنمای ارسال کافی باشد. اگر منظورش بسته‌ای باشد که دیروز خریده، ربات به وضعیت همان سفارش نیاز دارد. پاسخ اول از روی یک متن آماده به دست می‌آید؛ پاسخ دوم به اتصال امن به سامانه سفارش‌ها وابسته است. طول پیام مشتری درباره این تفاوت چیزی به شما نمی‌گوید.

برای برآورد هزینه چت‌بات فارسی، از سه عدد شروع کنید: چند گفت‌وگو در ماه دارید، در هر گفت‌وگو چند بار مدل را صدا می‌زنید و هر بار چقدر متن ردوبدل می‌شود. با این سه عدد می‌توانید خرج مدل را حساب کنید. هزینه ساخت و نگهداری برنامه را جدا بنویسید تا معلوم شود برای کدام بخش پول می‌دهید. در ادامه، حساب یک فروشگاه فرضی را تا آخر می‌بریم؛ با عوض کردن چند عدد، همین برآورد برای سایت شما هم قابل استفاده است.

کدام تماس‌ها را قرار است چت‌بات پاسخ بدهد؟

پیش از انتخاب مدل، سراغ سؤال‌هایی بروید که همین هفته به پشتیبانی رسیده‌اند. فرض کنید بیشترشان درباره هزینه ارسال، تعویض کالا و پیگیری سفارش هستند. برای نسخه اول می‌توانید دو مورد اول را انتخاب کنید و پیگیری سفارش را به مسیر فعلی بسپارید. این تصمیم کوچک، نیاز به دسترسی به حساب مشتری را از برآورد اولیه حذف می‌کند. از طرفی، دیگر نباید تعداد همه تماس‌های پشتیبانی را مبنای پیش‌بینی مصرف قرار دهید؛ فقط سهمی را بشمارید که قرار است به چت‌بات برسد.

اگر برای «هزینه ارسال به شیراز چقدر است؟» همیشه یک جواب ثابت دارید، حتی ممکن است یک دکمه و یک جمله از جدول ارسال کافی باشد. مدل زبانی وقتی ارزشش را نشان می‌دهد که مشتری همان سؤال را به شکل‌های مختلف می‌پرسد، چند شرط را کنار هم می‌گذارد یا برای پیدا کردن بند مربوط به خریدش کمک می‌خواهد. ثبت همین تفاوت‌ها کمک می‌کند پول مدل را جایی خرج کنید که واقعاً کاری از دوش پشتیبانی برمی‌دارد.

هزینه هر پاسخ چطور حساب می‌شود؟

در مدل‌های متنی، واحد محاسبه معمولاً «توکن» است؛ یعنی بخشی از متن، نه لزوماً یک کلمه کامل. تعرفه ورودی و خروجی را جدا می‌نویسند. ورودی ممکن است علاوه بر سؤال مشتری، دستور کار ربات، چند پیام قبلی و بخشی از راهنمای فروشگاه را هم در بر بگیرد. خروجی متنی است که مدل تولید می‌کند؛ جزئیات محاسبه را باید در تعرفه همان مدل دید. برای فارسی، تعداد کلمات را با یک ضریب ثابت به توکن تبدیل نکنید. چند گفت‌وگوی فارسی نماینده را اجرا کنید و مصرف ثبت‌شده را بخوانید.

برای یک حساب سرانگشتی، فرض کنید هر فراخوانی به‌طور متوسط ۸۰۰ توکن ورودی و ۱۲۰ توکن خروجی دارد. حالا دو عدد کاملاً فرضی برای تمرین بگذارید: هر یک میلیون توکن ورودی ۱۰۰ هزار تومان و هر یک میلیون توکن خروجی ۳۰۰ هزار تومان. سهم ورودی هر فراخوانی ۸۰ تومان و سهم خروجی آن ۳۶ تومان می‌شود؛ روی‌هم ۱۱۶ تومان. این عدد قیمت پاستا یا هیچ مدل مشخصی نیست. برای محاسبه واقعی، نرخ‌های ورودی و خروجی را ازتعرفه API هوش مصنوعی پاستابردارید و واحد درج‌شده کنار هر نرخ را هم بخوانید.

مثال ماهانه: سه هزار گفت‌وگو چقدر خرج دارد؟

حالا فرض کنید فروشگاه ماهی سه هزار گفت‌وگو دارد و هر گفت‌وگو به‌طور متوسط به سه فراخوانی مدل نیاز دارد. با فرض‌های بالا، در ماه ۹ هزار فراخوانی داریم: ۷ میلیون و ۲۰۰ هزار توکن ورودی و یک میلیون و ۸۰ هزار توکن خروجی. سهم ورودی ۷۲۰ هزار تومان و سهم خروجی ۳۲۴ هزار تومان می‌شود. حاصل، یک میلیون و ۴۴ هزار تومان برای مصرف مدل در ماه است؛ یعنی ۳۴۸ تومان برای هر گفت‌وگو. این عدد هنوز شامل هزینه اجرای سایت یا دستمزد توسعه‌دهنده نیست.

چیزی که معمولاً در این حساب جا می‌افتد، طول گفت‌وگوست. اگر به‌جای سه بار، شش بار مدل را صدا بزنید و میانگین مصرف هر بار ثابت بماند، برآورد مصرف دو برابر می‌شود. اگر برنامه در هر نوبت کل تاریخچه را هم دوباره بفرستد، میانگین ورودی ثابت نمی‌ماند. برای همین بهتر است سؤال‌های کوتاه را جدا از گفت‌وگوهایی بشمارید که چند بار بین ربات و مشتری رفت‌وبرگشت دارند. یک میانگین کلی می‌تواند خرج همان گروه دوم را پنهان کند.

کدام هزینه‌ها بیرون از قبض مدل می‌مانند؟

برای راه افتادن چت‌بات، کسی باید پنجره گفت‌وگو را به سایت وصل کند، دسترسی‌ها را تنظیم کند و برای وقتی که ربات جواب ندارد، مسیر تحویل به پشتیبان بسازد. این‌ها بیشتر به کار اولیه مربوط‌اند. اجرای برنامه روی هاست، نگهداری اطلاعات لازم و زمانی که پشتیبان برای اصلاح جواب‌های اشتباه می‌گذارد، هزینه‌های تکرارشونده‌اند. اگر سرویس آماده می‌خرید، از فروشنده بپرسید کدام‌یک در اشتراک ماهانه حساب شده تا همان قلم را دوباره به بودجه اضافه نکنید.

در نسخه‌ای که خودتان می‌سازید، ممکن است برنامه روی هاست فعلی سایت جا شود. اگر قرار است جدا اجرا شود، یک سطر برای میزبانی در بودجه باز کنید. برای نمونه، درماشین‌حساب هزینه هاست ابریمی‌توانید منابع موردنیاز برنامه را انتخاب کنید و هزینه را جدا از مصرف مدل ببینید. برای یک آزمایش کوتاه با چند پرسش ثابت، لازم نیست حتماً پایگاه داده تازه‌ای بسازید. وقتی نگهداری بازخوردها یا پیگیری درخواست پشتیبانی بخشی از کار شد، هزینه دیتابیس و نسخه پشتیبان آن را هم وارد حساب کنید.

چطور بفهمیم مدل ارزان‌تر واقعاً به‌صرفه‌تر است؟

دو مدل ممکن است هر دو به فارسی روان جواب بدهند، ولی فقط یکی فرق «تعویض» و «پس دادن» را طبق مقررات فروشگاه شما درست تشخیص بدهد. پیش از خرید عمده اعتبار، مثلاً ۳۰ سؤال بدون اطلاعات شخصی آماده کنید. چند سؤال محاوره‌ای، چند مورد با غلط تایپی و چند سؤال که عمداً جوابشان در راهنما نیست در فهرست بگذارید. برای هر سؤال از قبل بنویسید چه پاسخی قابل قبول است و کجا ربات باید مشتری را به پشتیبان ارجاع دهد.

همان سؤال‌ها را با هر دو مدل و همان متن راهنما اجرا کنید. کنار هزینه هر آزمایش بنویسید چند پاسخ درست، چند ارجاع بجا و چند جواب اشتباه داشته‌اید. ممکن است مدلی که با هر بار فراخوانی پول کمتری می‌گیرد، مشتری را مجبور کند سه بار توضیح بدهد. معیار مفید برای مقایسه، هزینه رسیدن به یک پاسخ درست است. سهم سؤال‌هایی را هم که هنوز به نیروی انسانی می‌رسند جدا نگه دارید؛ این بخش در گزارش مصرف توکن دیده نمی‌شود.

قبل از باز کردن چت‌بات روی همه صفحات سایت

آزمایش را از یک صفحه، مثلاً راهنمای ارسال، شروع کنید. کلید دسترسی مدل را سمت سرور نگه دارید و برای آزمایش از کلیدی جدا استفاده کنید تا مصرفش با ابزارهای دیگر تیم مخلوط نشود. درراهنمای اتصال به API پاستانحوه ساخت درخواست و انتخاب شناسه مدل توضیح داده شده است. برای شروع، همان پاسخ به یک سؤال واقعی از راهنمای فروشگاه کافی است. بعد بررسی کنید اگر مدل در دسترس نبود یا اعتبار تمام شد، مشتری چطور به متن راهنما یا پشتیبان می‌رسد.

در پایان هفته اول، به‌جای اینکه فقط موجودی باقی‌مانده را نگاه کنید، سه عدد برآورد اولیه را با مصرف واقعی جایگزین کنید. شاید گفت‌وگوها کم باشند، اما فرستادن کل راهنمای فروشگاه همراه هر سؤال، هزینه ورودی را بالا برده باشد. شاید هم خرج مدل ناچیز باشد و بیشترین وقت تیم صرف اصلاح یک بند مبهم از شرایط تعویض شود. در حالت اول تغییر متن ارسالی ارزش آزمایش دارد؛ در حالت دوم بهتر است اول همان بند را روشن کنید. حالا می‌توانید برای ماه بعد بودجه‌ای ببندید که به رفتار مشتری‌های خودتان تکیه دارد.

برای ارزیابی پایداری، امنیت و نگهداری این زیرساخت، راهنمای پشتیبانی شبکه را نیز مطالعه کنید.