Akıl yürütme modelleri, onları aynı görevlerde daha ucuz ve hızlı bir modelle karşılaştırdığınızda ve ekstra maliyetin daha iyi yanıtlar satın aldığını gösterdiğinizde değerlerini kanıtlar. Temel KPI’lar görev doğruluğu, yeniden işleme oranı, tamamlanan görev başına maliyet ve gecikmedir. Faydalı bir gösterge paneli, bu dördünü her kullanım durumu için yan yana koyar, böylece bir akıl yürütme modelinin fiyatını nerede hak ettiğini ve standart bir modelin nerede yeterli olduğunu görebilirsiniz.
Akıl yürütme modelleri nedir?
Akıl yürütme modelleri, nihai bir cevap vermeden önce bir problem üzerinde adım adım çalışmak üzere eğitilmiş büyük dil modelleridir. OpenAI’ın o-serisi ve akıl yürütme ayarlarına sahip sonraki GPT modelleri, Google’ın düşünme modlarına sahip Gemini modelleri, Anthropic’in genişletilmiş düşünmeye sahip Claude’u ve DeepSeek’in R1 ailesi iyi bilinen örneklerdir. Birçoğu, bir akıl yürütme bütçesi veya çaba seviyesi belirlemenize olanak tanır.
Ekstra düşünme daha fazla token ve zaman kullanır. Buna karşılık, bu modeller çok adımlı görevlerde daha iyi performans gösterme eğilimindedir: veri analizi, kampanya planlama, kod hata ayıklama, belge karşılaştırma veya uzun kural dizilerini takip etme. Bir cümleyi yeniden yazmak gibi basit görevlerde fark genellikle küçüktür.
Akıl yürütme modelleri neden kendi ölçümlerine ihtiyaç duyar?
Çünkü maliyet profili farklıdır. Bir akıl yürütme modeli, her görünür yanıt için birçok gizli düşünme tokeni üretebilir ve sağlayıcılar bunları faturalandırır. Kısa görünen bir istek, standart bir modeldeki aynı istemden birkaç kat daha pahalıya mal olabilir ve yanıt vermesi onlarca saniye sürebilir.
Ölçüm yapılmadığında, ekipler ya akıl yürütme modellerini her yerde kullanıp aşırı harcama yapar ya da onlardan kaçınıp gerçek kalite kazanımlarını kaçırır. Amaç, her görevi kalite çıtasını karşılayan en ucuz modele yönlendirmektir.
Hangi KPI’lar değeri kanıtlar?
Metriklerinizi kalite, verimlilik ve iş etkisi olarak gruplandırın. Her grup, farklı bir paydaştan gelen farklı bir soruya yanıt verir.
Kalite metrikleri
- Görev doğruluğu: Bir gözden geçirenin bir rubriğe göre doğru olarak işaretlediği çıktıların payı
- Yeniden işleme oranı: Kullanımdan önce düzenleme gerektiren çıktıların payı ve kaç dakikalık düzenleme yapıldığı
- Talimatlara uyum: Biçim, uzunluk veya yasaklanmış iddialar gibi her katı kurala uyan çıktıların payı
- Tutarlılık: Aynı girdinin birkaç çalıştırma boyunca benzer bir yanıt verip vermediği
Verimlilik metrikleri
- Akıl yürütme tokenleri ve herhangi bir yeniden deneme dahil olmak üzere tamamlanan görev başına maliyet
- Gecikme: Etkileşimli araçlar için önemli olan medyan ve en yavaş yanıt süreleri
- Sağlayıcının bildirdiği yerlerde girdi, akıl yürütme ve çıktı olarak ayrılmış görev başına tokenler
İş metrikleri
Bunlar, modeli insanların önemsediği sonuçlarla ilişkilendirir. Bir raporlama asistanı için bu, analist başına haftada tasarruf edilen saatler olabilir. Bir kampanya planlama aracı için bu, ekibin kabul ettiği önerilerin payı olabilir. Bunları az sayıda ve net bir şekilde tanımlayın.
Adil bir test seti nasıl oluşturulur?
Uydurma değil, gerçek görevleri toplayın. Her kullanım durumu için son çalışmalardan otuz ila yüz örnek alın: gerçek müşteri soruları, gerçek veri setleri, gerçek briefler. Her biri için doğru bir cevabın neye benzediğini, ideal olarak herhangi bir modeli çalıştırmadan önce yazın, böylece rubrik çıktı tarafından şekillendirilmez.
Her örneği aynı istemle standart bir model ve bir akıl yürütme modeli üzerinden çalıştırın. Bir gözden geçirenin, hangi modelin ürettiğini bilmeden çıktıları puanlamasını sağlayın. Kör inceleme, gözden geçirenin daha zeki olmasını beklediği modele karşı önyargıyı ortadan kaldırır.
Sağlayıcılar yeni sürümler yayınladığında testi tekrarlayın. Model davranışı sürümler arasında değişir ve geçen çeyreğin kazananı artık en iyi değer olmayabilir.
Gösterge paneli neyi göstermelidir?
Akıl yürütme modelleri için bir gösterge paneli tek bir ekrana sığmalıdır. Looker Studio, Power BI veya grafik içeren basit bir Google Sayfası, API çağrılarınızdan gelen günlüklerle beslenerek çalışır.
- Veri analizi, reklam metni incelemesi veya SEO denetim özetleri gibi kullanım durumu başına bir satır
- Test edilen her model için doğruluk, yeniden işleme oranı, görev başına maliyet ve medyan gecikme için sütunlar
- Modele göre aylık harcama trend çizgisi
- Daha ucuz bir modelin akıl yürütme modelinin kararlaştırılan marjı içinde kaldığı yerlerde bir işaret
- Yönlendirme kararlarını ve alındıkları tarihi açıklayan bir not alanı
İstek başına ham verileri günlüğe kaydedin: zaman damgası, model, akıl yürütme ayarı, token sayıları, gecikme, görev türü ve mümkünse gözden geçiren puanı. Çoğu sağlayıcı API yanıtında token kullanımını döndürür, bu nedenle günlüğe kaydetmek az çaba gerektirir.
Akıl yürütme modelleri pazarlamada maliyetlerini genellikle nerede çıkarır?
Deneyimlerimize göre kazanımlar, birçok kısıtlaması veya birkaç adımı olan görevlerde ortaya çıkar. Örnekler arasında Google Ads, GA4 ve bir CRM dışa aktarımı arasındaki sayıların mutabakatı; uzun bir açılış sayfasının marka ve uyumluluk kontrol listesine göre kontrol edilmesi; ve niyet, iç bağlantılar ve önceliklerle bir anahtar kelime kümesinin planlanması yer alır.
Kısa yaratıcı görevlerde daha az kazandırırlar. On başlık varyasyonu veya bir sosyal medya açıklaması yazmak nadiren uzun düşünmekten faydalanır ve standart bir model daha düşük bir fiyata daha hızlı yanıt verir.
Alien Road akıl yürütme modellerini nasıl uygular
Tipik bir çalışmada Alien Road, bir müşterinin halihazırda yürüttüğü AI görevlerini ve her birinin aylık maliyetini listeleyerek başlar. Kalitenin bilinen bir sorun olduğu görevler için, gerçek geçmiş çalışmalardan bir test seti oluşturur ve müşterinin ekibiyle bir puanlama rubriği üzerinde anlaşırız.
Daha sonra standart bir model ile bir veya iki akıl yürütme modeli arasında kör karşılaştırmalar yapar, tokenleri, gecikmeyi ve gözden geçiren puanlarını günlüğe kaydederiz. Sonuç bir yönlendirme tablosudur: hangi görev için, hangi akıl yürütme ayarında, hangi model. Bu yönlendirmeyi, ister bir komut dosyası, ister bir otomasyon aracı veya dahili bir uygulama olsun, müşterinin iş akışına uygularız.
Raporlama aylıktır. Gösterge paneli kullanım durumu başına kaliteyi ve maliyeti gösterir ve yönlendirmeyi değiştirebilecek bir model yayınlandığında yeniden test ederiz. Müşteri, ekstra harcamanın tam olarak nereye gittiğini ve ne satın aldığını görür.
Bu hafta nereden başlamalı
AI çıktısının genellikle ağır düzenleme gerektirdiği bir görev seçin. Otuz gerçek örnek alın, kısa bir rubrik yazın ve bunları mevcut modeliniz ve bir akıl yürütme modeli üzerinden çalıştırın. Sonuçları kör bir şekilde puanlayın ve her ikisi için görev başına maliyeti hesaplayın. Akıl yürütme modeli yeniden işlemeyi açıkça azaltıyorsa, o görevi ona yönlendirin ve diğer her şeyi olduğu gibi bırakın. Test setini de paylaşılan bir klasöre koyun; bir dahaki sefere bir sağlayıcı yeni bir model gönderdiğinde, aynı örnekleri bir öğleden sonra yeniden çalıştırabilir ve yönlendirmeyi fikir yerine kanıtla güncelleyebilirsiniz.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu