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  1. LLM

资源介绍

概述#

系统的搭建主要分为两个部分,一是内含上万账户的大模型账户池,二是由我方自主搭建的调用系统:

1. 账号池运维#

我方对接了上千位海内外个人合作者,集合上万大模型账号,形成一个资源充足的账户池,同时配有专人进行维护。运维人员会定期对账户池内的受限或者被封号账户进行清理,并及时补充,确保账户池内始终有足够的可调用资源。

2. AI资源均衡调用系统#

我方自主开发的AI资源均衡调用系统,可对账号池内账号实现合理任务分配及均衡资源调用。该系统一方面可分配多个账户同时工作,提高并发量,帮助用户快速完成多项任务,另一方面通过对账号的均衡调用,使账户避开过于密集的工作流安排,防止触发官方访问限制,使系统运行始终保持稳定高效。

(二)系统优势#

1. 多模型:#

OpenAI Next-AI资源聚合中转系统中包括了ChatGPT、讯飞星火、文心一言以及图像模型Midjourney等多种热门大模型的各类型号。

2. 高稳定:#

OpenAI Next-AI资源中转系统采用了账户池的形式,并且有专门的人员负责国外资源的维护。全部的账户池中的账户都是在国外进行注册,后续直接接入我们的中转系统进行统一的资源分配,从而达到尽量避免触发官方的访问限制。

3. 高并发:#

在并发方面,我们能达到GPT约每分钟2k次,EMB约每分钟2w次,百度约每秒10次,智谱约每秒10次,讯飞约每秒5次;针对GPT,是略高于官方的并发能力;针对国产大模型,能达到远高于官方的并发能力。

4. 低成本:#

我方系统内包含两款产品:主要通过API转接形成的key池资源,以及通过逆向解析网页形成的逆解资源,计费方式有所不同。
key池资源#
Key池资源的低成本主要体现在储值转换率上。用户与我方原则上按照先储值后使用的模式进行合作,根据储值金额不同,储值时的转换率将在人民币对美元5:1~2:1(转换率数值越小,优惠越大)之间变化,相比于国际汇率7.295:1(2023.11.13日)而言,优惠巨大。
成本比较案例:
OpenAI Next:假设按我们双方拟定的人民币对美元5:1储值转换率(储值越多,转换率越小)进行储值后,CNY 10,000将换算成用户账户中的USD 2,000,按GPT-4的提问价格USD 0.03 /1k,可得到大约66,666k字符的输出内容。
官方模型:按实时人民币对美元汇率7.295:1(2023.11.13日)的情况下,那么CNY 10,000最终只能转化成USD 1,370.75。同样按GPT-4提问价格USD 0.03 /1k,只能得到大约45,692K字符的输出内容。
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