مواد پر جائیں
AtheronLABS

آپ کا ملک: ریاست ہائے متحدہ امریکہ۔ قیمتیں امریکی ڈالر میں دکھائی جا رہی ہیں۔ درست نہیں؟

labs@atheron:⁨~/industries/saas⁩/ai$ ⁨train agent --grounded⁩

⁨SaaS⁩ میں ⁨AI⁩ فیچرز

قابلِ بھروسا ⁨AI⁩، ہر ریلیز پر ناپا ہوا۔

⁨AI⁩ ڈیمو آسان ہے؛ ایسا ⁨AI⁩ فیچر جس پر گاہک روز بھروسا کریں، نہیں۔ ہم اسے آپ کی پروڈکٹ میں بناتے، ہر گاہک کا ڈیٹا الگ رکھتے اور ہر ریلیز سے پہلے اصل سوالوں سے معیار ناپتے ہیں۔

// یہاں کیا اہم ہے

اس صنعت میں کیا مختلف ہے۔

01

یہاں فرنٹیئر ماڈل کیوں

آپ کی پروڈکٹ پہلے ہی اپنی شرائط پر گاہکوں کا ڈیٹا کلاؤڈ فراہم کنندگان کو دیتی ہے اور ٹریفک زیادہ ہے، اس لیے ⁨API⁩ کے ذریعے فرنٹیئر ماڈل عملی آغاز ہے۔ ہم اوپن سورس راستے کی قیمت بھی بتاتے ہیں۔

02

ناپا ہوا، اندازہ نہیں

ہر ریلیز سے پہلے اصل سوالوں کا ٹیسٹ سیٹ چلتا ہے، اس لیے جوابوں کو بگاڑنے والی تبدیلی پکڑی جاتی ہے۔

03

ہر گاہک الگ

ہر گاہک کا ڈیٹا صرف اسی گاہک کے جوابوں کے لیے استعمال ہوتا ہے۔

04

ہر گاہک کی لاگت

استعمال اور ماڈل کی لاگت ہر گاہک کے لیے ناپی جاتی ہے، تاکہ قیمت اس کے مطابق ہو۔

// مثالی منصوبے

اس خدمت کی قیمت والی مثالیں۔

ہر ایک فرضی ہے، اسی طرح لیبل شدہ، اور اس کی قیمت ہمارے ریٹ کارڈ سے فوری طور پر نکلتی ہے۔ ان میں سے کسی کو بھی تخمینہ ٹول میں کھولیں اور اپنے مطابق بنائیں۔

مثالی منصوبہاے آئیفرنٹیئر ماڈل

جانچ کے ساتھ پروڈکٹ کے اندر ⁨AI⁩ فیچر

فرضی۔ نہ کوئی کلائنٹ، نہ کوئی نتیجہ۔

// مسئلہ

ایک ⁨SaaS⁩ کمپنی کے گاہک پروڈکٹ کے اندر ⁨AI⁩ اسسٹنٹ مانگتے ہیں، اور ٹیم کے پاس ایسا نمونہ ہے جو ڈیمو میں چلتا ہے اور ایسے ناکام ہوتا ہے جسے کوئی نہیں ناپتا۔

// ہم کیا بنائیں گے

ہر گاہک کے اپنے ڈیٹا کے ساتھ پروڈکٹ میں بنا ⁨AI⁩ فیچر، اصل سوالوں کا ٹیسٹ سیٹ، اور ہر ریلیز سے پہلے چلنے والی جانچ، تاکہ معیار ناپا جائے، اندازہ نہ لگایا جائے۔ یہ اپنے ⁨API⁩ کے ذریعے فرنٹیئر ماڈل استعمال کرتا ہے، کیونکہ پروڈکٹ پہلے ہی اپنی شرائط پر گاہکوں کا ڈیٹا کلاؤڈ فراہم کنندگان کو دیتی ہے اور ٹریفک زیادہ ہے؛ ہم ہر گاہک کا ڈیٹا الگ رکھتے ہیں۔

// اس میں کیا شامل ہے

  • آپ کی پروڈکٹ میں اسسٹنٹ، ہر گاہک کے ڈیٹا کے ساتھ
  • ہر گاہک کا ڈیٹا الگ
  • اصل سوالوں اور جوابوں کا ٹیسٹ سیٹ
  • ہر ریلیز سے پہلے جانچ
  • ہر گاہک کا استعمال اور لاگت

// ٹیکنالوجی

  • فرنٹیئر ماڈل کا ⁨API⁩
  • ⁨PostgreSQL⁩ کے ساتھ ⁨pgvector⁩
  • ⁨Node.js⁩
  • جانچ کا نظام
  • ⁨AWS⁩

// تخمینہ

تعمیر
≈ ⁨USD 70,900⁩ سے ⁨USD 108,000⁩ تک, delivered within 15 weeksCAD 100,900 to 154,300
ہوسٹنگ
≈ ⁨USD 3,970⁩ ماہانہCAD 5,655 ماہانہ
سپورٹ
≈ ⁨USD 2,500⁩ ماہانہCAD 3,565 ماہانہ

آپ کی کرنسی میں قیمتیں بینک آف کینیڈا کے آج کے ریٹ پر مبنی اندازے ہیں۔ تمام انوائس ⁨CAD⁩ یا ⁨USD⁩ میں بنتی ہیں۔

اے آئی کا راستہ
فرنٹیئر ماڈل
ماڈل چلانے کی لاگت
≈ ⁨USD 3,480⁩ ماہانہCAD 4,955 ماہانہ

مرحلہ وار ٹائم لائن

Spécification et plan d’évaluation
2.9 to 3.4 weeks
Projet pilote fonctionnel
4.9 to 8.4 weeks
Renforcement et tests
0.5 to 1.5 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks

ادائیگی کیسے ہوتی ہے

پیشگی رقم 20%
CAD 20,180 to 30,860
Spécification et plan d’évaluation 14%
CAD 14,126 to 21,602
Projet pilote fonctionnel 42%
CAD 42,378 to 64,806
Production 14%
CAD 14,126 to 21,602
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 10,090 to 15,430

// questions

اس بارے میں ہم سے پوچھے جانے والے سوالات۔

⁨SaaS⁩ کا ⁨AI⁩ فیچر کون سا ماڈل استعمال کرتا ہے؟

شروع میں عموماً ⁨API⁩ کے ذریعے فرنٹیئر ماڈل؛ اگر لاگت یا ڈیٹا کے اصول تقاضا کریں تو بعد میں اوپن سورس ماڈل پر جا سکتے ہیں۔

آپ کیسے جانتے ہیں کہ ⁨AI⁩ فیچر بہتر ہو رہا ہے؟

ہر ریلیز اصل سوالوں کے ٹیسٹ سیٹ پر چلتی ہے، اور ہم لانچ سے پہلے نتائج کا موازنہ کرتے ہیں۔

کیا گاہک ⁨AI⁩ فیچر بند کر سکتے ہیں؟

ہاں، ہر اکاؤنٹ کے لیے، اگر آپ یہ اختیار دینا چاہیں۔

// آگے

بالکل آپ کا منصوبہ نہیں؟

ہمیں بتائیں آپ کے ذہن میں کیا ہے۔ ہم آپ کو ایک حد اور وہ سوالات بھیجیں گے جو اسے محدود کریں۔ یا کال بک کریں اور بات کر لیں۔

⁨SaaS⁩ پروڈکٹس کے لیے جانچ کے ساتھ ⁨AI⁩ فیچرز کی تیاری | ⁨Atheron Network Labs⁩