What is Datawizz?
GPT-4나 Claude와 같은 강력한 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 것은 종종 상당한 운영 비용을 수반하며, 이들의 광범위한 기능은 애플리케이션 내의 특정 작업에 비해 과도할 수 있습니다. 따라서 성능과 경제성의 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
Datawizz는 이러한 균형을 달성하도록 돕습니다. Datawizz는 애플리케이션과 다양한 AI 모델 사이에 위치한 지능형 라우팅 레이어 역할을 합니다. 요청을 분석하고, 더 작고 맞춤화된 특화 언어 모델(SLM)의 학습을 지원하며, 트래픽을 자동으로 라우팅함으로써 Datawizz는 모든 작업에 대해 가장 비용 효율적이고 정확한 모델을 사용하도록 보장합니다. Datawizz를 사용하는 기업은 일반적으로 LLM 비용을 최대 85%까지 절감하고, 특정 작업에서 정확도를 20% 이상 향상시킵니다.
효율성과 성능을 주도하는 주요 기능
🧠 스마트 모델 라우팅: 각 AI 요청을 대규모 LLM 또는 비용 효율적인 SLM과 같이 가장 적합한 모델로 자동 라우팅합니다. Datawizz의 지능형 라우팅을 활용하거나 콘텐츠, 태그 또는 사용자 메타데이터를 기반으로 자체 규칙을 정의하여 비용과 성능을 정확하게 제어할 수 있습니다.
💡 맞춤형 SLM 학습: 로깅된 AI 상호 작용을 활용하고 지식 증류 기술을 사용하여 특정 요구 사항에 맞게 조정된 더 작은 모델(예: Phi-3, Llama 3.2, Command-R)을 학습합니다. 이러한 SLM은 반복적인 작업에 대해 대규모 범용 모델보다 100배 이상 저렴하게 실행할 수 있습니다.
🔌 원활한 통합: OpenAI 및 Anthropic 호환 API를 사용하여 즉시 대체할 수 있도록 설계되었습니다. Datawizz를 통합하려면 기존 설정에서 단 한 줄의 코드만 수정하면 되는 경우가 많으므로 중단 및 개발 노력을 최소화할 수 있습니다.
📊 성능 벤치마킹: 자체 로깅된 데이터를 사용하여 다양한 AI 모델에 대한 평가를 실행할 수 있습니다. 다양한 지표에 걸쳐 성능을 비교하여 애플리케이션에 가장 적합한 모델에 대한 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
🔑 모델 소유권 및 제어: 데이터를 사용하여 학습된 SLM은 전적으로 귀하의 소유입니다. 모델 가중치를 다운로드하여 모든 인프라에 배포할 수 있으므로 공급업체 종속에서 벗어나 AI 시스템 및 데이터 운명을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
🛡️ 안정성 및 폴백: 백업 모델을 쉽게 정의합니다. 기본 모델 공급업체에 중단이 발생하거나 속도 제한에 도달하면 Datawizz가 자동으로 요청을 지정된 폴백 옵션으로 다시 라우팅하여 애플리케이션의 복원력을 향상시킵니다.
🗂️ 포괄적인 AI 데이터 관리: 사용된 모델에 관계없이 AI 추론 데이터를 자동으로 로깅하고 표준화합니다. 이는 학습, 벤치마킹, 사용 패턴에 대한 통찰력 확보, 비용 관리 및 세분화된 로깅 제어를 통한 개인 정보 보호 규정 준수를 위한 중요한 데이터를 제공합니다.
Datawizz 실제 작동 방식: 사용 사례
고객 지원 AI 비용 절감: 챗봇이 매일 수천 건의 문의를 처리한다고 가정해 보겠습니다. Datawizz는 간단하고 빈번한 질문("영업 시간이 어떻게 되나요?")을 매우 효율적이고 사용자 지정된 SLM으로 라우팅할 수 있습니다. 더 복잡하고 미묘한 요청은 Claude-3.5와 같은 강력한 모델로 자동 전송됩니다. 이를 통해 복잡한 문제에 대한 지원 품질에 영향을 주지 않으면서 상호 작용당 비용을 크게 낮출 수 있습니다.
특정 추출 정확도 향상: 법률 기술 회사는 AI를 사용하여 계약에서 특정 조항을 추출합니다. 일반적인 LLM은 틈새 용어에 어려움을 겪을 수 있습니다. Datawizz를 사용하여 법률 문서에 특화된 SLM을 학습시킵니다. Datawizz는 모든 조항 추출 작업을 이 특수 모델로 라우팅하여 일반 LLM보다 높은 정확도를 달성하는 동시에 문서 요약과 같은 다른 작업은 여전히 더 큰 모델을 활용할 수 있습니다.
콘텐츠 생성 워크플로 최적화: 마케팅 대행사는 광고 문구 작성, 블로그 게시물 초안 작성, 소셜 미디어 업데이트 생성과 같은 다양한 콘텐츠 작업에 AI를 사용합니다. Datawizz를 사용하면 짧은 형식의 복사 작업(예: 트윗)을 빠르고 저렴한 SLM(예: Phi-3 Mini)으로 라우팅하고, 긴 형식의 블로그 게시물 생성은 더욱 강력한 모델(예: GPT-4o)으로 라우팅하여 도구를 작업의 복잡성과 예산에 정확하게 맞출 수 있습니다.
결론
Datawizz는 AI 전략을 개선하는 실용적이고 강력한 방법을 제공합니다. 획일적인 접근 방식에 의존하는 대신 대규모 모델과 특수 모델을 지능적으로 혼합하여 사용할 수 있습니다. 이는 상당한 비용 절감, 핵심 작업에 대한 눈에 띄는 정확도 향상, AI 스택 및 데이터에 대한 더 큰 제어로 직접 연결됩니다. Datawizz는 올바른 모델이 올바른 요청을 처리하도록 보장함으로써 보다 효율적이고 효과적이며 지속 가능한 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Datawizz는 기존 애플리케이션과 어떻게 통합됩니까?
Datawizz는 OpenAI 및 Anthropic 호환 API를 제공합니다. 이러한 표준 SDK를 이미 사용하고 있는 많은 애플리케이션의 경우 통합에는 구성에서 API 엔드포인트 URL을 변경하는 작업이 포함됩니다. 종종 단 한 줄의 코드만 변경하면 됩니다. 일반적으로 애플리케이션 논리를 크게 리팩터링할 필요는 없습니다.Datawizz와 함께 OpenAI 및 Anthropic 이외의 모델을 사용할 수 있습니까?
예. Datawizz는 다양한 모델로의 라우팅을 지원하고 Llama 3.2, Phi-3, Cohere Command-R 및 Mistral과 같은 아키텍처를 기반으로 SLM을 학습할 수 있습니다. 이는 중앙 게이트웨이 역할을 하여 다중 공급업체, 다중 모델 전략의 사용을 단순화합니다.특화 언어 모델(SLM)은 어떻게 학습됩니까?
Datawizz는 지식 증류라는 프로세스를 사용합니다. 애플리케이션이 LLM에 보내는 요청과 수신된 응답(로깅된 데이터)을 분석합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 더 작고 효율적인 모델(SLM)을 학습하여 일반적인 작업에 대해 더 큰 모델의 동작을 모방하고 종종 추가 개선을 위해 피드백(RLHF)을 통합합니다.Datawizz를 사용할 때 내 데이터는 어떻게 됩니까? 안전하고 비공개입니까?
Datawizz는 라우팅, 벤치마킹 및 SLM 학습과 같은 기능을 활성화하기 위해 AI 요청 및 응답을 로깅합니다. 특정 사용자에 대한 로깅을 비활성화하거나 PII를 수정하는 등 로깅되는 데이터를 세분화하여 제어할 수 있습니다. 이 플랫폼은 개인 정보를 염두에 두고 설계되어 GDPR과 같은 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 중요한 것은 데이터에 대해 학습된 SLM을 소유한다는 것입니다.특히 맞춤형 SLM의 경우 가격 책정은 어떻게 작동합니까?
Datawizz는 주요 LLM 공급업체와 유사하지만 일반적으로 훨씬 낮은 요금(예: Llama 3.2 1B와 같은 모델의 경우 백만 입력/출력 토큰당 $0.10부터 시작)으로 지원되는 SLM에 대한 서버리스 배포를 제공합니다. 즉, 사용한 만큼만 지불하고 Datawizz가 자동으로 확장을 처리하므로 복잡한 인프라를 관리하거나 서버에 대한 고정 시간당 비용을 지불할 필요가 없습니다.
More information on Datawizz
Launched
2024-04
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
1300448
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Month Visit
21.7K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
Top 5 Countries
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Datawizz was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-17.
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