What is Datawizz?
使用像 GPT-4 或 Claude 这样强大的大型语言模型 (LLM) 通常会带来巨大的运营成本，而且它们广泛的功能对于您的应用程序中的许多特定任务来说可能显得过于强大。您需要在性能和成本效益之间找到合适的平衡点。
Datawizz 帮助您实现这一平衡。它作为一个智能路由层，位于您的应用程序和各种 AI 模型之间。通过分析您的请求，促进训练更小、定制化的专用语言模型 (SLM)，并自动引导流量，Datawizz 确保您为每个任务使用最具成本效益和最准确的模型。使用 Datawizz 的公司通常可以在目标任务上看到高达 85% 的 LLM 成本降低和超过 20% 的准确性提高。
推动效率和性能的关键特性
🧠 智能模型路由： 自动将每个 AI 请求定向到最合适的模型——无论是大型 LLM 还是具有成本效益的 SLM。您可以依赖 Datawizz 的智能路由，也可以根据内容、标签或用户元数据定义自己的规则，以精确控制成本和性能。
💡 定制 SLM 训练： 利用您记录的 AI 交互，并采用知识蒸馏技术来训练更小的模型（如 Phi-3、Llama 3.2、Command-R），这些模型专门针对您的特定需求量身定制。对于重复性任务，这些 SLM 的运行成本可能比大型通用模型便宜 100 倍以上。
🔌 无缝集成： 设计为使用与 OpenAI 和 Anthropic 兼容的 API 的直接替代方案。集成 Datawizz 通常只需要修改现有设置中的一行代码，从而最大限度地减少中断和开发工作。
📊 性能基准测试： 使您能够使用自己的记录数据在不同的 AI 模型上运行评估。比较各种指标的性能，以便就哪些模型最适合您的应用程序做出明智的、数据驱动的决策。
🔑 模型所有权与控制： 使用您的数据训练的 SLM 完全属于您。您可以下载模型权重并将它们部署在任何基础设施上，从而使您免受供应商锁定的束缚，并让您完全控制您的 AI 系统和数据命运。
🛡️ 可靠性与回退： 轻松定义备份模型。如果主要模型提供商遇到中断或您达到速率限制，Datawizz 会自动将请求重新路由到您指定的后备选项，从而增强应用程序的弹性。
🗂️ 全面的 AI 数据管理： 自动记录和标准化您的 AI 推理数据，无论使用何种模型。这为训练、基准测试、深入了解使用模式、管理成本以及通过细粒度的日志记录控制确保隐私合规性提供了关键数据。
Datawizz 在实践中的运作方式：用例
降低客户支持 AI 成本： 想象一下，您的聊天机器人每天处理数千个查询。Datawizz 可以将简单、常见的问题（例如，“你们的营业时间是什么？”）路由到高效、定制训练的 SLM。更复杂、细致的请求会自动转到像 Claude-3.5 这样强大的模型。这可以显着降低每次交互的成本，而不会影响复杂问题的支持质量。
提高专业提取的准确性： 一家法律科技公司使用 AI 从合同中提取特定条款。通用 LLM 可能难以处理利基术语。使用 Datawizz，他们专门针对法律文件训练 SLM。Datawizz 将所有条款提取任务路由到此专用模型，从而获得比通用 LLM 更高的准确性，而其他任务（如总结文档）仍然可以利用更大的模型。
优化内容生成工作流程： 一家营销机构使用 AI 来处理各种内容任务——撰写广告文案、起草博客文章以及生成社交媒体更新。借助 Datawizz，他们可以将简短的文案任务（如推文）路由到快速、廉价的 SLM（例如，Phi-3 Mini），同时将长篇博客文章的生成路由到功能更强大的模型（例如，GPT-4o），从而将工具精确地匹配到任务的复杂性和预算。
结论
Datawizz 提供了一种实用、强大的方法来完善您的 AI 战略。您无需依赖一刀切的方法，而是可以智能地使用大型模型和专用模型的组合。这直接带来了可观的成本节省、核心任务的显着准确性提高，以及对 AI 堆栈和数据的更大控制。通过确保正确的模型处理正确的请求，Datawizz 帮助您构建更高效、更有效和更可持续的 AI 驱动应用程序。
常见问题 (FAQ)
Datawizz 如何与我现有的应用程序集成？
Datawizz 提供与 OpenAI 和 Anthropic 兼容的 API。对于许多已经使用这些标准 SDK 的应用程序，集成涉及更改配置中的 API 端点 URL——通常只需一行代码。通常不需要对您的应用程序逻辑进行重大重构。我可以使用 OpenAI 和 Anthropic 之外的模型与 Datawizz 吗？
是的。Datawizz 支持路由到各种模型，并允许您训练基于 Llama 3.2、Phi-3、Cohere Command-R 和 Mistral 等架构的 SLM。它充当中央网关，简化了多供应商、多模型策略的使用。专用语言模型 (SLM) 是如何训练的？
Datawizz 使用一种称为知识蒸馏的过程。它分析您的应用程序发送到 LLM 的请求以及收到的响应（您的记录数据）。然后，这些数据用于训练更小、更高效的模型（SLM），以专门针对您的常见任务模拟大型模型的行为，通常会结合您的反馈 (RLHF) 以进行进一步的完善。使用 Datawizz 时，我的数据会发生什么？它是否安全且私密？
Datawizz 记录您的 AI 请求和响应，以启用路由、基准测试和 SLM 训练等功能。您可以对记录哪些数据进行细粒度的控制（例如，禁用特定用户的日志记录，编辑 PII）。该平台的设计考虑了隐私，使您能够满足 GDPR 等合规性要求。重要的是，您拥有根据您的数据训练的 SLM。定价如何运作，特别是对于定制的 SLM？
Datawizz 为受支持的 SLM 提供无服务器部署，并采用按令牌定价，类似于主要的 LLM 提供商，但通常费率要低得多（例如，对于像 Llama 3.2 1B 这样的模型，每个百万输入/输出令牌的起价为 0.10 美元）。这意味着您只需为使用的资源付费，并且 Datawizz 会自动处理扩展，无需管理复杂的基础架构或为服务器支付固定的每小时费用。
More information on Datawizz
Launched
2024-04
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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1300448
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21.7K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
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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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