What is Datawizz?
使用如 GPT-4 或 Claude 等功能強大的大型語言模型 (LLM) 通常會帶來顯著的營運成本，而且它們廣泛的功能對於您應用程式中的許多特定任務來說可能過於龐大。您需要效能和經濟實惠之間的適當平衡。
Datawizz 協助您實現這種平衡。它的作用就像一個智慧型路由層，位於您的應用程式和各種 AI 模型之間。透過分析您的請求、促進訓練較小、客製化的專業語言模型 (SLM)，並自動導引流量，Datawizz 確保您針對每個任務使用最具成本效益和最準確的模型。使用 Datawizz 的公司通常可以看到 LLM 成本降低高達 85%，並且在目標任務上的準確度提高超過 20%。
驅動效率和效能的關鍵功能
🧠 智慧模型路由： 自動將每個 AI 請求導向最合適的模型，無論是大型 LLM 還是具成本效益的 SLM。您可以依靠 Datawizz 的智慧型路由，或根據內容、標籤或使用者中繼資料定義您自己的規則，以精確控制成本和效能。
💡 客製化 SLM 訓練： 利用您記錄的 AI 互動，並採用知識提煉技術來訓練較小的模型（如 Phi-3、Llama 3.2、Command-R），這些模型專為您的特定需求量身打造。對於重複性任務，這些 SLM 的執行成本可能比大型通用模型便宜 100 倍以上。
🔌 無縫整合： 設計為使用 OpenAI 和 Anthropic 相容 API 的直接替換。整合 Datawizz 通常只需要修改您現有設定中的一行程式碼，從而最大程度地減少中斷和開發工作。
📊 效能基準測試： 使您能夠使用您自己記錄的資料在不同的 AI 模型上執行評估。比較各種指標的效能，以做出明智的、資料驅動的決策，以了解哪些模型最能服務您的應用程式。
🔑 模型所有權與控制： 使用您的資料訓練的 SLM 完全屬於您。您可以下載模型權重並將其部署在任何基礎架構上，使您擺脫供應商鎖定，並讓您完全控制您的 AI 系統和資料命運。
🛡️ 可靠性與回退： 輕鬆定義備份模型。如果主要模型提供商發生中斷或您達到速率限制，Datawizz 會自動將請求重新導向到您指定的後備選項，從而增強您應用程式的彈性。
🗂️ 全面的 AI 資料管理： 自動記錄和標準化您的 AI 推論資料，無論使用何種模型。這為訓練、基準測試、深入了解使用模式、管理成本以及透過細粒度的記錄控制確保隱私合規性提供了關鍵資料。
Datawizz 在實踐中的運作方式：用例
降低客戶支援 AI 成本： 想像一下，您的聊天機器人每天處理數千個查詢。Datawizz 可以將簡單、常見的問題（例如，「你們的營業時間是什麼時候？」）路由到高效、客製化訓練的 SLM。更複雜、細緻的請求會自動轉到像 Claude-3.5 這樣的功能強大的模型。這顯著降低了每次互動的成本，而不會影響複雜問題的支援品質。
提高專業提取的準確性： 一家法律科技公司使用 AI 從合約中提取特定條款。通用 LLM 可能難以應付利基術語。使用 Datawizz，他們專門針對法律文件訓練 SLM。Datawizz 將所有條款提取任務路由到這個專業模型，從而實現比通用 LLM 更高的準確性，而其他任務（如總結文件）仍然可以利用更大的模型。
最佳化內容產生工作流程： 一家行銷公司使用 AI 執行各種內容任務，例如撰寫廣告文案、起草部落格文章和產生社群媒體更新。借助 Datawizz，他們可以將簡短的文案任務（如推文）路由到快速、廉價的 SLM（例如，Phi-3 Mini），同時將長篇部落格文章的產生路由到功能更強大的模型（例如，GPT-4o），從而使工具與任務的複雜性和預算精確匹配。
結論
Datawizz 提供了一種實用、強大的方式來完善您的 AI 策略。您可以獲得智慧地使用大型和專業模型組合的能力，而不是依賴於一刀切的方法。這直接帶來了可觀的成本節省、核心任務的顯著準確性提高，以及對您的 AI 堆疊和資料的更大控制。透過確保正確的模型處理正確的請求，Datawizz 幫助您建構更有效率、更有效和更具永續性的 AI 驅動應用程式。
常見問題 (FAQ)
Datawizz 如何與我現有的應用程式整合？
Datawizz 提供 OpenAI 和 Anthropic 相容的 API。對於許多已經使用這些標準 SDK 的應用程式，整合涉及更改配置中的 API 端點 URL，通常只需一行程式碼。通常不需要對您的應用程式邏輯進行重大重構。我可以使用 OpenAI 和 Anthropic 以外的模型與 Datawizz 嗎？
是的。Datawizz 支援路由到各種模型，並允許您訓練基於 Llama 3.2、Phi-3、Cohere Command-R 和 Mistral 等架構的 SLM。它充當中央閘道，簡化了多供應商、多模型策略的使用。專業語言模型 (SLM) 如何訓練？
Datawizz 使用一種稱為知識提煉的過程。它分析您的應用程式傳送到 LLM 的請求以及收到的回應（您記錄的資料）。然後，此資料用於訓練一個較小、更有效的模型（SLM），以專門針對您的常見任務模仿較大模型的行為，通常會納入您的回饋 (RLHF) 以進行進一步完善。使用 Datawizz 時，我的資料會發生什麼情況？它安全且私密嗎？
Datawizz 會記錄您的 AI 請求和回應，以啟用路由、基準測試和 SLM 訓練等功能。您可以精細地控制記錄哪些資料（例如，停用特定使用者的記錄、編輯 PII）。該平台在設計時考慮到了隱私，使您能夠滿足 GDPR 等合規性要求。重要的是，您擁有使用您的資料訓練的 SLM。定價如何運作，尤其是對於客製化 SLM？
Datawizz 為支援的 SLM 提供無伺服器部署，並採用基於 Token 的定價，與主要 LLM 提供商類似，但通常價格要低得多（例如，對於像 Llama 3.2 1B 這樣的模型，每百萬個輸入/輸出 Token 的價格從 0.10 美元起）。這意味著您只需為使用的量付費，並且 Datawizz 會自動處理擴展，無需管理複雜的基礎架構或為伺服器支付固定的每小時費用。
More information on Datawizz
Launched
2024-04
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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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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