हाल ही में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी Anthropic ने अपना नया उत्पाद - मैसेज बैच प्रोसेसिंग API (Message Batches API) लॉन्च किया है। यह नई तकनीक कंपनियों के लिए बड़े डेटा को संभालने की लागत को 50% तक कम कर देती है, यह कदम निश्चित रूप से बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक वरदान है।
इस API के माध्यम से, कंपनियां 24 घंटे के भीतर 10,000 तक क्वेरी असिंक्रोनस प्रोसेस कर सकती हैं, जिससे उच्च श्रेणी के AI मॉडल अधिक सुलभ हो जाते हैं।
जैसे-जैसे AI तकनीक विकसित हो रही है, कंपनियों के सामने चुनौतियाँ भी बढ़ रही हैं, विशेष रूप से डेटा प्रोसेसिंग के क्षेत्र में। Anthropic द्वारा लॉन्च किया गया यह बैच प्रोसेसिंग API इनपुट और आउटपुट टोकन लागत पर, वास्तविक समय प्रोसेसिंग की तुलना में 50% सस्ता है।
विशिष्ट मूल्य निर्धारण
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डेवलपर्स अक्सर क्लॉड का उपयोग करते हैं बड़े डेटा को प्रोसेस करने के लिए - ग्राहक फीडबैक का विश्लेषण करने से लेकर भाषाओं का अनुवाद करने तक - ये डेटा वास्तविक समय की प्रतिक्रिया की आवश्यकता नहीं रखते हैं।
आधिकारिक जानकारी के अनुसार, डेवलपर्स को जटिल कतार प्रबंधन प्रणाली को संभालने या गति सीमाओं की चिंता करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि वे बैचेस API का उपयोग करके 10,000 तक क्वेरी के समूह सबमिट कर सकते हैं और Anthropic को 50% छूट पर प्रोसेस करने दे सकते हैं। बैच 24 घंटे के भीतर प्रोसेस किए जाएंगे, लेकिन आमतौर पर इससे कहीं अधिक तेजी से। अन्य लाभों में शामिल हैं:
बढ़ी हुई थ्रूपुट: उच्च गति सीमाओं का आनंद लें, जिससे आप बिना अपने मानक API गति सीमाओं को प्रभावित किए बड़े अनुरोधों को प्रोसेस कर सकें।
बड़े डेटा की स्केलेबिलिटी: डेटा सेट विश्लेषण, बड़े डेटा सेट वर्गीकरण या व्यापक मॉडल मूल्यांकन जैसे बड़े पैमाने के कार्यों को संभालें, बिना आधारभूत संरचना की समस्याओं की चिंता किए।
बैचेस API बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए नए अवसरों के दरवाजे खोलता है, जो पहले उपयोग में कम या महंगे थे। उदाहरण के लिए, बैचेस API छूट का लाभ उठाकर, एक कंपनी के दस्तावेज़ भंडार (जिसमें संभवतः लाखों फ़ाइलें शामिल हैं) का विश्लेषण आर्थिक रूप से अधिक व्यावहारिक हो गया है।
यह न केवल मध्यम आकार के व्यवसायों को AI तकनीक का अधिक सहजता से उपयोग करने में मदद करता है, बल्कि Anthropic को अन्य AI कंपनियों, विशेष रूप से OpenAI के साथ प्रतिस्पर्धा में भी बढ़त देता है। OpenAI ने पहले भी इसी तरह की बैच प्रोसेसिंग सुविधाएँ पेश की हैं, इसलिए इस बार Anthropic का कदम विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
दिलचस्प बात यह है कि यह बदलाव केवल एक मूल्य घटाने की रणनीति नहीं है, बल्कि यह उद्योग मूल्य निर्धारण विचारधारा में एक परिवर्तन है। बड़े पैमाने पर प्रोसेसिंग के छूट के माध्यम से, Anthropic AI कंप्यूटिंग के लिए आर्थिक पैमाने का निर्माण कर रहा है, और साथ ही मध्यम आकार के व्यवसायों के AI अनुप्रयोगों के प्रसार को भी बढ़ावा दे सकता है। सोचिए, पहले महंगे और जटिल माने जाने वाले बड़े पैमाने के डेटा विश्लेषण अब कितने सरल और सस्ते हो गए हैं।
यह उल्लेखनीय है कि Anthropic का बैच प्रोसेसिंग API पहले से ही इसके Claude3.5Sonnet, Claude3Opus और Claude3Haiku मॉडल में उपलब्ध है। भविष्य में, यह सुविधा Google Cloud के Vertex AI और Amazon Bedrock पर भी विस्तारित होगी।
हालांकि बैच प्रोसेसिंग को वास्तविक समय की प्रतिक्रिया की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों की तुलना में धीमा माना जाता है, कई व्यावसायिक परिदृश्यों में, "समय पर" प्रोसेसिंग अक्सर "वास्तविक समय" प्रोसेसिंग से अधिक महत्वपूर्ण होती है। कंपनियाँ लागत और गति के बीच सर्वश्रेष्ठ संतुलन खोजने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं, जो AI के कार्यान्वयन पर नए प्रभाव डाल सकती है।
हालांकि, बैच प्रोसेसिंग के स्पष्ट लाभ हैं, यह कुछ चिंताएँ भी उठाता है। जैसे-जैसे कंपनियाँ कम लागत वाले बैच प्रोसेसिंग के तरीके की आदत डाल रही हैं, क्या यह वास्तविक समय AI तकनीक के आगे विकास को प्रभावित करेगा? एक स्वस्थ AI पारिस्थितिकी तंत्र को बनाए रखने के लिए, बैच प्रोसेसिंग और वास्तविक समय प्रोसेसिंग क्षमताओं के बीच सही संतुलन खोजने की आवश्यकता है।
मुख्य बिंदु:
✅ Anthropic द्वारा नए लॉन्च किए गए मैसेज बैच प्रोसेसिंग API ने कंपनियों के लिए बड़े डेटा प्रोसेसिंग की लागत को 50% तक कम कर दिया है।
✅ नया API 10,000 तक असिंक्रोनस क्वेरी का समर्थन करता है, जो बड़े डेटा प्रोसेसिंग की पहुंच को बढ़ाता है।
✅ कंपनियाँ AI अनुप्रयोगों में "समय पर" प्रोसेसिंग पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं, जो संभवतः वास्तविक समय AI के विकास को चुनौती दे सकती है।
