Pilihan Teratas untuk Menggerakkan Aplikasi LLM di 2024: Enterprise LLM APIs
Administrator
Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) untuk perusahaan, persaingan untuk mendominasi ruang AI terus berkembang dengan berita besar-baru ini. Salah satu berita terbaru adalah bahwa ChatGPT dari OpenAI kini memiliki lebih dari 200 juta pengguna aktif mingguan, meningkat dari 100 juta hanya setahun yang lalu. Pertumbuhan yang luar biasa ini menunjukkan ketergantungan yang semakin besar terhadap alat AI di lingkungan perusahaan untuk tugas-tugas seperti dukungan pelanggan, generasi konten, dan wawasan bisnis.
Sementara itu, Anthropic telah meluncurkan Claude Enterprise, yang dirancang untuk bersaing langsung dengan ChatGPT Enterprise. Dengan jendela konteks token sebesar 500.000—lebih dari 15 kali lipat dari kebanyakan pesaing—Claude Enterprise kini mampu memproses kumpulan data yang luas sekaligus, menjadikannya ideal untuk analisis dokumen kompleks dan alur kerja teknis. Langkah ini menempatkan Anthropic di bidik perusahaan Fortune 500 yang mencari kemampuan AI canggih dengan fitur keamanan dan privasi yang kuat.
Di pasar yang terus berkembang ini, perusahaan sekarang memiliki lebih banyak pilihan daripada sebelumnya untuk mengintegrasikan model bahasa besar ke dalam infrastruktur mereka. Baik Anda memanfaatkan GPT-4 yang kuat dari OpenAI atau dengan desain etis dari Claude, pilihan API LLM Anda dapat membentuk kembali masa depan bisnis Anda. Mari kita telusuri pilihan teratas dan dampaknya pada kecerdasan buatan perusahaan.
Mengapa API LLM Penting bagi Perusahaan
API LLM memungkinkan perusahaan untuk mengakses kemampuan AI terkini tanpa membangun dan memelihara infrastruktur yang kompleks. API ini memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan pemahaman bahasa alami, generasi, dan fitur AI lainnya ke dalam aplikasi mereka, meningkatkan efisiensi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membuka kemungkinan baru dalam otomatisasi.
Manfaat Kunci dari API LLM
1. Skalabilitas: Mudah memperluas penggunaan untuk memenuhi permintaan beban kerja tingkat perusahaan.
2. Efisiensi Biaya: Hindari biaya pelatihan dan pemeliharaan model properti dengan memanfaatkan API yang siap pakai.
3. Penyesuaian: Menyetel model untuk kebutuhan khusus sambil menggunakan fitur siap pakai.
4. Kemudahan Integrasi: Integrasi cepat dengan aplikasi yang ada melalui RESTful APIs, SDK, dan dukungan infrastruktur cloud.
OpenAI API
API OpenAI terus memimpin ruang kecerdasan buatan perusahaan, terutama dengan rilis terbaru dari GPT-4o, versi yang lebih canggih dan hemat biaya dari GPT-4. Model OpenAI kini banyak digunakan oleh lebih dari 200 juta pengguna aktif mingguan, dan 92% dari perusahaan Fortune 500 memanfaatkan alatnya untuk berbagai kasus penggunaan perusahaan.
Fitur Utama
1. Model Lanjutan: Dengan akses ke GPT-4 dan GPT-3.5-turbo, model-model ini mampu menangani tugas-tugas kompleks seperti ringkasan data, AI percakapan, dan pemecahan masalah lanjutan.
2. Kemampuan Multimodal: GPT-4o memperkenalkan kemampuan visi, memungkinkan perusahaan untuk memproses gambar dan teks secara bersamaan.
3. Fleksibilitas Harga Token: Harga OpenAI didasarkan pada penggunaan token, menawarkan opsi untuk permintaan real-time atau Batch API, yang memberikan diskon hingga 50% untuk tugas yang diproses dalam waktu 24 jam.
Pembaruan Terbaru
1. GPT-4o: Lebih cepat dan lebih efisien daripada pendahulunya, mendukung jendela konteks token 128K—ideal untuk perusahaan yang menangani kumpulan data besar.
2. GPT-4o Mini: Versi berbiaya lebih rendah dari GPT-4o dengan kemampuan visi dan skala yang lebih kecil, memberikan keseimbangan antara kinerja dan biaya.
3. Penerjemah Kode: Fitur ini, sekarang menjadi bagian dari GPT-4, memungkinkan untuk mengeksekusi kode Python secara real-time, menjadikannya sempurna untuk kebutuhan perusahaan seperti analisis data, visualisasi, dan otomatisasi.
Harga (per 2024)
– GPT-4o: $5,00 / 1 juta token masukan, $15,00 / 1 juta token keluaran, diskon 50% untuk Batch API.
– GPT-4o Mini: $0,15 / 1 juta token masukan, $0,60 / 1 juta token keluaran, diskon 50% untuk Batch API.
– GPT-3.5 Turbo: $3,00 / 1 juta token masukan, $6,00 / 1 juta token keluaran, tidak ada diskon.
Harga Batch API menyediakan solusi yang hemat biaya untuk perusahaan dengan volume tinggi, mengurangi biaya token secara substansial ketika tugas dapat diproses secara asinkron.
Kasus Penggunaan
– Pembuatan Konten: Otomatisasi produksi konten untuk pemasaran, dokumentasi teknis, atau manajemen media sosial.
– AI Percakapan: Pengembangan chatbot pintar yang dapat menangani pertanyaan layanan pelanggan dan tugas domain yang lebih kompleks.
– Ekstraksi & Analisis Data: Merangkum laporan besar atau mengekstrak wawasan kunci dari kumpulan data menggunakan kemampuan penalaran lanjutan GPT-4.
Keamanan & Privasi
– Kepatuhan Tingkat Perusahaan: ChatGPT Enterprise menawarkan kepatuhan SOC 2 Type 2, memastikan privasi dan keamanan data secara besar-besaran.
– GPT Kustom: Perusahaan dapat membangun alur kerja kustom dan mengintegrasikan data properti ke dalam model, dengan jaminan bahwa tidak ada data pelanggan yang digunakan untuk pelatihan model.
Google Cloud Vertex AI
Google Cloud Vertex AI menyediakan platform komprehensif untuk membangun dan mendeploy model pembelajaran mesin, menampilkan PaLM 2 dari Google dan seri Gemini yang baru dirilis. Dengan integrasi kuat ke dalam infrastruktur cloud Google, ini memungkinkan operasi data yang mulus dan skalabilitas tingkat perusahaan.
Fitur Utama
– Model Gemini: Menawarkan kemampuan multimodal, Gemini dapat memproses teks, gambar, dan bahkan video, menjadikannya sangat serbaguna untuk aplikasi perusahaan.
– Model Explainability: Fitur seperti alat evaluasi model bawaan memastikan transparansi dan pelacakan, penting untuk industri yang diatur.
– Integrasi dengan Ekosistem Google: Vertex AI bekerja secara alami dengan layanan cloud Google lainnya, seperti BigQuery, untuk analisis data dan pipa deploy yang mulus.
Pembaruan Terbaru
– Gemini 1.5: Pembaruan terbaru dalam seri Gemini, dengan pemahaman konteks yang ditingkatkan dan kemampuan RAG (Retrieval-Augmented Generation), memungkinkan perusahaan untuk mengakar output model dalam data terstruktur atau tidak terstruktur mereka sendiri.
– Model Garden: Fitur yang memungkinkan perusahaan untuk memilih dari lebih dari 150 model, termasuk model milik Google, model pihak ketiga, dan solusi open-source seperti LLaMA 3.1.
Harga (per 2024)
– Gemini 1.5 Flash: $0,00001875 / 1.000 karakter masukan, $0,000075 / 1.000 karakter keluaran, $0,0000375 / 1.000 karakter untuk masukan/keluaran 128K+ jendela konteks.
– Gemini 1.5 Pro: $0,00125 / 1.000 karakter masukan, $0,00375 / 1.000 karakter keluaran, $0,0025 / 1.000 karakter untuk masukan/keluaran 128K+ jendela konteks.
Vertex AI menawarkan kontrol yang detail terhadap harga dengan penagihan per karakter, menjadikannya fleksibel untuk perusahaan dari berbagai ukuran.
Kasus Penggunaan
– AI Dokumen: Otomatisasi alur kerja pemrosesan dokumen di berbagai industri seperti perbankan dan perawatan kesehatan.
– E-Commerce: Menggunakan Discovery AI untuk pencarian pribadi, penjelajahan, dan fitur rekomendasi, meningkatkan pengalaman pelanggan.
– AI Pusat Kontak: Memungkinkan interaksi bahasa alami antara agen virtual dan pelanggan untuk meningkatkan efisiensi layanan.
Keamanan & Privasi
– Kedaulatan Data: Google menjamin bahwa data pelanggan tidak digunakan untuk melatih model, dan menyediakan alat tata kelola dan privasi yang kuat untuk memastikan kepatuhan di berbagai wilayah.
– Filter Keamanan Bawaan: Vertex AI termasuk alat untuk moderasi konten dan penyaringan, memastikan keselamatan tingkat perusahaan dan kecocokan keluaran model.
Cohere
Cohere mengkhususkan diri dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan menyediakan solusi yang skalabel untuk perusahaan, memungkinkan penanganan data yang aman dan privat. Ini merupakan pesaing kuat di ruang LLM, dikenal karena modelnya yang unggul baik dalam tugas pengambilan maupun generasi teks.
Fitur Utama
– Model Command R dan Command R+: Model-model ini dioptimalkan untuk pengambilan-generasi yang diperkuat (RAG) dan tugas konteks panjang. Mereka memungkinkan perusahaan untuk bekerja dengan dokumen dan kumpulan data besar, membuatnya cocok untuk penelitian yang luas, pembuatan laporan, atau manajemen interaksi pelanggan.
– Dukungan Multibahasa: Model-model Cohere dilatih dalam beberapa bahasa termasuk Inggris, Prancis, Spanyol, dan lainnya, menawarkan kinerja yang kuat dalam tugas bahasa yang beragam.
– Penempatan Swasta: Cohere menekankan keamanan data dan privasi, menawarkan opsi penempatan cloud dan swasta, yang ideal untuk perusahaan yang peduli dengan kedaulatan data.
Pembaruan Terbaru
– Integrasi dengan Amazon Bedrock: Model-model Cohere, termasuk Command R dan Command R+, kini tersedia di Amazon Bedrock, memudahkan organisasi untuk mendeploy model-model ini secara luas melalui infrastruktur AWS.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock menyediakan platform yang sepenuhnya dikelola untuk mengakses beberapa model dasar, termasuk dari Anthropic, Cohere, AI21 Labs, dan Meta. Ini memungkinkan pengguna untuk bereksperimen dan mendeploy model-model secara mulus, memanfaatkan infrastruktur AWS yang tangguh.
Fitur Utama
– Multi-Model API: Bedrock mendukung beberapa model dasar seperti Claude, Cohere, dan Jurassic-2, menjadikannya platform yang serbaguna untuk berbagai kasus penggunaan.
– Penempatan Serverless: Pengguna dapat mendeploy model AI tanpa mengelola infrastruktur yang mendasarinya, dengan Bedrock menangani skala dan penyediaan.
– Penyetelan Kustom: Bedrock memungkinkan perusahaan untuk menyetel model-model pada kumpulan data properti, membuatnya disesuaikan untuk tugas bisnis tertentu.
Pembaruan Terbaru
– Integrasi dengan Claude 3: Model-model Claude 3 terbaru dari Anthropic telah ditambahkan ke Bedrock, menawarkan akurasi yang ditingkatkan, tingkat halusinasi yang lebih rendah, dan jendela konteks yang lebih panjang (hingga 200.000 token). Pembaruan ini membuat Claude cocok untuk analisis hukum, penyusunan kontrak, dan tugas lain yang membutuhkan pemahaman kontekstual yang tinggi.
Anthropic Claude API
Claude dari Anthropic sangat dihargai untuk pengembangan AI etisnya, menyediakan pemahaman kontekstual yang tinggi dan kemampuan penalaran, dengan fokus pada mengurangi bias dan keluaran yang merugikan. Seri Claude telah menjadi pilihan populer untuk industri yang membutuhkan solusi AI yang andal dan aman.
Fitur Utama
– Jendela Konteks Besar: Claude 3.0 mendukung hingga 200.000 token, menjadikannya salah satu pilihan teratas untuk perusahaan yang berurusan dengan konten panjang seperti kontrak, dokumen hukum, dan makalah penelitian.
– Sistem Prompt dan Panggilan Fungsi: Claude 3 memperkenalkan fitur sistem prompt baru dan mendukung panggilan fungsi, memungkinkan integrasi dengan API eksternal untuk otomatisasi alur kerja.
Pembaruan Terbaru
– Claude 3.0: Ditingkatkan dengan jendela konteks yang lebih panjang dan kemampuan penalaran yang lebih baik, Claude 3 telah mengurangi tingkat halusinasi sebanyak 50% dan semakin banyak diadopsi di berbagai industri untuk aplikasi hukum, keuangan, dan layanan pelanggan.
Bagaimana Memilih API LLM Perusahaan yang Tepat
Memilih API yang tepat untuk perusahaan Anda melibatkan penilaian beberapa faktor:
– Kinerja: Bagaimana performa API dalam tugas-tugas yang kritis bagi bisnis Anda (misalnya, terjemahan, ringkasan)?
– Biaya: Menilai model harga berbasis token untuk memahami implikasi biaya.
– Keamanan dan Kepatuhan: Apakah penyedia API sesuai dengan regulasi yang relevan (GDPR, HIPAA, SOC2)?
– Kesesuaian Ekosistem: Seberapa baik API dapat diintegrasikan dengan infrastruktur cloud yang ada (AWS, Google Cloud, Azure)?
– Opsi Penyesuaian: Apakah API menawarkan penyetelan halus untuk kebutuhan perusahaan tertentu?
Melaksanakan API LLM dalam Aplikasi Perusahaan
Praktik Terbaik
– Rekayasa Prompt: Buat prompt yang tepat untuk memandu keluaran model secara efektif.
– Validasi Output: Implementasikan lapisan validasi untuk memastikan konten sejalan dengan tujuan bisnis.
– Optimisasi API: Gunakan teknik seperti caching untuk mengurangi biaya dan meningkatkan waktu respons.
Pertimbangan Keamanan
– Privasi Data: Pastikan informasi sensitif ditangani secara aman selama interaksi API.
– Tata Kelola: Tetapkan kebijakan tata kelola yang jelas untuk tinjauan dan implementasi output AI.
Pemantauan dan Evaluasi Berkelanjutan
– Pembaruan Berkala: Terus pantau kinerja API dan adopsi pembaruan terbaru.
– Manusia dalam Loop: Untuk keputusan kritis, melibatkan pengawasan manusia untuk meninjau konten yang dihasilkan oleh AI.
Kesimpulan
Masa depan aplikasi perusahaan semakin terkait dengan model bahasa besar. Dengan memilih dan menerapkan API LLM seperti dari OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, dan Anthropic dengan hati-hati, bisnis dapat membuka peluang luar biasa untuk inovasi, otomatisasi, dan efisiensi. Secara berkala mengevaluasi lanskap API dan tetap update tentang teknologi yang berkembang akan memastikan perusahaan Anda tetap kompetitif dalam dunia yang didorong AI. Ikuti praktik terbaik terbaru, fokus pada keamanan, dan terus optimalkan aplikasi Anda untuk mendapatkan nilai maksimal dari LLM.
