মেটা ব্যবহারকারীর ডেটার বিনিময়ে মিউজ স্পার্কের দাম কমিয়েছে

icon币界网
শেয়ার
AI summary iconসারাংশ
মেটা মিউজ স্পার্কের জন্য একটি নতুন মূল্য নির্ধারণ মডেল চালু করেছে, যার ফলে প্রম্পট এবং মডেল আউটপুট শেয়ার করে ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহারকারীদের কল খরচ ৯৫% কমেছে। স্ট্যান্ডার্ড মূল্য $1.25 প্রতি 1 মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $4.25 প্রতি 1 মিলিয়ন আউটপুট টোকেন। অবদানকারীদের জন্য মূল্য কমে দাঁড়ায় $0.10 এবং $0.20। এই পদক্ষেপটি ডেটা গোপনীয়তাকে একটি মূল্যের বিনিময়ে পরিণত করে। সাম্প্রতিক মুদ্রাস্ফীতির তথ্য দেখায় এআই টুলসের জন্য চাহিদা বৃদ্ধি পাচ্ছে, যখন এক্সচেঞ্জের প্রবাহগুলি ব্যবহারকারীদের আচরণের পরিবর্তনকে বোঝায়।
ক্রিপ্টো নিউজ ওয়েবসাইট রিপোর্ট করছে:

মেটা নতুন মিউজ স্পার্ক মডেলের জন্য একটি কম দামের ব্যবহার প্ল্যান চালু করেছে। যদি ব্যবহারকারীরা পরবর্তী মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রম্পট এবং মডেল আউটপুট শেয়ার করেন, তাহলে কল খরচ গড়ে প্রায় 95% কম হবে। এটি “ব্যবহারকারীর ডেটা সংরক্ষণ করা হবে কি না” কে একটি গোপনীয়তা বিকল্প থেকে স্পষ্ট মূল্য বিনিময়ে পরিণত করেছে।

শেয়ার করুন এবং কম দামে বদলান

মেটা দ্বারা প্রকাশিত মূল্য অনুযায়ী, স্ট্যান্ডার্ড প্যাকেজে, প্রতি 100 লক্ষ ইনপুট টোকেনের জন্য 1.25 ডলার শুল্ক নেওয়া হয়; "কন্ট্রিবিউটর প্রাইসিং"-এ, এটি কমে দাঁড়ায় 0.10 ডলারে। আউটপুট টোকেনের মূল্যের পার্থক্য আরও বেশি, স্ট্যান্ডার্ড প্যাকেজে প্রতি 100 লক্ষ টোকেনের জন্য 4.25 ডলার, এবং কন্ট্রিবিউটর প্যাকেজে 0.20 ডলার।

এর অর্থ হলো, যারা মেটা কে ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা ব্যবহারের অনুমতি দিতে চান, তারা কোডিং এজেন্ট এবং অন্যান্য এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন পরীক্ষা করতে উল্লেখযোগ্যভাবে কম খরচে পারবেন। মেটা তাদের মূল্যনির্ধারণ বিবরণে বলেছে, এই স্তরটি প্রোটোটাইপ ডেভেলপমেন্ট, ইন্টিগ্রেশন টেস্টিং এবং পরীক্ষামূলক স্কেলিংয়ের বাধা কমিয়ে দেয়, যদি গ্রাহকরা তাদের ডেটা ট্রেইনিংয়ের জন্য ব্যবহারের অনুমতি দেন।

বাস্তব ব্যবহারের রেকর্ডই বেশি মূল্যবান

বড় মডেল কোম্পানিগুলির জন্য, বিশেষ করে কোডিং এজেন্ট এবং ব্যাপক এজেন্ট টুলসে, বাস্তব ব্যবহারের রেকর্ডগুলি প্রতিদিন বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। টেকক্রাঞ্চ ওপেন-সোর্স টুল Pi-এর ডেভেলপার মারিও জেখনারের কথা উদ্ধৃত করে বলছে যে, 2025 এর মধ্যে কোডিং এজেন্টের ক্ষমতার স্পষ্ট উন্নতি Claude Code-এর ডিফল্টভাবে সেশনগুলি সংরক্ষণ করা এবং এগুলিকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহার করার সাথে সম্পর্কিত।

মডেল প্রস্তুতকারীদের সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের বাইরের পেশাদার কাজে মনোযোগ দেওয়ার সাথে সাথে এই ধরনের ডেটা পাওয়া কঠিন হয়ে পড়ছে। অনেক কোম্পানির প্রক্রিয়াগুলি আরও জটিল এবং ট্রেসযোগ্য ডিজিটাল ট্রেস কম, যা মডেল মূল্যায়ন এবং পুনরায় পুনরায় বিকাশকে সীমিত করে।

ব্যবসাগুলি ডেটা ধরে রাখার ওপর বেশি জোর দেয়

প্রিনস্টন বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক আরভিন্দ নারায়ণন বলেন, বর্তমান প্রমাণগুলি দেখায় যে বড় কোম্পানিগুলি সাধারণত তাদের ডেটা মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহার করতে অনিচ্ছুক। তিনি উল্লেখ করেন যে, যদিও ভোক্তা-উন্মুখ সাবস্ক্রিপশন প্ল্যানগুলির দাম প্রায় ১০ থেকে ২০ গুণ সস্তা, অনেক কোম্পানি টোকেন-ভিত্তিক ব্যবসায়িক সংস্করণটি বেছে নেয়, যার মূল পার্থক্য হল ডেটা সংরক্ষণ এবং ব্যবসায়িক IT গভর্নেন্সের প্রয়োজনীয়তা।

মেটা আগেও প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহে বাধা পেয়েছিল। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, এই বছরের শুরুতে কোম্পানিটি কর্মচারীদের কম্পিউটার ব্যবহার ট্র্যাক করার একটি পরিকল্পনা চালু করার চেষ্টা করেছিল, যা অভ্যন্তরীণভাবে সমালোচনার মুখে পড়ে জুনে স্থগিত করা হয়। মিউজ স্পার্কের জন্য নতুন মূল্যনির্ধারণ ব্যবস্থার বিষয়ে, মেটা TechCrunch-এর মন্তব্যের অনুরোধের প্রতিক্রিয়া দেয়নি।

অগ্রণী মডেলগুলি মূল্য যুদ্ধ চালিয়ে যাচ্ছে

এই মূল্যনির্ধারণটি প্রান্তিক মডেল প্রস্তুতকারকদের মধ্যে প্রতিযোগিতা এখন আরও বিস্তারিত খরচ কাঠামোর দিকে সরে যাচ্ছে তা প্রতিফলিত করে। ঠিক একদিন আগে, Anthropic নতুন মডেল Fable এবং Mythos প্রকাশ করে ক্যাশে টোকেনের প্রক্রিয়াকরণ খরচ কমিয়ে দেয়। OpenAIও জুলাইয়ের শেষের দিকে নতুন মডেলগুলির জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে মূল্য কমিয়েছে।

মডেলের ক্ষমতা সমান হওয়ার প্রেক্ষাপটে, মূল্য, ডেটা প্রাপ্তির পদ্ধতি এবং কর্পোরেট গ্রাহকদের শাসনের প্রয়োজনীয়তা এখন এআই প্ল্যাটফর্মের প্রতিযোগিতার নতুন চলক হয়ে উঠছে।

দাবিত্যাগ: এই পৃষ্ঠার তথ্য তৃতীয় পক্ষের কাছ থেকে প্রাপ্ত হতে পারে এবং অগত্যা KuCoin এর মতামত বা মতামত প্রতিফলিত করে না। এই বিষয়বস্তু শুধুমাত্র সাধারণ তথ্যগত উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়, কোন ধরনের প্রতিনিধিত্ব বা ওয়ারেন্টি ছাড়াই, বা এটিকে আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ হিসাবে বোঝানো হবে না। KuCoin কোনো ত্রুটি বা বাদ পড়ার জন্য বা এই তথ্য ব্যবহারের ফলে যে কোনো ফলাফলের জন্য দায়ী থাকবে না। ডিজিটাল সম্পদে বিনিয়োগ ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। আপনার নিজের আর্থিক পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে একটি পণ্যের ঝুঁকি এবং আপনার ঝুঁকি সহনশীলতা সাবধানে মূল্যায়ন করুন। আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে আমাদের ব্যবহারের শর্তাবলী এবং ঝুঁকি প্রকাশ পড়ুন।