Ý kiến không phổ biến: "trả tiền theo từng yêu cầu" là mô hình sai lầm cho một nửa số ứng dụng AI. Hãy nghĩ về cách bạn sẽ tính phí cho một LLM. Bạn không biết chi phí cho đến khi câu trả lời được tạo ra. Hoặc một luồng dữ liệu gửi hàng trăm yêu cầu nhỏ mỗi phút. Một mức giá cố định cho mỗi yêu cầu sẽ không hoạt động trong cả hai trường hợp này. Điều tôi thích ở x402 trong Bank of AI là nó không ép buộc một mô hình duy nhất. Tài liệu liệt kê các phương án khác nhau cho các công việc khác nhau: ➜ 𝗲𝘅𝗮𝗰𝘁: trả đúng số tiền đã công bố, đơn giản và dễ dự đoán ➜ 𝘂𝗽𝘁𝗼: ký giới hạn tối đa, máy chủ chỉ tính phí cho mức sử dụng thực tế. Được thiết kế dành riêng cho việc tính phí theo mức sử dụng và lượng token của LLM ➜ 𝗯𝗮𝘁𝗰𝗵-𝘀𝗲𝘁𝘁𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁: nạp một lần, thanh toán nhiều yêu cầu bằng phiếu giảm giá ngoài chuỗi, kết toán trong một giao dịch lô duy nhất, có cơ chế hoàn tiền ➜ 𝗲𝘅𝗮𝗰𝘁_𝗴𝗮𝘀𝗳𝗿𝗲𝗲: chỉ dành cho TRON, thanh toán bằng USDT hoặc USDD mà không cần nắm giữ TRX để trả phí gas Đó chính là sự khác biệt giữa một bản demo thanh toán và một hệ thống thanh toán thực sự. Các doanh nghiệp thực sự không tất cả đều tính phí theo cùng một cách. Nếu bạn đang xây dựng một dịch vụ AI, bạn sẽ chọn mô hình nào: 𝗲𝘅𝗮𝗰𝘁, 𝘂𝗽𝘁𝗼 hay 𝗯𝗮𝘁𝗰𝗵? @justinsuntron @AINFTcom #TRONEcoStar