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Glossario AI

Inference

Il processo in cui un modello AI addestrato genera output (risposte, previsioni) a partire da nuovi dati in input.

L'inference (inferenza) è la fase in cui un modello AI già addestrato viene utilizzato per generare risultati a partire da nuovi input. Mentre il training è il processo di apprendimento (costoso e lungo), l'inference è il processo di utilizzo quotidiano del modello — quando il chatbot risponde a una domanda o il sistema genera un preventivo.

Il costo dell'inference è un fattore importante per le applicazioni aziendali. I modelli cloud (GPT-4, Claude) addebitano per token processati, mentre i modelli self-hosted hanno costi infrastrutturali fissi. Per volumi elevati di interazioni, la scelta tra cloud e on-premise può avere un impatto significativo sui costi.

Kynetixx ottimizza i costi di inference attraverso strategie come: routing intelligente (modelli più economici per richieste semplici, modelli potenti per quelle complesse), caching delle risposte frequenti, e valutazione continua del rapporto costo/qualità per ogni caso d'uso.

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