OpenAI faturanı Qwen ile düşürmek
Drop-in migration değil; kalite kaybı kabul edilebilir mi sorusunu 100 örnekli eval ile ölçen Parel playbook outline'ı.
Bu sayfa, yakında yayınlanacak tam playbook'un ana hatlarını gösterir. Aşağıda karar akışını ve hangi soruları cevaplayacağımızı bulabilirsiniz. Tam versiyonda örnek veri, çalışan kod ve gerçek karar tablosu olacak.
Mevcut workload seçimi
Önce OpenAI ile çalışan tek bir gerçek workload seçilir: destek routing, özetleme, extraction veya tool-use. Genel sohbet yerine ölçülebilir output schema tercih edilir.
100 örnek eval
Aynı prompt, aynı beklenen çıktı ve aynı hata notuyla 100 örnek hazırlanır. Amaç “Qwen daha ucuz” demek değil, kalite kaybının kabul edilebilir olup olmadığını ölçmektir.
Qwen shortlist
Qwen ailesinden hızlı, güçlü ve gerekiyorsa açık model adayı seçilir. Parel Compare ile mevcut model ve Qwen adayları aynı set üzerinde koşturulur.
Cost ve latency tablosu
Karar tablosunda sadece fiyat değil accuracy, p95 latency, retry oranı ve hata etkisi birlikte okunur. Fiyat düşüşü kalite eşiği geçiliyorsa anlamlıdır.
Go/no-go kararı
Kalite eşiği geçildiyse kademeli migration önerilir. Eşik geçilmediyse prompt/schema iterasyonu yapılır; model değişimi tek başına çözüm sayılmaz.
Şimdiden başlayabilirsiniz
Tam playbook hazırlanırken aynı akışı Parel platformunda kendiniz deneyebilirsiniz. Aşağıdaki butonla başlayın: