মাসে ১৪ হাজার ডলার বাঁচাতে GPT-4o ছেড়ে DeepSeek ব্যবহার করলেন প্রকৌশলী
একজন সফটওয়্যার প্রকৌশলী তার কোম্পানির মাসিক ১৪ হাজার ডলারের OpenAI বিল কমাতে GPT-4o-কে বাদ দিয়ে ৩০ দিন ধরে DeepSeek মডেল ব্যবহার করেছেন। এই পরীক্ষা প্রমাণ করেছে যে খরচ সাশ্রয়ের পাশাপাশি মানও বজায় রাখা সম্ভব।
একজন সফটওয়্যার প্রকৌশলী তার কোম্পানির মাসিক ১৪ হাজার ডলারের OpenAI বিল কমাতে GPT-4o-কে বাদ দিয়ে ৩০ দিন ধরে DeepSeek মডেল ব্যবহার করেছেন। এই পরীক্ষা প্রমাণ করেছে যে খরচ সাশ্রয়ের পাশাপাশি মানও বজায় রাখা সম্ভব।
মাসে ১৪ হাজার ডলারের OpenAI বিল একটি কোম্পানির জন্য বড় বোঝা হতে পারে। সম্প্রতি এক সফটওয়্যার প্রকৌশলী তার কোম্পানির এই ব্যয় কমানোর জন্য একটি সাহসী সিদ্ধান্ত নিয়েছেন। তিনি GPT-4o মডেলের পরিবর্তে ৩০ দিন ধরে চীনে হোস্ট করা DeepSeek মডেল ব্যবহার করে তার প্রোডাকশন ট্রাফিক পরিচালনা করেছেন।
এই পরীক্ষার শুরু হয় যখন কোম্পানির CFO ডিসেম্বরের একটি ইনভয়েস ফরোয়ার্ড করেন। তাতে দেখা যায় শুধু OpenAI ইনফারেন্সের জন্য মাসে ১৪ হাজার ডলার খরচ হয়েছে। এই খরচ দেখে প্রকৌশলী একটি স্প্রেডশিট খুলে বিকল্প খোঁজা শুরু করেন। সেখান থেকেই DeepSeek-এর সাথে পরিচিতি।
প্রকৌশলী প্রথমে তার প্রোডাকশন ট্রাফিকের একটি অংশ DeepSeek-এ রুট করেন। তিনি লক্ষ্য করেন যে বেশিরভাগ সাধারণ কাজের জন্য DeepSeek-এর পারফরম্যান্স GPT-4o-এর কাছাকাছি। কিছু ক্ষেত্রে এটি আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া দিয়েছে। তবে জটিল কোডিং বা মাল্টি-স্টেপ রিজনিংয়ের মতো উন্নত কাজে GPT-4o এখনও এগিয়ে।
এই পরীক্ষার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো খরচ সাশ্রয়। ৩০ দিনে কোম্পানি তাদের AI বিল ৬০ শতাংশেরও বেশি কমাতে পেরেছে। অর্থাৎ মাসে প্রায় ৮ থেকে ৯ হাজার ডলার সাশ্রয় হয়েছে। এই সাশ্রয় ছোট বা মাঝারি ব্যবসার জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ফ্রিল্যান্সারদের জন্য এই খবর বিশেষ প্রাসঙ্গিক। যারা AI API ব্যবহার করে অ্যাপ বানান বা বিভিন্ন প্রজেক্ট করেন, তাদের জন্য GPT-4o-এর খরচ অনেক সময় লাভের পথে বাধা হয়ে দাঁড়ায়। DeepSeek-এর মতো বিকল্প ব্যবহার করে তারা খরচ কমিয়ে আরও বেশি ক্লায়েন্ট বা প্রজেক্ট নিতে পারেন। তবে চীনে হোস্ট করা মডেল ব্যবহারের সময় ডেটা প্রাইভেসি এবং লেটেন্সি নিয়ে সতর্ক থাকা জরুরি।
এই পরীক্ষা প্রমাণ করে যে AI মডেল বাছাই করার সময় শুধু পারফরম্যান্স নয়, খরচও একটি বড় ফ্যাক্টর হতে পারে। ভবিষ্যতে আরও কোম্পানি খরচ-কার্যকরী সমাধানের জন্য ওপেন সোর্স বা কম খরচের মডেলের দিকে ঝুঁকতে পারে। তবে যেকোনো পরিবর্তনের আগে নিজেদের প্রয়োজন বুঝে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা উচিত।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to AI
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...