Penghitung Panggilan Agen AI Suara: 13 Skenario Uji dan Biaya hingga ke Detail
Яндекс
Anthropic
Seorang insinyur mengembangkan agen AI suara untuk perusahaan manufaktur kecil, yang menangani panggilan tidak terjawab dan membuat kartu pesanan melalui SMS. Ia membangun sistem pelacakan biaya dan metrik yang terperinci, mencatat 27 bidang per panggilan, dan membuat 13 skenario uji untuk mengevaluasi sistem. Biaya per panggilan target adalah 6,8–8,4 rubel, dengan token (pemrosesan prompt) menyumbang dua pertiga dari pengeluaran.
Seorang insinyur menyiapkan agen AI suara untuk jalur telepon perusahaan manufaktur kecil. Sistem ini menggunakan Voximplant untuk telepon, Yandex Realtime (speech-realtime-250923) untuk ucapan, dan Claude untuk membuat kartu pesanan. Awalnya, sistem memiliki penundaan 4 detik, tetapi dengan menggunakan server jembatan, suara pertama muncul dalam 554-804 md. Insinyur kemudian membangun sistem pelacakan metrik dan biaya khusus, mencatat 27 bidang per panggilan ke SQLite. Tiga wawasan kunci muncul: panggilan pribadi dan spam awalnya salah diklasifikasikan sebagai panggilan target, pembatalan coroutine yang ditunggu dapat secara diam-diam menjatuhkan log panggilan, dan model sering meminta nomor telepon yang sudah mereka ketahui. Insinyur juga menemukan bahwa biaya token mendominasi (66% dari pengeluaran), dan bahwa model Yandex yang lebih murah berkinerja lebih buruk. Setelah verifikasi, akurasi penghitung berada dalam 1% dari penagihan. Biaya per panggilan target adalah 6,8-8,4 rubel, dan insinyur membuat 13 skenario ujian untuk menguji sistem. Artikel ini menyimpulkan bahwa pengukuran berbasis API lebih jujur daripada langganan untuk menjual kembali layanan.
Sumber: Habr — хаб ИИ —
asli
