本文讨论了如何为金融科技应用选择一个具有成本效益的LLM API网关,强调结构化输出的正确性而非低令牌费率。它提出了一种测试方法,使用50个多样化的支持工单固定测试集来评估OpenAI、Anthropic的Claude API和Google的Gemini API等网关。评估侧重于模式有效性、分类的精确一致性以及对格式错误数据的处理,而不仅仅是原始速度或成本。 AI
影响 为开发人员将LLM集成到金融科技应用中提供了实用指导,侧重于可靠的输出和成本效益。
排序理由 文章提供了针对特定用例选择和测试LLM API网关的指导,而不是发布新产品或研究。
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