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医疗机构因将前沿模型用于常规任务而过度支付AI费用

医疗机构在使用大型、昂贵的前沿模型来处理事先授权和理赔编码等常规任务时，正在为AI服务支付过高的费用。这些高流量、重复性的工作可以通过更小、更专业的开源模型更具成本效益地完成。虽然前沿模型对于复杂、新颖的任务很有价值，但将其用于基本功能会导致成本膨胀，正如Uber等公司在AI预算上的消耗所见。该行业正转向总体拥有成本的视角，强调将合适的模型规模和能力与特定任务相匹配，以优化支出并获得对AI基础设施的控制权。