Selezione di un motore IA per flussi di trading.
Criteri di selezione di un motore IA per flussi finanziari.
Tre domande preliminari
Prima di scegliere un motore IA: il problema è davvero un problema ML, i dati disponibili sono sufficienti, e l'apporto economico giustifica un modello in produzione?
Categorie di lavoro
Le categorie rilevanti per Aramas sono il ML tabulare per la previsione strutturata, gli LLM per il testo non strutturato e i modelli di vision per i documenti. Applicare LLM a tutte le categorie non è efficiente sul piano dei costi.
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Selezione di LLM
Il costo per token è un fattore tra molti. Latenza sotto carico, controllabilità del formato di uscita, comportamento di rifiuto su input incerti e observability in produzione sono altrettanto rilevanti.
Batch o interattivo
I fornitori di frontiera offrono API batch a prezzi ridotti. Per i workload non rivolti all'utente — sintesi notturne, classificazione, generazione di segnali — il batch è appropriato.
Modelli self-hosted
I modelli open-source si addicono a workload ad alto volume e sensibili al costo, dove il reasoning di frontiera non è richiesto.
Architettura a gateway
I fornitori LLM non vanno chiamati direttamente dal codice applicativo. Un servizio gateway gestisce instradamento, caching e tracciamento dell'uso per chiamante, e permette la sostituzione del fornitore senza modifiche al codice.
Raccomandazione di base
API di frontiera per il reasoning di alto valore, API batch per i workload non interattivi e modelli open-source dove il volume giustifica l'onere operativo. L'addestramento proprietario è raramente giustificato.