企业 LLM API：2025 年支持 LLM 应用程序的最佳选择

最近，随着一些重大新闻的出现，企业 AI 领域的竞争正在加速。

OpenAI 的 ChatGPT 现在拥有 每周活跃用户数为 200 亿，比一年前增加了 100 亿。这一惊人的增长表明，企业环境中对 AI 工具的依赖性越来越强，这些工具可用于处理客户支持、内容生成和业务洞察等任务。

在同一时间， 人类的 已经推出 克劳德企业旨在与 ChatGPT Enterprise 直接竞争。凭借卓越的 500,000 个令牌上下文窗口Claude Enterprise 的规模比大多数竞争对手大 15 倍以上，现在能够一次性处理大量数据集，非常适合复杂的文档分析和技术工作流程。这一举措使 Anthropic 成为财富 500 强企业的目标，这些企业正在寻找具有强大安全和隐私功能的先进 AI 功能。

在这个不断发展的市场中，公司现在拥​​有比以往更多的选择，可以将大型语言模型集成到其基础架构中。无论您是利用 OpenAI 强大的 GPT-4 还是 Claude 的道德设计，LLM API 的选择都可能重塑您企业的未来。让我们深入了解最佳选择及其对企业 AI 的影响。

为什么 LLM API 对企业如此重要

LLM API 使企业能够访问最先进的 AI 功能，而无需构建和维护复杂的基础架构。这些 API 允许公司将自然语言理解、生成和其他 AI 驱动的功能集成到其应用程序中，从而提高效率、增强客户体验并释放自动化领域的新可能性。

LLM API 的主要优势

• 可扩展性：轻松扩展使用范围以满足企业级工作负载的需求。
• 成本效益：通过利用现成的 API 避免培训和维护专有模型的成本。
• 定制：使用开箱即用的功能根据特定需求微调模型。
• 易于整合：通过 RESTful API、SDK 和云基础设施支持与现有应用程序快速集成。

1.OpenAI API

OpenAI 的 API 继续引领企业 AI 领域，尤其是最近发布的 GPT-4o这是 GPT-4 的更先进、更经济的版本。OpenAI 的模型目前每周被超过 200 亿活跃用户广泛使用，92% 的财富 500 强公司利用其工具实现各种企业用例。

主要功能

• 进阶模型：通过使用 GPT-4 和 GPT-3.5-turbo，这些模型能够处理复杂的任务，例如数据汇总、对话式 AI 和高级问题解决。
• 多式联运能力：GPT-4o 引入了视觉功能，允许企业同时处理图像和文本。
• 代币定价灵活性：OpenAI 的定价基于代币使用情况，提供实时请求或 批量API，最多允许 50％折扣 在24小时内处理任务。

最近更新

• GPT-4o：比其前身更快、更高效，它支持 128K 令牌上下文窗口—非常适合处理大型数据集的企业。
• GPT-4o 迷你：GPT-4o 的低成本版本，具有视觉功能且规模较小，在性能和成本之间实现平衡
• 代码解释器：此功能现已成为 GPT-4 的一部分，允许实时执行 Python 代码，非常适合数据分析、可视化和自动化等企业需求。

定价（截至 2024 年）

批量API 价格为大批量企业提供了一种经济高效的解决方案，当可以异步处理任务时，可以大大降低代币成本。

使用案例

• 内容创作：自动化营销、技术文档或社交媒体管理的内容制作。
• 对话式AI：开发能够处理客户服务查询和更复杂、特定领域任务的智能聊天机器人。
• 数据提取与分析：使用 GPT-4 的高级推理能力总结大型报告或从数据集中提取关键见解。

安全与隐私

• 企业级合规性: ChatGPT Enterprise 提供 SOC 2 类型 2 合规性确保大规模数据隐私和安全
• 自定义 GPT：企业可以构建自定义工作流并将专有数据集成到模型中，并确保 没有使用客户数据进行模型训练.

2. Google Cloud Vertex AI

谷歌云顶点人工智能 为构建和部署机器学习模型提供了一个全面的平台，其中包括 Google 的 掌上电脑2 和新发布的 双子座系列.通过与Google云基础架构的强大集成，可实现无缝的数据操作和企业级的可扩展性。

主要功能

• 双子座模型: 奉献 多式联运能力，Gemini 可以处理文本、图像甚至视频，这使得它在企业应用中具有很高的通用性。
• 模型可解释性: 特点如 内置模型评估工具 确保透明度和可追溯性，这对于受监管行业至关重要。
• 与谷歌生态系统集成：Vertex AI 可以与其他 Google Cloud 服务原生协作，例如 BigQuery的，实现无缝数据分析和部署管道。

最近更新

• 双子座1.5：Gemini 系列的最新更新，增强了上下文理解和 RAG（检索增强生成） 功能，允许企业将模型输出建立在自己的结构化或非结构化数据上。
• 示范园：该功能允许企业从超过 150车型包括谷歌自有模型、第三方模型，以及LLaMA 3.1等开源解决方案

定价（截至 2024 年）

Vertex AI 提供详细的定价控制 每个字符 计费，使其能够灵活地适应各种规模的企业。

使用案例

• 文档 AI：实现银行业和医疗保健业等行业文档处理工作流程的自动化。
• 电子商务管理：使用 Discovery AI 实现个性化的搜索、浏览和推荐功能，提升客户体验。
• 联络中心AI：实现虚拟代理与客户之间的自然语言交互，以提高服务效率(

安全与隐私

• 数据主权：Google 保证 客户数据不用于训练模型，并提供 强大的治理和隐私工具 确保跨地区的合规性。
• 内置安全过滤器：Vertex AI 包含以下工具 内容审核 和过滤，确保模型输出的企业级安全性和适当性。

3. 连贯

凝聚力 专注于自然语言处理 (NLP)，为企业提供可扩展的解决方案，实现安全和私密的数据处理。它是 LLM 领域的有力竞争者，以在检索任务和文本生成方面表现出色的模型而闻名。

主要功能

• Command R 和 Command R+ 型号：这些模型针对检索增强生成 (RAG) 和长上下文任务进行了优化。它们允许企业处理大型文档和数据集，使其适合进行广泛的研究、报告生成或客户互动管理。
• 多语言支持：Cohere 模型经过多种语言的训练，包括英语、法语、西班牙语等，在多种语言任务中表现出色。
• 私有部署：Cohere 强调数据安全和隐私，提供云和私有部署选项，对于关注数据主权的企业来说，这是理想的选择。

定价

• 命令R: 每 0.15 万输入代币 1 美元，每 0.60 万输出代币 1 美元​
• 命令 R+: 每 2.50 万输入代币 1 美元，每 10.00 万输出代币 1 美元​
• 重新排序：每 2.00K 次搜索 1 美元，针对改进搜索和检索系统进行了优化​
• 嵌入: 嵌入任务每 0.10 万个代币收费 1 美元​

最近更新

• 与 Amazon Bedrock 集成：Cohere 的模型（包括 Command R 和 Command R+）现已推出 亚马逊基岩，使组织能够更轻松地通过 AWS 基础设施大规模部署这些模型

亚马逊基岩

亚马逊基岩 提供一个完全托管的平台来访问多个基础模型，包括来自 人类的, 凝聚力, AI21 实验室及 元. 这使得用户能够利用 AWS 强大的基础设施无缝地试验和部署模型。

主要功能

• 多模型 API：Bedrock 支持多种基础模型，例如 克劳德, 凝聚力及 侏罗纪 2，使其成为适用于多种用例的多功能平台。
• 无服务器部署：用户无需管理底层基础设施即可部署 AI 模型，由 Bedrock 处理扩展和配置。​
• 自定义微调：Bedrock 允许企业在专有数据集上微调模型，使其针对特定的业务任务进行定制。

定价

• 克劳德：每 0.00163 个输入代币起价为 1,000 美元，每 0.00551 个输出代币起价为 1,000 美元
• 凝聚指挥灯: 每 0.30 万输入代币 1 美元，每 0.60 万输出代币 1 美元​
• 亚马逊泰坦: 每 0.0003 个代币输入费率为 1,000 美元，输出费率更高

最近更新

• Claude 3 集成： 最新的 克劳迪娅 3 Bedrock 中加入了 Anthropic 的模型，提高了准确率，降低了幻觉率，并延长了上下文窗口（最多 200,000 个 token）。这些更新使 Claude 适合法律分析、合同起草和其他需要高度上下文理解的任务

人择克劳德 API

人择克劳德 因其符合道德规范的 AI 开发而广受好评，提供高水平的情境理解和推理能力，重点是减少偏见和有害输出。Claude 系列已成为需要可靠且安全的 AI 解决方案的行业的热门选择。

主要功能

• 大量上下文窗口：Claude 3.0 最多支持 200,000令牌成为处理合同、法律文件、研究论文等长篇内容的企业的首选之一​
• 系统提示和函数调用：Claude 3引入了新的系统提示功能并支持函数调用，从而能够与外部API集成以实现工作流自动化

定价

• 克劳德·即时：每 0.00163 个输入代币 1,000 美元，每 0.00551 个输出代币 1,000 美元。
• 克劳迪娅 3：根据模型复杂性和用例，价格范围较高，但可根据要求提供特定的企业定价。​

最近更新

• 克劳迪娅 3.0：通过更长的上下文窗口和改进的推理能力，Claude 3 将幻觉发生率降低了 50%，并越来越多地被各行各业用于法律、金融和客户服务应用

如何选择正确的企业 LLM API

为您的企业选择正确的 API 需要评估以下几个因素：

• 性能：API 在对您的业务至关重要的任务（例如翻译、摘要）中的表现如何？
• 成本：评估基于代币的定价模型以了解成本影响。
• 安全与合规：API提供商是否遵守相关法规（GDPR、HIPAA、SOC2）？
• 生态系统契合度：API 与您现有的云基础设施（AWS、Google Cloud、Azure）的集成程度如何？
• 定制化选项：API 是否针对特定企业需求提供微调？

在企业应用程序中实现 LLM API

最佳实践

• 即时工程：制定精准的提示，有效指导模型输出。
• 输出验证：实施验证层以确保内容符合业务目标。
• API 优化：使用缓存等技术来降低成本并提高响应时间。

安全注意事项

• 数据隐私：确保在 API 交互期间安全处理敏感信息。
• 治理：建立明确的人工智能输出审查和部署治理政策。

监测与持续评估

• 定期更新：持续监控 API 性能并采用最新更新。
• 人在环：对于关键决策，需要人工监督审查人工智能生成的内容。

结语

企业应用程序的未来越来越与大型语言模型交织在一起。通过仔细选择和实现 LLM API（例如来自 OpenAI, Google, Microsoft, Amazon及 人类的，企业可以释放前所未有的创新、自动化和效率机会。

定期评估 API 前景并随时了解新兴技术将确保您的企业在 AI 驱动的世界中保持竞争力。遵循最新的最佳实践，关注安全性，并不断优化您的应用程序，以从 LLM 中获得最大价值。