AINFT a dévoilé un nouveau modèle de facturation offrant une transparence sans précédent dans l'utilisation des modèles d'IA, mettant en lumière les coûts computationnels associés à ses modèles de raisonnement. La plateforme détaille la consommation de jetons pour des processus tels que le « Deep Thinking », où 124 jetons ont été utilisés pour générer seulement 9 jetons de texte en sortie. Cette approche permet aux utilisateurs de voir l'effort computationnel en coulisses, apportant une clarté sur des coûts qui pourraient autrement sembler excessifs. De plus, le système de facturation d'AINFT prend en compte si les entrées sont mises en cache, ce qui peut potentiellement réduire les coûts pour les requêtes répétées. Cette méthode de facturation granulaire est comparée à une tarification précise du marché, offrant aux utilisateurs l'assurance que les frais reflètent le travail computationnel réel plutôt que des frais arbitraires. Cette transparence s'aligne avec les principes du Web3, traitant les utilisateurs comme des partenaires plutôt que de simples consommateurs, et reflète la confiance d'AINFT dans la gestion des coûts et son engagement à bouleverser les modèles de tarification traditionnels du Web2.