Austin Griffith, Jev gibi özelleşmiş sınıflandırıcı modellerin tarayıcı otomasyonunu ve CI (sürekli entegrasyon) iş akışlarını yalnızca 200 milisaniyede çalıştırabildiğini, bunun da öncü muhakeme modellerine kıyasla belirgin şekilde daha hızlı bir alternatif sunduğunu vurguluyor. Bu hafif modeller, daha büyük yapay zeka sistemlerinin gerektirdiği kapsamlı muhakeme süreçleriyle ilişkili gecikmeyi ortadan kaldırıyor. Bu yaklaşım, her yapay zeka görevinin karmaşık, çok paragraflı bir muhakeme gerektirmediğini ortaya koyarak sınıflandırıcı modelleri belirli teknik işlemler için daha maliyet etkin bir çözüm olarak konumlandırıyor. Bu verimlilik artışı, yapay zekayı sürekli entegrasyon hatlarına ve tarayıcı tabanlı uygulamalara entegre eden geliştiricilerin hem hız hem de maliyet endişelerini gideriyor.