ශ්රී ලාංකීය සංවර්ධකයෙක් මාස ගණනාවක් AI අජන්ට් වේදිකාවක් ගොඩක් කර, ඊයේ Product Hunt වෙත නිකුත් කළේය. ලොකු ප්රතිචාරයක් නොලැබුණත්, පරිශීලකයන් එකම ඉල්ලීමක් කළහ – ඒ වන්නේ ඒජන්ට් කුමන වැඩ කරන්නේ, ඒ සඳහා කොපමණ වියදමක් යනුවෙනි. මේ නිසා නිර්මාණකරු වියදම් පුවරුව තවත් දියුණු කිරීමට තීරණය කළා.
කාලයත් සමඟ පරීක්ෂා කළ විට, පද්ධතිය මාස ගණනාවක් තමන්ට වැරදි වාර්තා කරමින් සිටි බව හෙළි වුණා. මුළු 100 ක් පමණ ක්රියාත්මක වූ විට, වියදම $0.02 පමණක් පෙන්වා තිබුණා, නමුත් එය ඇත්තේ ලියාපදිංචි කළ දත්ත ඉවත් කර දැමීම නිසාය.
1. සෑම ක්රියාත්මක කිරීමකම $0.00 වියදම – LLM ඇමතුම් වල ටෝකන් ගණන අඩු නිසා, ගණනය කළ සෙන්ට් එක int() මගින් ශුන්යයට පමණක් පත් වුණා. ඒ නිසා 99% වාර්තා ශුන්ය විය.
2. වැඩපිළිවෙළේ වියදම් ලියාපදිංචි නොවීම – total_cost_cents සහ total_tokens_used ක්ෂේත්ර කිසිදු ලිඛිතයක් නොමැතිව NULL ලෙස පවතිනවා. API ඒක දත්ත ලබා දෙයි, නමුත් පද්ධතිය ඒක සුරැකුම නොකරයි.
3. මිල ගණන් සැපයුම්කරු අනුව, ආකෘතිය අනුව නොවීම – OpenAI හි ගොඩක් ආකෘති තිබුණද, සැපයුම්කරු එකක් ලෙස ගණනය කර, මිල අධික හෝ අඩු වීම නොපෙනීය.
4. වියදම් UI තුළ පෙන්වීම අසම්පූර්ණ වීම – API විසින් costCents ලබා දුන්නත්, අන්තර්මුඛය එය රෙන්ඩර් නොකෙරුණා. TypeScript වර්ගයද ඒ ක්ෂේත්රය නොදක්වා තිබුණා.
5. විශ්ලේෂණ පිටු අතර සබැඳිය නොමැති වීම – Dashboard, Executions, Costs, System වැනි විශ්ලේෂණ පිටු තිබුණත්, මූලික නාවිගේෂන් එකෙන් ඒවාට ප්රවේශයක් නොලැබේ. පරිශීලකයෝ URL ටයිප් කරලා පමණක් පිවිසෙන්නේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන් – AI වියදම් පාරදර්ශකතාවය ඉගෙන ගනිමින්, තමන්ගේ පර්යේෂණ ව්යාපෘති සඳහා නිවැරදි බජට් සැලසුම් කළ හැකිය.
- ඩෙවලපර්ස් – API සහ UI අතර දත්ත සම්බන්ධතා පරීක්ෂා කිරීමේ වැදගත්කම තේරුම් ගනිමින්, වඩා නිරවද්ය පද්ධති නිර්මාණයට අවකාශය ලැබේ.
- ව්යාපාර – AI සේවා භාවිතයේ සැබෑ වියදම පෙන්වන පුවරුවක් නොමැතිව, අතිශය අයවැය අතුරුදන් වීමේ අවදානම පහල වීමේ හැකියාව.
අවසානයේ, මෙම පරීක්ෂණය පෙන්වන්නේ තාක්ෂණික නිෂ්පාදනවල පාරදර්ශකතාවය, දත්ත සත්යතාවය හා පරිශීලක විශ්වාසය අතර සම්බන්ධතාවයයි. ගැටළු හඳුනාගෙන සකස් කිරීම, ඉදිරි AI ව්යාපෘති සඳහා අත්යවශ්ය පාඩමක් වනු ඇත.
