99%
比 Claude Opus 5 成本更低
比 GPT-5.6 Luna 低 96%
+18%
訓練後效果提升
ROUGE-1，同一模型訓練前後對比
23×
比 Claude Opus 5 更快
比 GPT-5.6 Luna 快 6 倍
基於我們在摘要基準測試（QMSum）上的研究測得。 閱讀論文
通用 AI 不了解您的領域。
現成模型從公開網路學習。而您的業務依賴從未離開您網路的文件。
- 01
品質停止提升。
面對您的格式、術語和工作流程，提示詞的作用有限。以您自己的資料訓練，才能提高上限。
- 02
您的資料有規則。
HIPAA、GDPR 和內部政策限制了哪些外部 API 可以接觸這些資料。
- 03
每次 API 呼叫都在增加帳單。
按 token 計費讓每個功能都成為變動成本。為任務訓練的模型在規模化運行時成本更低。
從第一次通話到上線。
每一步之後，由您決定是否繼續。
- 01
用例評估
免費。我們找出值得削減的支出。
- 02
概念驗證
用三到四週找到達到您標準的最小模型。
- 03
建構
完成訓練，按您的標準測試，並接入您的系統。
- 04
運行與改進
在您選擇的環境中運行，並隨任務變化重新訓練。
從一次免費評估開始。
token 浪費。
每次 API 呼叫都在為提示詞、推理和重試付費。
重複性工作。
大量運行且形式相同的任務。
目前基準。
成本、速度和品質，以您的範例來衡量。
您的品質標準。
以您的範例建構的測試集。
您會收到一份書面範圍說明。如果某項任務尚未準備好，說明中會直接指出。
30 分鐘。技術對接。不推銷。
與我們一起建構，或自己建構。
在您的資料可以去的地方運行。
無論哪種方式，模型都歸您所有。
Ertas 代管
我們代管、監控和更新模型。您的資料保持私密。
您的雲端
您自己的 AWS、Azure 或 Google Cloud 帳戶，沿用您現有的管控措施。
地端部署
您自己的伺服 器，包括無網際網路連線的氣隙隔離環境。
專為遵循 HIPAA、GDPR 和歐盟 AI 法案的團隊設計。
為依賴前沿模型 API 的團隊而建。
如果前沿模型每天要處理數千次同類請求，那麼以這類工作訓練出的模型就能接手其中的大部分。
AI 代理公司
現況
代理的每一步都是一次前沿模型 API 呼叫。冗長的系統提示詞、工具呼叫迴圈和重試，讓每項任務的成本隨著每位新客戶上升。
使用 Ertas 後
我們以代理最常重複的步驟訓練模型，例如路由、工具選擇和資訊擷取。困難的呼叫仍交給前沿模型。
自動化代理商
現況
客戶在 n8n、Make 或 Zapier 中的工作流程每一步都呼叫前沿模型，客戶量越大，利潤越薄。
使用 Ertas 後
為每個客戶工作流程訓練一個模型，透過一個端點接入現有步驟。
具 AI 功能的 SaaS
現況
展示時好用的功能，規模化後變得昂貴：按 token 計費的帳單和回應時間隨著每位活躍使用者增長。
使用 Ertas 後
以您功能的真實請求訓練的模型，按產品要求的精確格式回傳結果。
企業營運
現況
客服分流、文件擷取和理賠處理每天發出數千次幾乎相同的前沿模型 API 呼叫。
使用 Ertas 後
每項高頻任務一個模型，在承接任何流量之前先按您的品質標準測試。
受監管產業
現況
臨床記錄、合約和財務紀錄不能隨意傳送到外部 API，AI 專案因此卡在合規審查階段。
使用 Ertas 後
我們使用去識別化或內部資料訓練，並在您的雲端或您自己的伺服器上運行模型，包括氣隙隔離環境。
常見問題。
是的。無論模型由 Ertas 代管、在您的雲端還是地端運行，訓練好的模型都歸您所有，之後也可以遷移。您的團隊在 Ertas 上訓練的模型同樣歸您所有。
大量重複、格式穩定，並且您已經在前沿模型上花費不少的任務。開放式工作，或仍在每週變化的工作流程，通常還沒準備好，評估會告訴您。
使用自適應模型端點時，這些請求仍由您現在使用的前沿模型處理。您的客製化模型承接它擅長的那部分，並隨著重新訓練逐步擴大。
使用自適應模型端點時，您只需把 API 呼叫指向一個新的模型名稱。請求格式、SDK 和日誌保持不變，在您核准之前一切照舊。
只有選擇 Ertas 代管時才需要。在您自己的雲端或地端，模型在您的環境內運行，並支援氣隙隔離安裝。
專案從三到四週的概念驗證開始。價格取決於任務、資料量和部署環境。我們會在諮詢中界定範圍。
每個模型都是以您自己的工作訓練出的資產。隨著資料增長和更好的基礎模型發布，我們會重新訓練它並按您的標準測試，讓它持續進步。