99%
比 Claude Opus 5 成本更低
比 GPT-5.6 Luna 低 96%
+18%
训练后效果提升
ROUGE-1，同一模型训练前后对比
23×
比 Claude Opus 5 更快
比 GPT-5.6 Luna 快 6 倍
基于我们在摘要基准测试（QMSum）上的研究测得。 阅读论文
通用 AI 不了解您的领域。
现成模型从公开网络学习。而您的业务依赖从未离开您网络的文档。
- 01
质量停止提升。
面对您的格式、术语和工作流，提示词的作用有限。用您自己的数据训练，才能提高上限。
- 02
您的数据有规则。
HIPAA、GDPR 和内部政策限制了哪些外部 API 可以接触这些数据。
- 03
每次 API 调用都在增加账单。
按 token 计费让每个功能都成为可变成本。为任务训练的模型在规模化运行时成本更低。
从第一次通话到上线。
每一步之后，由您决定是否继续。
- 01
用例评估
免费。我们找出值得削减的支出。
- 02
概念验证
用三到四周找到达到您标准的最小模型。
- 03
构建
完成训练，按您的标准测试，并接入您的系统。
- 04
运行与改进
在您选择的环境中运行，并随任务变化重新训练。
从一次免费评估开始。
token 浪费。
每次 API 调用都在为提示词、推理和重试付费。
重复性工作。
大量运行且形式相同的任务。
当前基线。
成本、速度和质量，用您的示例来衡量。
您的质量标准。
用您的示例构建的测试集。
您会收到一份书面范围说明。如果某项任务尚未准备好，说明中会直接指出。
30 分钟。技术对接。不做推销。
与我们一起构建，或自己构建。
在您的数据可以去的地方运行。
无论哪种方式，模型都归您所有。
Ertas 托管
我们托管、监控和更新模型。您的数据保持私密。
您的云
您自己的 AWS、Azure 或 Google Cloud 账户，沿用您现有的管控措施。
本地部署
您自己的服务器，包括无互联网连接的气隙隔 离环境。
专为遵循 HIPAA、GDPR 和欧盟 AI 法案的团队设计。
为依赖前沿模型 API 的团队而建。
如果前沿模型每天要处理数千次同类请求，那么用这类工作训练出的模型就能接手其中的大部分。
AI 智能体公司
现状
智能体的每一步都是一次前沿模型 API 调用。冗长的系统提示词、工具调用循环和重试，让每项任务的成本随着每位新客户上升。
使用 Ertas 后
我们用智能体最常重复的步骤训练模型，例如路由、工具选择和信息提取。困难的调用仍交给前沿模型。
自动化代理机构
现状
客户在 n8n、Make 或 Zapier 中的工作流每一步都调用前沿模型，客户量越大，利润越薄。
使用 Ertas 后
为每个客户工作流训练一个模型，通过一个端点接入现有步骤。
带 AI 功能的 SaaS
现状
演示时好用的功能，规模化后变得昂贵：按 token 计费的账单和响应时间随着每位活跃用户增长。
使用 Ertas 后
用您功能的真实请求训练的模型，按产品要求的精确格式返回结果。
企业运营
现状
客服分流、文档提取和理赔处理每天发出数千次几乎相同的前沿模型 API 调用。
使用 Ertas 后
每项高频任务一个模型，在承接任何流量之前先按您的质量标准测试。
受监管行业
现状
临床笔记、合同和财务记录不能随意发送到外部 API，AI 项目因此卡在合规审查阶段。
使用 Ertas 后
我们使用去标识化或内部数据训练，并在您的云中或您自己的服务器上运行模型，包括气隙隔离环境。
常见问题。
是的。无论模型由 Ertas 托管、在您的云中还是本地运行，训练好的模型都归您所有，之后也可以迁移。您的团队在 Ertas 上训练的模型同样归您所有。
大量重复、格式稳定，并且您已经在前沿模型上花费不少的任务。开放式工作，或仍在每周变化的工作流，通常还没准备好，评估会告诉您。
使用自适应模型端点时，这些请求仍由您现在使用的前沿模型处理。您的定制模型承接它擅长的那部分，并随着重新训练逐步扩大。
使用自适应模型端点时，您只需把 API 调用指向一个新的模型名称。请求格式、SDK 和日志保持不变，在您批准之前一切照旧。
只有选择 Ertas 托管时才需要。在您自己的云中或本地，模型在您的环境内运行，并支持气隙隔离安装。
项目从三到四周的概念验证开始。价格取决于任务、数据量和部署环境。我们会在通话中界定范围。
每个模型都是用您自己的工作训练出的资产。随着数据增长和更好的基础模型发布，我们会重新训练它并按您的标准测试，让它持续进步。