Chaque lancement d'EngineGrids commence avec Grid OS. Ajoutez des CPU, GPU et l'utilisation des modèles gérés uniquement lorsque le workflow réel en a besoin, afin que les tarifs suivent la valeur plutôt que le hasard.
Chaque lancement EngineGrids commence avec Grid OS. Construisez sur une plateforme déterministe où vous n'ajoutez de capacité que lorsque vos flux la méritent, en protégeant votre entreprise du gaspillage des pilotes et de la dette technique cachée.
Grid OS fournit le plan de contrôle obligatoire requis pour faire passer l'IA au-delà de la démo. Chaque environnement commence ici afin de garantir des opérations durables et auditables.
Les services Pulse couvrent les automatisations appuyées sur CPU, le routage, les rappels, les transferts de service et le travail récurrent qui n'a pas besoin de capacité GPU. Les services GPU sont disponibles lorsque les résultats exigent une exécution dédiée.
Pas de coûts cachés ni de dette d'intégration. Commencez par un premier bundle pratique, puis passez à Grid OS, CPU, GPU ou à l'usage managé de modèles à plus forte capacité uniquement lorsque le travail le mérite.
Pour la protection des revenus, le triage support et les transferts opérationnels, Spark Grid plus Pulse Standard offrent un domicile d'exploitation durable pour votre première victoire IA.
Commencez avec Spark ou Surge lorsque les tâches lourdes en inférence ou les essaims à forte concurrence font partie du plan. Construisez sur une infrastructure GPU déterministe.
Passez à Flow ou Apex pour les environnements de préproduction et les opérations à l'échelle entreprise. Transformez l'IA en actif durable et auditable de l'entreprise.
Lancez votre première victoire IA sur une fondation conçue pour durer. Ce bundle donne à votre équipe un domicile d'exploitation gouverné et une exécution CPU fiable pour du travail prêt pour la production.
Un domicile d'exploitation durable pour dev, test et le premier vrai flux que vous voulez conserver.
Exécution CPU déterministe pour les flux d'agents quotidiens et le suivi opérationnel.
Ajoutez l'usage managé de modèles uniquement lorsque votre flux a besoin qu'EngineGrids porte l'inférence.
Chaque environnement commence avec le workspace, les contrôles du grid, les connexions fournisseurs, les enregistrements, la facturation et la capacité que votre équipe continuera d'utiliser.
Utilisez l'exécution basée sur CPU pour les suivis, routages, rappels, supports, transferts et opérations récurrentes qui n'ont pas besoin de capacité GPU dédiée.
Passer à une capacité GPU dédiée pour les systèmes à forte charge d'inference, haute concurrence, isolation et charges de travail de production justifiant l'investissement.
L'utilisation des modèles gérés est tarifée par les tokens d'entrée et de sortie, permettant aux équipes de voir la forme des coûts avant que le workflow ne devienne une habitude.
L'objectif n'est pas d'acheter une plateforme gigantesque avant que le premier workflow fonctionne. Choisissez le grid, ajoutez le chemin d'exécution, surveillez l'utilisation, et étendez-vous uniquement lorsque l'équipe peut voir de la valeur.
Commencez avec le niveau Grid OS adapté à l'environnement : expérimentation, premier lancement, équipe en croissance, pré-production ou espace pour l'entreprise.
Choisissez Pulse CPU pour les opérations commerciales pratiques ou GPU pour les travaux nécessitant un temps de calcul dédié.
Maintenez les facturations, les unités de charge de travail, les capacités, l'utilisation des tokens et les dépenses prévues visibles avant que le système ne s'élargisse.
Ajoutez des ressources après que le système soit utile, vérifiable et justifié pour être exécuté sur plus d'équipes ou workflows.
Grid OS, CPU, GPU et l'utilisation des modèles gérés sont tarifés séparément, permettant aux équipes de faire correspondre les dépenses au travail réellement effectué.
Commencez avec Grid OS. Gardez CPU, GPU et Model Usage séparés afin que les dépenses suivent le travail que votre équipe exploite réellement.
Fondation obligatoire
Grid OS est la fondation opérationnelle de chaque environnement EngineGrids. Commencez ici, puis ajoutez la capacité d’exécution dont votre premier workflow a réellement besoin.
| Nom | Nom d’API | Idéal pour | Prix horaire | Prix mensuel | Facturation |
|---|---|---|---|---|---|
Coût minimal | Grilles expérimentales et dev sur capacité spot interruptible | $0.016756 | $12.24 | ||
Meilleur premier lancement | Dev, test et premier workflow réel à conserver | $0.081451 | $59.50 | ||
Équipes en croissance | Équipes en croissance et volume d’agents modéré | $0.162902 | $119 | ||
Préproduction | Stage, préproduction et travaux à forte concurrence | $0.325804 | $238 | ||
Marge maximale | Systèmes à l’échelle production et croissance entreprise | $0.698152 | $510 |
La plupart des équipes peuvent commencer avec une seule grille, un seul chemin d'exécution CPU et une utilisation gérée du modèle optionnelle uniquement lorsque le workflow a besoin d'EngineGrids pour exécuter l'inférence.
Un domicile d'exploitation durable pour le développement, les tests et le premier workflow réel que votre équipe souhaite conserver.
Exécution CPU quotidienne pour le suivi, le routage, le support et le travail opérationnel qui a besoin d'une poursuite fiable.
Ajoutez l'utilisation gérée du modèle uniquement lorsque le workflow en a besoin, avec les coûts des tokens d'entrée et de sortie maintenus séparés.
Commencez avec un workflow utile, conservez la visibilité de la facturation et de la capacité, et ajoutez davantage uniquement après que le travail soit digne d'être exécuté.
