Final pricing follows discovery, based on integration count and data volume.
مدلی که امروز خوب کار میکند، شش ماه بعد با تغییر دادهها افت میکند و معمولاً کسی متوجه نمیشود. این سرویس کیفیت مدل را در تولید پایش میکند و افت را قبل از شکایت کاربر گزارش میدهد.
What it actually does
- پایش دقت و انحراف توزیع دادهٔ ورودی
- نسخهبندی مدل و امکان بازگشت سریع
- خط لولهٔ آموزش مجدد خودکار
- آزمون A/B بین نسخههای مدل
- هشدار افت کیفیت با آستانهٔ تعریفشده
The delivery path
Step 1: جلسهٔ شناخت
یک ساعت با کسی که امروز این کار را دستی انجام میدهد مینشینیم. خروجی این جلسه، فهرست حالتهایی است که سیستم باید پوشش بدهد.
Step 2: نمونهٔ اولیه روی دادهٔ خودتان
با دادهٔ واقعی شما یک نسخهٔ محدود میسازیم. اگر کیفیت قابل قبول نبود، همینجا متوقف میشویم و هزینهٔ استقرار پرداخت نمیکنید.
Step 3: اتصال به سیستمهای فعلی
خروجی باید به همانجایی برود که تیم شما هر روز نگاه میکند — CRM، تلفن، انبار یا اکسل. اتصال بخشی از پروژه است، نه فاز بعدی.
Step 4: استقرار، آموزش و پایش
دو هفته کنار تیم میمانیم، خطاها را جمع میکنیم و مدل را تنظیم میکنیم. بعد از آن، گزارش ماهانهٔ کیفیت خروجی ادامه دارد.
What it connects to
- REST API
- General
- Webhook
- General
- Excel / CSV
- General
- SMS Panel
- Communications
Custom systems are possible and scoped in the estimate.
Monthly retainer
We don't publish a fixed number — without seeing your setup any number is a guess. The first call scopes the work; the quote itemises it.
Asked before signing
More in AI infrastructure
What does this change?
Book 30 minutes. We look at where you are and tell you what this changes — and what it doesn't.