Những điểm chính của bài viết này Bản sửa đổi giá vào tháng 4 năm 2026 đã thống nhất đơn giá của các khoản tín dụng AI và động lực "chạy trốn vì nó đắt" đã yếu đi đáng kể. Có ba lý do khiến mọi người vẫn đang tìm kiếm giải pháp thay thế: không có cấp miễn phí, màn hình quản lý bằng tiếng Anh và bản thân hợp đồng Snowflake là điều kiện tiên quyết. Nếu bạn muốn dùng thử miễn phí, hãy dùng thử LLM cục bộ, nếu bạn muốn quy mô và tốc độ, hãy sử dụng Vertex AI (hiện là Nền tảng agent doanh nghiệp Gemini) hoặc Databricks, hoặc nếu bạn muốn chọn Amazon Bedrock. Chi phí thực sự không phải là chênh lệch giá mà là việc viết lại nội dung SQL. Nếu bạn nhìn nhanh vào đây, nó sẽ tan chảy trong nửa năm.
Hộp thông tin Ban biên tập
Lãi suất cố định tín dụng AI $2,00 (sau khi sửa đổi vào tháng 4 năm 2026)
Không có gói miễn phí. Giả sử hợp đồng Bông tuyết
Câu trả lời có thể bằng tiếng Nhật/Màn hình quản lý và tài liệu chủ yếu bằng tiếng Anh
Có (các hàm SQL và REST. Phí bổ sung sẽ được trả theo mức sử dụng)
Được thiết kế để xử lý dữ liệu trong Snowflake (không cần xuất dữ liệu ra bên ngoài)
Không mất phí đối với các hệ thống mã nguồn mở (Ollama, v.v.) nếu bạn tự vận hành chúng.
Xác nhận lần cuối: Ngày 26 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập
Chúng tôi đã cài đặt Snowflake trong cơ sở hạ tầng dữ liệu nội bộ của mình và khi nhìn thấy các khoản phí dành cho Cortex, chúng tôi đã tìm kiếm và hỏi: "Chúng tôi có thể làm điều tương tự ở nơi khác không?" Tôi nghĩ đó là lối vào.
Tôi sẽ đặt câu trả lời đầu tiên. Nếu giá là lý do duy nhất thì giá trị chuyển đổi đã giảm đáng kể sau lần sửa đổi tháng 4 năm 2026. Điều này là do đơn giá đã giảm. Mặt khác, nếu bạn thuộc bất kỳ trường hợp nào sau đây: ``Tôi muốn dùng thử miễn phí'', ``Tôi muốn có bộ phận hỗ trợ bằng tiếng Nhật'' hoặc ``Tôi nghi ngờ liệu mình có tiếp tục sử dụng Snowflake hay không'' thì bạn nên nghiêm túc xem xét các lựa chọn thay thế.
Trong bài viết này, trước tiên chúng tôi sẽ xác định cách phân chia rồi sắp xếp bảy ứng viên theo tính cách.
Snowflake Cortex là gì, tóm tắt trong một từ
Snowflake Cortex là một nhóm chức năng có thể chạy AI giống như trong kho dữ liệu có tên Snowflake. Điểm bán hàng lớn nhất của nó là nó có thể tóm tắt và phân loại dữ liệu mà không cần phát hành.
Thông thường, khi cố gắng để AI đọc dữ liệu nội bộ, bước đầu tiên là sao chép dữ liệu vào đâu đó. Quá trình sao chép và vị trí lưu trữ khiến các nhân viên an ninh phải nhíu mày. Cortex loại bỏ điều đó.
Cách sử dụng tương tự như việc gọi một hàm SQL. Ví dụ: đối với một chuỗi văn bản hợp đồng dài, có một hàm có thể truyền một câu hỏi và chỉ trích xuất các câu trả lời. Nhiệm vụ của nhóm pháp lý trong việc tìm kiếm hàng trăm ngày kết thúc hợp đồng theo cách thủ công giờ đây được rút gọn thành một truy vấn duy nhất. Cảm giác `` hoàn thiện chỉ với SQL '' này rất hiệu quả đối với các nhóm dữ liệu hiện có.
Kể từ đầu năm 2026, trọng tâm của các chức năng đã thay đổi. Tôi thiên về loại nghiên cứu vượt xa những bản tóm tắt một lần để tự mình nghiên cứu nhiều nguồn (cái gọi là loại agent). Một ví dụ điển hình là chức năng phân tích tài liệu chéo được cung cấp dưới dạng Snowflake Intelligence.
Nói cách khác, Cortex không hẳn là một "công cụ AI" mà là một "chức năng AI được tích hợp trong cơ sở hạ tầng dữ liệu". Biết được vị trí này sẽ thay đổi cách bạn lựa chọn ứng viên thay thế.
Snowflake Cortex là một nhóm các chức năng phân tích AI có thể tạo AI và LLM trực tiếp từ SQL/Python trên dữ liệu trên Snowflake. AI_COMPLETE, AI_CLASSIFY, AI_FILTER, AI_SUMMARIZE, v.v. có thể thực hiện tạo, phân loại, trích xuất, tóm tắt, dịch thuật và phân tích cảm tính trong cơ sở dữ liệu. Bằng cách kết hợp Cortex Search và các chức năng nhúng, tài liệu nội bộ và dữ liệu phi cấu trúc có thể được sử dụng cho mục đích tìm kiếm và RAG. Nó phù hợp với các công ty đã có cơ sở hạ tầng dữ liệu trong Snowflake và muốn tiến hành phân tích AI dưới sự quản lý đồng thời ngăn chặn sự di chuyển dữ liệu.
Điều gì đã thay đổi với lần điều chỉnh giá vào tháng 4 năm 2026?
Điều lớn nhất là đơn giá của tín dụng AI đã được tách ra khỏi các phiên bản Snowflake và trở thành giá thống nhất trên toàn thế giới. Cấu trúc từng đắt hơn đối với các hợp đồng phiên bản cao hơn đã biến mất.
Trước khi sửa đổi, đơn giá tín dụng khác nhau tùy theo phiên bản hợp đồng. Các công ty có yêu cầu bảo mật chặt chẽ hơn sẽ chọn phiên bản cao hơn nên càng sử dụng nhiều AI thì càng gặp bất lợi. Cấu trúc này khiến các công ty lớn trong nước gặp khó khăn trong việc thử nghiệm Cortex.
Sau khi sửa đổi, chỉ mức sử dụng AI sẽ được tách thành hạn mức riêng là 2 USD/tín dụng AI (kể từ tháng 4 năm 2026). Theo thông báo chính thức của Snowflake, chi phí có thể giảm đáng kể tùy thuộc vào điều kiện.
Đồng thời, chức năng hỗ trợ phát triển Cortex Code cũng chuyển sang hệ thống tín chỉ AI tương tự. Mặc dù các con số trên bảng giá vẫn giữ nguyên nhưng đơn giá thay đổi nên số tiền thực tế thanh toán sẽ giảm.
| Điều gì đã thay đổi với bản sửa đổi | Trước khi sửa đổi | Sau khi sửa đổi (từ tháng 4 năm 2026) |
|---|---|---|
| Đơn giá sử dụng AI | Phiên bản hợp đồng phụ thuộc | Tỷ giá cố định $2,00/tín dụng AI |
| Người đăng ký phiên bản cao hơn | AI càng được sử dụng nhiều thì nó càng trở nên đắt đỏ. | không liên quan tới bản |
| Mã Cortex | Chuyển đổi tín dụng thông thường | Chuyển đổi tín dụng AI |
| Các mô hình có thể sử dụng | Tập trung vào các mô hình do Snowflake cung cấp | Mô hình biên giới bên ngoài cũng tồn tại |
Nói cách khác, các công ty trong nước có hợp đồng mua phiên bản cao hơn sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ lần sửa đổi này. Động cơ “tìm kiếm sản phẩm thay thế vì phí cao” giờ đây đã đạt đến giai đoạn mà trước tiên bạn nên xem xét các số liệu thực tế đã được sửa đổi của công ty mình rồi đưa ra quyết định.
Một quan hệ đối tác quan trọng khác với OpenAI đã được công bố vào tháng 2 năm 2026, giúp xử lý các mô hình tiên tiến bên ngoài trên Cortex, ba đám mây chính. Điểm yếu trước đây là “chỉ được chọn mẫu của Snowflake” giờ đã được giải quyết.
Tôi cũng muốn đọc nó
TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)
TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng
Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
Ba bức tường đối mặt với những người đang tìm kiếm giải pháp thay thế
Sự không hài lòng khác ngoài giá cả có thể được tóm tắt thành ba điều. Cần có bậc miễn phí, tiếng Nhật và hợp đồng.
Bức tường 1: Không có gói miễn phí. Cortex không thể được thử một mình. Nó sẽ chỉ hoạt động nếu có hợp đồng với Snowflake. Đối với các nhà phát triển cá nhân và công ty khởi nghiệp chưa quyết định thành lập nền tảng, đây không còn là một lựa chọn nữa.
Tường 2: Màn hình và tài liệu quản lý chủ yếu bằng tiếng Anh. Mặc dù đầu ra tiếng Nhật là tự nhiên nhưng các điều khoản trên màn hình cài đặt và các tài liệu chính thức đều bằng tiếng Anh. Nếu bạn cố gắng để một thành viên không phải nhóm dữ liệu chạm vào thì nó sẽ dừng ở đây.
Tường 3: Giả định tiếp tục sử dụng Snowflake. Tất nhiên, sẽ rất nguy hiểm nếu một công ty đang cân nhắc chuyển đổi cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình để tham gia sâu vào Cortex. Việc xử lý được viết bằng các hàm SQL không thể được chuyển sang các vị trí khác.
Tóm tắt cho đến nay: Nếu lý do là giá cả, hãy ở lại. Nếu lý do là miễn phí, tiếng Nhật và loại bỏ Bông tuyết, hãy di chuyển. Nếu bạn không vẽ đường này trước, bạn sẽ chỉ bối rối khi nhìn vào các ứng viên.
Lý do nào trong ba điều trên là lý do của công ty bạn? Chỉ những người đã quyết định về điều này mới nên chuyển sang danh sách tiếp theo.
So sánh danh sách 7 ứng viên thay thế
Chúng tôi sẽ liệt kê bảy người trong số họ, mỗi người có những tính cách hoàn toàn khác nhau, về vị trí lưu trữ dữ liệu và khả năng tự vận hành dễ dàng. Xin lưu ý rằng chúng không thể được so sánh trên cùng một sân chơi.
| ứng viên | tư thế đứng | Vị trí dữ liệu | Giao diện người dùng tiếng Nhật | phiên bản một cửa | người phù hợp |
|---|---|---|---|---|---|
| AI đỉnh | Nền tảng AI tích hợp của Google Cloud | Trong Google Cloud | phần | không có | Một công ty tập trung vào BigQuery |
| Databricks | Nhà bên hồ + AI | Bên trong Databricks | phần | Một số mã nguồn mở | Chúng tôi đã có một nhóm học máy |
| Đá nền Amazon | Nền tảng API cho phép bạn chọn nhiều mô hình | Trong AWS | phần | không có | Các công ty dựa vào AWS |
| Ollama | Chạy LLM cục bộ | Máy chủ/PC riêng | không có | có thể | Những người muốn dùng thử mà không phải trả bất cứ điều gì |
| dữ liệu | Nền tảng phân tích lấy GUI làm trung tâm | Có thể lựa chọn | phần | không có | Một nhóm được lãnh đạo bởi những người không phải là kỹ sư |
| LangChain＋Qdrant | Cấu hình tự lắp ráp | bất cứ nơi nào | không có | có thể | Yêu cầu đặc biệt và sản phẩm làm sẵn không phù hợp |
| lục giác | AI ở phía sổ ghi chép phân tích | Luôn kết nối với DB | không có | không có | Những người muốn nâng cao chất lượng bài viết phân tích của mình |
Nói cách khác, có nhiều hơn một sự thay thế cho Cortex. Các cột bạn nên xem sẽ thay đổi tùy thuộc vào việc bạn đang thay thế "chức năng AI" hay "toàn bộ cơ sở hạ tầng dữ liệu".
Loại trước là loại bổ trợ như Hex hoặc LangChain, và loại sau là loại cơ sở như Vertex AI hoặc Databricks. Nếu bạn trộn và kết hợp những thứ này, bạn sẽ luôn mắc sai lầm.
Một nền tảng tích hợp cho dữ liệu lớn và AI/ML. Kiến trúc data lakehouse quản lý tập trung mọi thứ, từ xử lý dữ liệu quy mô lớn đến phát triển và vận hành mô hình.
Tôi có thể bắt đầu cái nào miễn phí?
Chỉ có hai loại hệ thống có thể hoạt động mà không tốn phí: hệ thống LLM cục bộ và hệ thống tự xây dựng. Tất cả các mô hình dựa trên đám mây đều trả tiền khi bạn sử dụng và tính sẵn có của tín dụng dùng thử khác nhau tùy thuộc vào điều khoản hợp đồng.
Đơn giản nhất là Ollama. Nó hoạt động bằng cách thả một mô hình trọng lượng mở vào máy chủ Mac hoặc Linux của bạn và chạy nó, do đó, bản thân phần mềm sẽ không mất phí. Chỉ tốn tiền điện và máy.
Đối với các nhiệm vụ thông thường như tóm tắt và phân loại, ngay cả một mô hình nhỏ hơn cũng có thể thực hiện được. Trong những ngành mà nội dung hợp đồng không thể được công khai, nội dung hợp đồng này có thể được sử dụng làm cơ cấu sản xuất. Quy trình cài đặt được tóm tắt trong hướng dẫn sử dụng Ollama, vì vậy nếu gặp khó khăn trong việc thiết lập môi trường, bạn có thể đọc trước.
Nếu bạn muốn biết về chính mô hình trọng lượng mở, bạn có thể tham khảo chuyển động của nhóm mô hình do Meta xuất bản. Biết được bức tranh tổng thể về Meta AI sẽ giúp bạn dễ dàng quyết định nên chọn mô hình nào hơn.
Một lựa chọn khác là tiến thêm một bước nữa và tạo hệ thống của riêng bạn (RAG) để nhân viên đọc và trả lời các tài liệu nội bộ. Đó là cấu hình kết hợp LangChain và LlamaIndex với cơ sở dữ liệu vectơ (kho lưu trữ tìm kiếm dựa trên mức độ gần nhau về ngữ nghĩa) như Qdrant và Weaviate.
Tuy nhiên, đây là một lựa chọn để trả chi phí lao động để đổi lấy dịch vụ miễn phí.
- Việc chuẩn bị và giám sát máy chủ sẽ được thực hiện nội bộ
- Bạn cần phải tự mình theo dõi việc thay thế model.
- Rất khó để xác định nguyên nhân khi không đạt được độ chính xác.
- Giao diện người dùng nội bộ sẽ được tạo riêng.
Chi phí cho việc tự học cách sử dụng mã nguồn mở là như nhau bất kể lĩnh vực nào. Ngay cả trong thế giới tạo hình ảnh, như bạn có thể thấy khi so sánh ComfyUI và Stable Diffusion, tự do và rắc rối luôn là sự kết hợp. Điều này cũng đúng với việc phân tích dữ liệu.
Nếu bạn muốn bắt đầu miễn phí, hãy bắt đầu bằng cách tập trung vào một nhiệm vụ và thử nó tại địa phương. Đây có vẻ như là một bước tiến dài nhưng lại là lệnh nhanh nhất.
Bạn vấp ngã ở đâu khi sử dụng tiếng Nhật?
Chất lượng đầu ra tiếng Nhật gần như tốt đối với mọi ứng viên. Có ba lĩnh vực tôi vấp ngã: màn hình quản lý, tài liệu và bàn hỗ trợ.
Hầu hết các sản phẩm chính trong lĩnh vực này, bao gồm cả Cortex, đều có nguồn gốc từ nước ngoài. Vì thuật ngữ của bảng điều khiển quản lý vẫn bằng tiếng Anh nên các câu hỏi sẽ tăng lên ngay khi bạn mở nó cho những người không phải nhóm dữ liệu.
Chúng tôi sẽ sắp xếp những điểm thực tế mà bạn nên ghi nhớ khi nói tiếng Nhật.
| Kiểm tra các mục | Tại sao bạn nên xem nó | Chúng ta có thể thỏa hiệp được không? |
|---|---|---|
| Ngôn ngữ màn hình quản lý | Tầm quan trọng thay đổi tùy thuộc vào việc người không phải kỹ sư có chạm vào nó hay không. | Nếu bạn không cho tôi chạm vào thì đó là sự thỏa hiệp. |
| Ngôn ngữ tài liệu | Liên kết trực tiếp với tốc độ điều tra trong trường hợp có lỗi | khó thỏa hiệp |
| Bàn hỗ trợ | Quá trình phục hồi bị trì hoãn do chênh lệch múi giờ và ngôn ngữ | Đối với việc sử dụng sản xuất, sự thỏa hiệp là không thể. |
| Xử lý token Nhật Bản | Tiếng Nhật có xu hướng đắt hơn tiếng Anh | Hấp thụ bằng tính toán thử |
Nói cách khác, mức độ hỗ trợ tiếng Nhật cần thiết phụ thuộc vào người trong công ty có liên quan đến việc đó. Nếu chỉ có các kỹ sư dữ liệu sử dụng nó thì giao diện người dùng tiếng Anh sẽ không phải là vấn đề lớn.
Dòng cuối cùng rất dễ bị bỏ qua. Trong câu tiếng Nhật, số lượng cụm ký tự (mã thông báo) được AI xử lý có xu hướng lớn hơn trong tiếng Anh. Ngay cả khi các chi tiết giống nhau, hóa đơn sẽ cao hơn dự kiến. Khi tính toán thử, vui lòng quay dữ liệu thực tế của Nhật Bản một lần rồi nhân lên.
Nếu bạn muốn bắt đầu tìm kiếm tài liệu bằng tiếng Nhật trong công ty của mình, trước tiên bạn có thể cảm nhận về nó ở khía cạnh AI tìm kiếm. Felo rất hữu ích cho việc nghiên cứu bằng tiếng Nhật, thích hợp để đo nhiệt độ trước khi chạm vào đế.
Tùy chọn xây dựng bằng nguồn mở
Xây dựng của riêng bạn là một sự lựa chọn mua "sáng kiến" hơn chi phí. Thay vì lưu giữ các mô hình và dữ liệu nội bộ, mọi trách nhiệm vận hành đều thuộc về chúng tôi.
Các công ty đáp ứng bất kỳ tiêu chí nào sau đây là phù hợp.
- Có những quy định ngăn chặn việc lưu trữ dữ liệu trên đám mây bên ngoài.
- Có nhiều thuật ngữ từ các lĩnh vực đặc biệt và không thể đạt được độ chính xác của các sản phẩm làm sẵn.
- Có hai người trở lên trong công ty có thể xem cơ sở hạ tầng.
Mặt khác, nếu không có điều nào trong ba điều này áp dụng cho bạn thì đó thực sự không phải là một lựa chọn tốt. Tôi thấy nhiều trường hợp khách hàng quay lại mô hình dựa trên đám mây ba tháng sau lần thiết lập ban đầu.
Khung cấu trúc là phổ biến. Nó cắt tài liệu thành nhiều phần nhỏ, chuyển đổi chúng thành dạng có thể tìm kiếm dựa trên sự giống nhau về ý nghĩa và sau đó chỉ chuyển những phần có liên quan đến mô hình để trả lời một câu hỏi. Chi tiết của quá trình này được tóm tắt trong phần giải thích về cách hoạt động của RAG và cách chọn cơ sở dữ liệu vectơ.
Điều cần lưu ý ở đây là số bước mà Cortex bỏ qua. Sao chép dữ liệu, quản lý quyền và nhật ký kiểm tra. Bạn sẽ phải tự mình thiết kế lại mọi thứ.
Bạn đã sẵn sàng để đương đầu với rắc rối đó chưa? Đó là tất cả những gì cần làm.
Chi phí sẽ thay đổi như thế nào? Khái niệm tính toán thử
Không có ích gì khi so sánh giá tuyệt đối. Trục thanh toán khác nhau đối với mỗi sản phẩm, vì vậy nếu bạn không áp dụng nó vào việc sử dụng của công ty mình thì tình hình sẽ bị đảo ngược.
Có ba trục thanh toán chính.
| Trục thanh toán | ứng cử viên đại diện | Các yếu tố tăng | khả năng đọc được |
|---|---|---|---|
| Số lượng ký tự được xử lý | Cortex, Bedrock, Vertex AI | Số hàng dữ liệu mục tiêu và độ dài của câu | khó dự đoán |
| Tính toán thời gian tài nguyên | Databricks, phần thân chính của Snowflake | Xử lý trọng lượng và số lượng thực hiện đồng thời | trung bình |
| Số lượng người dùng | Dữ liệu, Hex, v.v. | Phát triển đội ngũ của bạn | dễ dàng dự đoán |
| Thiết bị riêng | Ollama, tự xây dựng | Chi phí máy chủ và chi phí lao động | Mặc dù nó là cố định nhưng chi phí lao động không thể đọc được. |
Nói cách khác, nếu dữ liệu mục tiêu lớn và quá trình xử lý diễn ra một lần thì việc định giá dựa trên ký tự sẽ bất lợi, nhưng nếu một số ít người làm việc trên dữ liệu đó hàng ngày thì việc định giá dựa trên ký tự sẽ có lợi.
Một lỗi thường gặp là tính toán thử dựa trên 10 kết quả kiểm tra rồi nhân với 100.000 kết quả thực tế. Dữ liệu thực tế chứa các dòng cực kỳ dài. Ước tính dựa trên độ dài của 10% hàng đầu, không phải mức trung bình.
Một điều nữa. Cấu trúc phí của Vertex AI khó hiểu vì có nhiều dịch vụ liên quan nên việc hiểu rõ cấu trúc trước cùng với phần giải thích về phí của Vertex AI sẽ giúp việc so sánh nhanh hơn. Về phía AWS, hướng dẫn của Amazon Bedrock cũng có vai trò tương tự.
Việc tính toán tuy rắc rối nhưng nếu bỏ qua bước này gần như chắc chắn bạn sẽ gặp rắc rối.
Một dịch vụ được quản lý hoàn toàn cho phép bạn xây dựng các ứng dụng AI tổng quát và AI agent bằng cách gọi hàng trăm mô hình cơ bản như Anthropic Claude, Meta Llama và OpenAI GPT-5.5 bằng một API duy nhất trên AWS. Phí được trả khi bạn sử dụng dựa trên số lượng mô hình và mã thông báo.
Biểu đồ tham khảo nhanh theo cách sử dụng: Bạn nên chọn cái nào?
Nếu bạn có thể mô tả tình hình của công ty mình trong một dòng, bạn gần như có thể quyết định nên chọn ứng viên nào. Vui lòng sử dụng điều này như một chỉ mục khi bạn bị lạc.
| Trong tình huống này | sự giới thiệu | lý do |
|---|---|---|
| Tôi sẽ tiếp tục sử dụng Snowflake | Vẫn còn trong Cortex | Ưu điểm của đơn giá sửa đổi và chuyển động dữ liệu bằng 0 sẽ chiếm ưu thế. |
| BigQuery là trọng tâm chính | AI đỉnh | Không cần di chuyển dữ liệu |
| Mọi thứ đều được gửi đến AWS | Đá nền Amazon | Bạn có thể chọn mô hình và duy trì quản lý quyền hiện có. |
| Chúng tôi có một nhóm học máy. | Databricks | Phân tích và học tập có thể được thực hiện ở cùng một nơi |
| Tôi muốn thử nó với ngân sách bằng 0 | Ollama | Không có chi phí phần mềm |
| Dữ liệu không thể được phát hành bên ngoài công ty | Ollama + RAG riêng | Đã hoàn thiện nội thất hoàn thiện |
| Tôi muốn đẩy nhanh công việc của các nhà phân tích. | lục giác | Có thể được thêm vào mà không cần thay đổi cơ sở |
| Chủ yếu được chơi bởi những người không phải là kỹ sư | dữ liệu | Bạn có thể tạo thủ tục bằng GUI |
Nói cách khác, rẻ nhất là chọn cùng một trại với đám mây hiện có của bạn. Điều này là do không có chi phí di chuyển dữ liệu.
Nếu muốn xem các ứng cử viên khác, bạn có thể tìm kiếm chéo từ danh sách danh mục AI phân tích dữ liệu và danh sách danh mục tìm kiếm nội bộ/RAG.
Cách duy trì thiết kế không phát hành dữ liệu
Giá trị lớn nhất của Cortex là có thể áp dụng AI mà không cần di chuyển dữ liệu. Khi chuyển sang một giải pháp thay thế, hãy nhớ kiểm tra xem thuộc tính này có bị mất hay không.
Có bốn điểm cần kiểm tra.
- Liệu một bản sao của dữ liệu có được tạo ra để xử lý không?
- Bản sao sẽ được đặt ở khu vực nào
- Nội dung đầu vào không được sử dụng để đào tạo mô hình phải không?
- Có hồ sơ về việc ai đã áp dụng AI cho dữ liệu nào không?
Nhiều công ty bỏ qua điểm thứ tư. Nếu bạn được hỏi trong một tình huống kiểm tra, “Ai đã tóm tắt dữ liệu khách hàng” và bạn không thể trả lời câu hỏi đó, mọi chuyện sẽ dừng ở đó.
Thiết kế nhật ký là một hạng mục cần được quyết định trước khi thực hiện. Khi nghĩ về kiểm toán, việc sắp xếp các công cụ AI được sử dụng trong kiểm toán nội bộ sẽ rất hữu ích. Nó được viết từ quan điểm của người tạo ra hệ thống, vì vậy nó có thể được sử dụng để loại bỏ các lỗ hổng trong định nghĩa yêu cầu.
Điều tương tự cũng xảy ra với quyền. Với Cortex, các quyền hiện có của Snowflake sẽ hoạt động như bình thường, nhưng nếu bạn định cấu hình để xuất sang API bên ngoài, các quyền sẽ được quản lý kép. Đây là nơi quá trình chuyển đổi diễn ra một cách lặng lẽ nhất.
Thay vì chuyển giao thiết kế, hãy bắt đầu lại từ yêu cầu. Sẽ an toàn khi đi vào với ý định đó.
Tiến hành di chuyển theo 3 bước (và các điều kiện tốt hơn là không tiến hành)
Chuyển đổi tất cả cùng một lúc có thể dẫn đến tai nạn. Chạy chúng cạnh nhau cho một nhiệm vụ và mở rộng sau khi nhận được số đo thực tế về độ chính xác và chi phí.
Bước 1: Chọn một mục tiêu thay thế. Tóm tắt, phân loại hay trích rút? Nếu chuyển nhiều mục cùng lúc, bạn sẽ không thể xác định được nguyên nhân khi độ chính xác giảm xuống.
Bước 2: Chạy song song với cùng một đầu vào. Dữ liệu tương tự được gửi đến cả ứng viên Cortex và J và con người sẽ so sánh kết quả đầu ra. Nếu bạn nhìn vào 100 kết quả, bạn có thể thấy xu hướng. Ở đây, nếu "ít nhiều giống nhau" thì quyết định di chuyển là đúng.
Bước 3: Đo lường chi phí và nỗ lực hoạt động. Hãy chạy nó trong một tháng và xem hóa đơn. Ngoài ra, hãy ghi lại số giờ bạn đã dành để giải quyết vấn đề. Lần này là chi phí ẩn của việc di chuyển.
Mặt khác, nếu những điều sau đây áp dụng cho bạn thì việc trì hoãn quá trình di chuyển là đúng.
| Những trường hợp nên hoãn lại | lý do |
|---|---|
| Tiếp tục hợp đồng Bông tuyết của bạn | Chênh lệch chi phí đã được thu hẹp theo đơn giá điều chỉnh. |
| Nhiều quy trình được viết bằng các hàm SQL. | Viết lại giờ công vượt quá chênh lệch giá |
| Chỉ một người chạm vào cơ sở hạ tầng dữ liệu | Không thể chịu được hoạt động song song |
| Chúng tôi cần tạo ra kết quả trong giai đoạn này. | Một quý kết thúc chỉ bằng việc di cư. |
Nói cách khác, việc di chuyển hay không được quyết định bởi nhân sự và thời hạn của công ty bạn chứ không phải bảng giá. Nếu bạn có nhóm dữ liệu từ 3 người trở xuống, tôi khuyên bạn nên ở lại.
Điều này đặc biệt đúng nếu bạn đang sử dụng rộng rãi các tính năng hỗ trợ phát triển của Cortex. Hãy xem Cortex Code có khả năng gì và sau đó quyết định xem có nên bỏ nó hay không.
Ban biên tập Phán quyết
Với việc điều chỉnh giá vào tháng 4 năm 2026, vị thế của Snowflake Cortex đã được cải thiện đáng kể. Đơn giá là một mức giá cố định không bị ràng buộc với các phiên bản và các mẫu bên ngoài tiên tiến cũng có thể được sử dụng cùng nhau. Đây là sự thay đổi định hướng mạnh mẽ đối với các công ty trong nước có hợp đồng với các phiên bản cao cấp hơn. Nếu bạn đang tìm kiếm sản phẩm thay thế chỉ vì phí cao, chúng tôi khuyên bạn nên xem xét lại sau khi xem số liệu thực tế đã sửa đổi.
Tuy nhiên, vẫn còn ba điểm yếu. Bạn không thể dùng thử miễn phí, màn hình quản lý bằng tiếng Anh và hợp đồng Snowflake là điều kiện tiên quyết. Nếu bất kỳ điều nào trong ba điều này gây tử vong, thì có mọi lý do để chọn một giải pháp thay thế.
Các khuyến nghị cho mỗi lần sử dụng là rõ ràng. Vertex AI là lựa chọn chính cho BigQuery, Amazon Bedrock là lựa chọn cho AWS và Ollama là lựa chọn cho những người có ngân sách bằng 0. Nếu bạn chọn cùng một cloud camp thì chi phí di chuyển dữ liệu sẽ bằng 0 nên không cần phải đắn đo ở đây.
Mặt khác, “Tôi sẽ tự xây dựng nó vì nó có vẻ rẻ” thực sự là một quyết định tồi. Khi bạn tính đến chi phí lao động vận hành, bạn thường thua. Nếu bạn có một nhóm dữ liệu gồm ba người trở xuống, việc sử dụng sản phẩm có sẵn sẽ rẻ hơn.
Khi bạn quyết định thực hiện quá trình chuyển đổi, hãy bắt đầu bằng cách cùng nhau làm việc cho một công việc và một tháng. Xin vui lòng không thay đổi thứ tự này.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
H. Tôi có thể dùng thử Snowflake Cortex miễn phí không?
Không có gói miễn phí độc lập. Hợp đồng Bông tuyết là điều kiện tiên quyết. Nếu bạn muốn xem tác dụng của AI mà không tốn bất kỳ khoản tiền nào, cách thiết thực để sử dụng Ollama là cài đặt một mô hình nhỏ trên máy của bạn.
Hỏi. Giá thực sự đã rẻ hơn bao nhiêu sau lần điều chỉnh giá vào tháng 4 năm 2026?
Số tiền thay đổi tùy thuộc vào phiên bản hợp đồng và mẫu máy được sử dụng. Vì đơn giá của tín dụng AI đã được thống nhất thành 2 USD nên mức chênh lệch sẽ lớn hơn đối với các công ty trước đây đã ký hợp đồng với đơn giá cao hơn (kể từ tháng 4 năm 2026). Cách tốt nhất để xác định mức giảm của công ty bạn là sắp xếp chi tiết thanh toán trước và sau khi sửa đổi.
Q. Độ chính xác của tiếng Nhật có cao hơn so với giải pháp thay thế không?
Nó phụ thuộc vào mô hình, không phải sản phẩm. Cortex, Bedrock và Vertex AI đều cho phép bạn chọn mô hình chạy bên trong chúng. Nếu chọn cùng một mẫu mã thì chất lượng Nhật Bản sẽ gần như giống nhau. Điều bạn nên so sánh không phải là độ chính xác mà là cấu trúc phí và tính dễ vận hành.
H. Bạn có thể làm điều tương tự chỉ với nguồn mở không?
Một bản tóm tắt hoặc phân loại là đủ. Phần khó khăn là quản lý quyền và ghi nhật ký kiểm tra. Bây giờ bạn phải tự mình thiết kế các bộ phận mà Cortex tự động xử lý và số giờ công cần thiết sẽ ngốn hết chi phí tiết kiệm được. Tôi không khuyến khích nó cho những đội không có đủ nhân lực.
Câu hỏi: Tôi có thể sử dụng dữ liệu Snowflake từ nền tảng AI khác không?
Bạn có thể sử dụng nó. Tuy nhiên, do có nhiều đường truyền dữ liệu ra bên ngoài hơn nên cần phải kiểm tra các yêu cầu về bảo mật. Hãy thiết kế để thu hẹp phạm vi lượt xem được thông qua ở mức tối thiểu cần thiết. Nên tránh cho phép kết nối tới tất cả các bảng.
H. Tôi dự kiến sẽ di chuyển trong bao lâu?
Nếu là một công việc, bạn có thể đánh giá nó bằng cách chạy song song trong một tháng. Nếu bạn muốn di chuyển toàn bộ quá trình xử lý của công ty, nó sẽ được xác định bởi số lượng hàm SQL được viết lại. Nếu bạn đang xử lý hơn 50 chức năng, vui lòng lập kế hoạch hàng quý.
Q. Tôi không tìm được ứng viên nào. Có cách nào khác để tìm kiếm?
Tìm kiếm theo mục đích sẽ nhanh hơn. Danh mục AI phân tích dữ liệu nhóm các công cụ liên quan lại với nhau để bạn có thể tìm thấy những công cụ tương tự với các từ trong bài tập của mình. Các bài viết so sánh về các công cụ phân tích cũng có thể được sử dụng làm điểm khởi đầu.
Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan
Đối với những người muốn xem từng điểm đến chuyển khoản cụ thể, chúng tôi đã biên soạn một trang gồm các ứng cử viên thay thế.
- Danh sách các lựa chọn thay thế cho Snowflake Cortex - So sánh điểm số của các ứng viên cùng hạng
- Danh sách các lựa chọn thay thế AI của Vertex - để xác nhận trước khi gửi tới Google camp
- Danh sách các lựa chọn thay thế cho Amazon Bedrock — Nếu bạn muốn mở rộng các tùy chọn của mình trong AWS
- Danh sách các lựa chọn thay thế Ollama — các lựa chọn khác cho hoạt động cục bộ
- Danh sách các lựa chọn thay thế cho LangChain — So sánh các framework tự xây dựng
- Danh sách các lựa chọn thay thế Weaviate - để lựa chọn cơ sở dữ liệu vector
- Danh sách các lựa chọn thay thế Quả thông — khi bạn muốn thay đổi đích lưu
Ngân sách AI nội bộ của bạn sẽ không biến mất chỉ vì cơ sở hạ tầng phân tích. Đối với những người muốn xem xét song song các quyết định đầu tư về mặt thiết kế và sản xuất, việc so sánh các công cụ tạo hình minh họa sẽ giúp bạn suy nghĩ về việc phân bổ trên toàn công ty.
Đọc cái này vào lần sau. Nếu bạn đang cân nhắc việc xây dựng cho riêng mình, trước tiên hãy đọc phần giải thích về cách hoạt động của RAG. Bạn có thể thấy những gì Cortex đã bỏ qua ở hậu trường, điều này làm tăng độ chính xác của ước tính di chuyển.
Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)
Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.
- Snowflake Cortex — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Databricks — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Vertex AI — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Amazon Bedrock — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Ollama — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Bài viết liên quan
- Phân lô liên tục là gì? Cơ chế và quyết định thực hiện để suy luận LLM nhanh hơn 2-3 lần
- 9 công cụ thay thế Cue AI: Phiên bản 2026 để lựa chọn miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở
- 11 lựa chọn thay thế cho Poe của Quora — Chọn từ nguồn mở, tiếng Nhật và miễn phí (phiên bản 2026)
- Cách chọn công ty phát triển AI và giá thành｜12 mục kiểm tra so sánh (phiên bản 2026)
- Neurogica là gì? Bảy tiêu chí để xác định đối tác công nghệ AI (phiên bản 2026)