Der Anwendungsfall: wie OpenEvidence Baseten einsetzt
OpenEvidence, a medical AI search platform for clinicians, moved its inference from in-house infrastructure to Baseten. It uses Baseten for embeddings inference, multi-cloud capacity management, model deployment and model training.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Baseten. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
6x faster deployment processes, from multiple engineers spending hours on a deployment to one engineer spending less than an hour
8x+ reduction in infrastructure maintenance time overall
With Baseten Embeddings Inference, we immediately saw 3x speed improvements.
In den Worten des Kunden
Our team spent weeks researching and vetting inference providers. It was a thorough process and we confidently believe Baseten is a clear winner.Baseten helped us train models to be 23x faster and is projected to save us $1.9M—while making the process so easy that even non-ML engineers could get results in under 30 minutes.Weitere KI-Tools von OpenEvidence
Weitere öffentliche Beziehungen, die auf usedby erfasst sind.
Den KI-Stack von OpenEvidence ansehenNutzer von Baseten in der Branche HealthTech & digitale Gesundheit
Unternehmen derselben Branche, mit öffentlichen Belegen.
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Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Baseten. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
baseten.co- Quelle veröffentlicht
- 17. Sept. 2025
- Zuletzt geprüft
- 9. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 78%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen OpenEvidence.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen OpenEvidence.
- Das VeröffentlichungsdatumGeprüft
Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.
- OpenEvidence nutzt BasetenGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
By using Baseten, OpenEvidence achieved: 78% lower latency, from over 700 milliseconds to 160 milliseconds end-to-end






