Der Anwendungsfall: wie Sully AI Baseten einsetzt
Sully.ai moved the inference behind its healthcare AI agents (clinical notes, decision support, medical coding) from closed-source models to open-source models served on Baseten. The aim was lower cost and latency and more control over model quality.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Baseten. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
This 65% reduction in median latency resulted in faster, more predictable responses during clinical workflows, improving overall experience for physicians.
December 2025: Sully has added ~29 million minutes to their customers' workforce overall
2.4+ hours time saving per physician
In den Worten des Kunden
At our scale, inference efficiency matters as much as model quality. Baseten enabled us to cut costs by 90% while delivering significantly faster, more predictable performance. That efficiency is what allows us to add millions of productive minutes back into our customers.Nutzer von Baseten in der Branche HealthTech & digitale Gesundheit
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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
- 10. Feb. 2026
- 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: 90%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Sully AI.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Sully AI.
- Das VeröffentlichungsdatumGeprüft
Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.
- Sully AI nutzt BasetenGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Sully reports over 90% reduction in inference costs by switching from closed-source platforms to open-source models accessed via Baseten. It enabled them to reinvest these savings in the business to improve agents that help provide more value to practitioners and their patients.