O caso de uso: como Magicare.ai implanta Baseten
Magicare runs an agentic pipeline on Baseten, using a hybrid of a dedicated deployment and Model APIs, to parse long patient referral packets and generate admission recommendations for skilled nursing facilities. The workload involves bursty, high-volume parallel requests that need low latency and high reliability.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Baseten. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
60M TPM of traffic handled
2 days saved on average for every rate limit request
Nas palavras do cliente
What I really care about is latency, reliability, and knowing that my account will not arbitrarily get blocked if we go over some rate limit. I need confidence we can scale without intervention.Outras ferramentas de IA usadas por Magicare.ai
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Com base no estudo de caso publicado por Baseten. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
baseten.co- Fonte publicada em
- 11 de out. de 2026
- Última verificação
- 12 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
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- O número: 33%Verificado
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- O trecho citado acimaVerificado
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- A data de publicaçãoVerificado
Lida nos próprios metadados da página, nunca adivinhada.
- Magicare.ai usa BasetenVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
Moving from prepaid rate limits to usage-based pricing reduced costs while eliminating the days-long delays that stalled production.