O caso de uso: como Sully AI implanta Baseten
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.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Baseten. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
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
Nas palavras do cliente
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.Usuários de Baseten no setor HealthTech e saúde digital
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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
- 10 de fev. de 2026
- Última verificação
- 9 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: 90%Verificado
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- O trecho citado acimaVerificado
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- A data de publicaçãoVerificado
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- Sully AI usa BasetenVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
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.