Il costo LLM è emerso come una preoccupazione fondamentale per le aziende e gli sviluppatori che sfruttano i modelli di grandi dimensioni (LLM) per le loro applicazioni. Man mano che le organizzazioni integrano sempre più questi sistemi di intelligenza artificiale avanzati nei loro flussi di lavoro, capire come i costi sono strutturati e i fattori che li influenzano diventano essenziali. Con modelli come GPT-4O, i costi sono spesso determinati dal numero di token di input e output elaborati, rendendo un’efficace gestione dei costi fondamentali per un utilizzo efficace.
Qual è il costo LLM?
Il costo LLM si riferisce alle spese totali associate all’utilizzo di modelli di grandi dimensioni per attività come generazione di testo e comprensione. Ciò include vari fattori come le spese operative, i requisiti computazionali e i modelli di prezzi impiegati dai fornitori di servizi. Comprendere questi componenti può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate nell’attuazione di soluzioni LLM nelle loro operazioni.
Fattori che contribuiscono ad alti costi
Diversi elementi chiave guidano i costi complessivi LLM, influenzando significativamente il budget e l’allocazione delle risorse per le aziende che implementano questi modelli.
Dimensione del modello
La complessità e la scala del modello sono direttamente correlate ai suoi costi operativi. Modelli più grandi, che sono spesso più generalizzati, richiedono una potenza computazionale significativamente maggiore rispetto a versioni più piccole e specializzate. Ad esempio, un piccolo modello messo a punto per compiti specifici tende ad essere più conveniente rispetto a un modello di grandi dimensioni progettato per applicazioni più ampie.
Volume di richiesta
La frequenza delle richieste inviate a un LLM può portare ad aumenti di costi sostanziali. Volumi di richiesta più elevati non solo significano elaborazioni di più token, ma anche richieste computazionali più elevate. L’analisi dei modelli di utilizzo può aiutare le organizzazioni ad anticipare i costi relativi a tassi di richiesta variabili e ad adeguare le loro strategie di conseguenza.
Potenza computazionale
I requisiti computazionali per l’esecuzione di compiti diversi possono variare ampiamente tra gli LLM. Compiti più complessi, come conversazioni multi-turn, richiedono maggiori risorse, portando ad un aumento dei costi. Le organizzazioni devono valutare le esigenze computazionali specifiche per ciascuna applicazione per stimare in modo accurato le spese.
Carica a base di token
Molti fornitori di LLM utilizzano un sistema di ricarica a base di token, in cui i costi si ridimensionano in base al numero di token elaborati. Questa struttura include spesso piani di prezzi a più livelli che possono avere un impatto significativo sulle spese per gli utenti ad alto volume. Comprendere come si accumulano questi costi è essenziale per un budget efficace.
Strategie di riduzione dei costi
Le organizzazioni possono implementare diverse strategie per ottimizzare il loro uso di LLM e mitigare le spese operative. Queste strategie si concentrano sul miglioramento dell’efficienza e sul fare scelte tattiche sull’uso del modello.
Utilizzare modelli più piccoli e specifici dell’attività
Il passaggio a modelli più piccoli e specializzati può ridurre significativamente i costi. I router LLM possono aiutare a ottimizzare le prestazioni dirigendo le richieste al modello appropriato, che può aiutare a mantenere la qualità riducendo al minimo le spese.
Ottimizza i prompt LLM
La creazione di istruzioni efficaci è cruciale per ridurre al minimo l’uso di token. Tecniche come l’ingegneria rapida possono aiutare a semplificare l’input, garantendo che le informazioni necessarie vengano trasmesse senza token eccessivi. Strumenti come Llmlingua sono disponibili per aiutare a creare istruzioni ottimali che distillano query complesse in un fraseggio più efficiente.
Implementare la memorizzazione nella cache semantica
La memorizzazione nella cache semantica può migliorare l’efficienza di risposta memorizzando dati frequentemente accessibili o interazioni precedenti. Questo approccio contrasta con la cache tradizionale e può portare a risparmi sui costi riducendo l’elaborazione duplicata. Soluzioni come GPTCache offrono meccanismi per implementare la memorizzazione nella cache semantica in modo efficace.
Riassumi le storie di chat
Il mantenimento di ampie storie di chat può gonfiare il conteggio dei token, portando a costi più elevati. L’utilizzo di strumenti come la memoria di conversazione di Langchain può aiutare a sintetizzare le interazioni passate, riducendo l’utilizzo dei token mantenendo il contesto essenziale per le conversazioni in corso.
Condurre distillazione del modello
La distillazione del modello prevede la creazione di versioni più piccole e ottimizzate di modelli più grandi che mantengono caratteristiche di prestazioni simili. I modelli distillati di successo, come l’ORCA-2 di Microsoft, dimostrano il potenziale per un significativo risparmio sui costi, offrendo al contempo funzionalità comparabili alle loro controparti più grandi. Questo processo può essere una strada promettente per le organizzazioni che desiderano utilizzare LLMS senza sostenere costi proibitivi.
