生成型人工知能のコスト管理は、野心的な企業にとって戦略的な課題です。生産環境への統合に関連する支出は迅速に目を見張るような額に達する可能性があります。*これらのコストを削減*することは、効率を犠牲にせずに行うには、入念で革新的なアプローチが必要です。経験豊富な企業家は、収益性と運用優秀性を両立させるために適切なソリューションを検討することが不可欠です。作業と資源の最適化に注力し、品質を保ちながら目指すための実用的な5つのアドバイスを以下に示します。 プロセスの最適化は、この新興技術から利益を得たいと考えるすべての組織にとって不可欠なニーズとなります。
プロンプトを圧縮する
プロンプトは、処理されるトークンの合計コストに大きな影響を与えます。最適化されたプロンプトを使用することで、API呼び出しのコストを劇的に削減できます。フランス語の結果を期待する場合でも、要求を英語で示すことが約30%のトークンの節約につながります。
JSON, XML, または YAMLなどのフォーマットを自然言語指示の代わりに使用することは、効果的な戦略です。複雑な指示を簡潔な表記に変換することで、トークンの節約が可能でありながら意味を保つことができます。例えば、「あなたはテキストの感情を分析するアシスタントです」は「{role: “analyzer”, task: “sentiment”, mode: “detailed”}」と簡略化できます。
標準化された略語を使用することも、プロンプトの長さを短縮するのに寄与します。したがって、「リストの要素の感情を分析し、1から5の評価を付ける」という表現は「sent_analysis(items) -> rate[1-5]」に変わります。しかし、この最適化は、得られる結果の正確性を損なわないようにするため、反復的に行う必要があります。
バッチAPI機能を利用する
バッチAPIを使用することで、OpenAIやAnthropicなどのプロバイダーにおけるAPI呼び出しのコストを大幅に削減できます。この方法は、サーバーの使用が少ない時間にタスクを実行することを可能にします。節約は、最終請求額の50%に達する可能性がありますが、その適用は非緊急と分類されたタスクに限られます。
より小型で専門化されたモデル
ダウンサイジングの現象は、今後数年の大きなトレンドの一つとして浮上します。小型の専門モデルは、特定のタスクにおいて大型モデルに匹敵することができます。特定の利用ケースに精練されたモデルを使用することで、コスト対効果が最適化されることがしばしばあります。
TinyLlamaやMistral 7Bのようなモデルは、この傾向を示しており、大型モデルと同等のパフォーマンスを提供しながら、リソースを少なく必要とします。オープンソースソリューションの採用は、初期の時間投資を排除するものではありませんが、迅速な投資回収を保証します。
ルーティングシステムを適用する
LLMのルーティングシステムの実施は、このコスト削減の模索において革新的なアプローチとなります。この技術は、作業の複雑さに応じて複数のモデルをオーケストレーションします。単純なクエリは軽量モデルによって処理され、複雑な要求はより堅牢なモデルに向けられます。
このようなアーキテクチャを実現するには、3つの要素が必要です：エントリ分類器、ルーティングマトリックス、そしてオーケストレーターです。LangChainやRay Serveのようなソリューションの統合により、この種のシステムの迅速な立ち上げが可能になり、生産における大幅なコスト削減を促進します。
最適化されたチップを使用する
専用チップの使用は、モデルの推論に関連するコストを削減する有望な道です。NvidiaのGPUは依然としてトレーニングの基準となっていますが、推論のための使用はもはや必須ではありません。Groq、Cerebras、およびIBMのような新しいプレーヤーは、低消費電力のチップを提供しています。
また、GoogleのTPUやAWSのTrainiumおよびInferentiaプロセッサなどのソリューションは、従来の製品と競争する新たな選択肢として浮上しています。インフラストラクチャの慎重な選択は、総所有コストを大幅に削減することが可能です。
生成型人工知能のコスト削減に関するFAQ
生成型AIのコストを上昇させる主な要因は何ですか？
生成型AIのコストは、モデルの複雑さ、高いエネルギー消費、API使用料、そして専門モデルのトレーニングや微調整の必要性が主な要因です。
プロンプトの圧縮は、生成型AIのコストをどう減らしますか？
プロンプトの圧縮は処理されるトークンの数を減少させ、APIのコストを削減すると同時に、モデル実行時のエネルギー消費を減少させ、全体的な費用を削減します。
小型で専門的なモデルの利用は、コスト面でどんな利点がありますか？
小型で専門的なモデルはリソースを消費せず、より大きなモデルと同等のパフォーマンスを提供するため、特定の利用ケースにおいてエネルギーコストと使用料金を削減しつつ、適切な精度を維持します。
バッチAPIの使用は、コスト管理にどのように役立ちますか？
バッチAPIはクエリをまとめて実行し、使用が少ない時間帯に実行することができるため、使用料金を大幅に削減し、非緊急のタスクの請求額を半減させる可能性があります。
モデルのルーティングは、生成型AIのコストをどのように削減できますか？
モデルのルーティングにより、各タスクの複雑さに応じて最も適切なモデルを使用することが可能になり、単純な要求に対して高価で高性能なモデルを無駄にリソースを浪費することを防ぎます。
