掌握生成式人工智能的成本是雄心勃勃的企業面臨的戰略挑戰。與其整合到生產中的開支可能會迅速達到驚人的高峰。 *降低這些成本* 而不妨礙效率需要一種精細且創新的方法。經驗豐富的企業家必須考慮適合的解決方案，以結合盈利能力和卓越的運營。通過優化工作流程和資源，這裡有五個實用的建議來實現這一目標，同時保持結果的質量。 流程優化 因此成為任何希望從這種新興技術中獲益的組織不可否認的必要條件。
壓縮提示詞
提示詞顯著影響語言模型（LLM）處理的令牌總成本。使用優化的提示詞可以驟烈降低API調用的價格。即使所需的結果是中文，優先使用英語來提出請求可節省約30%的令牌。
使用JSON、XML或YAML等格式代替自然語言指令是一種有效的策略。將複雜的指令轉換為簡潔的表達形式可以促進令牌的節省，同時保持其意義。例如，“你是一個分析文本情感的助手”可以簡化為“{role: “analyzer”, task: “sentiment”, mode: “detailed”}”。
使用標準化縮寫也有助於減少提示詞的長度。因此，“分析列表項目的情感並評分1到5”可以轉變為“sent_analysis(items) -> rate[1-5]。”然而，這種優化應該通過迭代進行，以免影響結果的準確性。
使用批處理API功能
使用批處理API可顯著降低與OpenAI或Anthropic等供應商的API調用成本。該方法允許在服務器的低使用時段執行任務。節省最多可達到50%的最終賬單，儘管其應用僅限於非緊急的任務。
更小且專業的模型
縮小模型的現象將成為未來幾年的主要趨勢之一。即使是小型的專業模型，可在特定任務中與大型模型競爭。用於特定用例的精緻模型通常優化了成本效益比。
TinyLlama或Mistral 7B等模型展示了這一趨勢，其性能可與大型模型相媲美，同時消耗較少的資源。採用開源解決方案雖然初期需要一定的時間投資，但能確保快速的投資回報。
實施路由系統
實施模型路由系統是一種在尋求降低成本中的創新方式。該技術基於根據當前任務的複雜性協調多個模型。簡單請求將由較輕模型處理，而複雜需求將被引導到更強大的模型。
實現這樣的架構需要三個要素：一個輸入分類器、一個路由矩陣和一個協調器。集成如LangChain或Ray Serve等解決方案可快速啟動這種類型的系統，促進生產中的顯著節省。
使用優化芯片
使用專用芯片是降低模型推理相關成本的一條前景廣闊的途徑。雖然Nvidia的GPU仍然被視為訓練的基準，但在推理中的使用不再是必需的。新的參與者如Groq、Cerebras和IBM提供低能耗的芯片。
或者，像Google的TPU和AWS的Trainium和Inferentia這樣的解決方案正在出現，與傳統選擇競爭。明智地選擇基礎設施能顯著降低總擁有成本。
關於降低生成式人工智能成本的常見問題
增加生成式人工智能成本的主要因素是什麼？
生成式人工智能的成本主要因模型的複雜性、大量能耗、API使用費用以及訓練或精調專業模型的必要性而增加。
提示詞的壓縮如何減少生成式人工智能的成本？
提示詞的壓縮可以減少處理的令牌數量，從而同時降低API成本和執行模型時的能耗，進而減少總費用。
使用更小且專業的模型在成本上有什麼優勢？
更小且專業的模型消耗較少資源，並在性能上可與較大模型相媲美，這轉化為能源和使用費用的節省，同時在特定用例中保持足夠的精確性。
使用批處理API如何有助於控制成本？
批處理API允許將請求分組，並在使用較少的時段執行，從而提供顯著的使用費用節省，對於非緊急任務，賬單可能減半。
模型路由如何有助於降低生成式人工智能成本？
模型路由根據每個任務的複雜性選擇最合適的模型，從而避免在需要更昂貴和高效的模型的簡單請求上浪費資源。
