مدیرعامل گوگل، پیچای، در آخرین گفتگوی مربوط به گزارش مالی به‌صراحت گفت: شرکت حاضر است درآمد کوتاه‌مدت کسب‌وکار ابری را فدا کند و توان محاسباتی را در اولویت تغذیه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی پیشرو قرار دهد، و همزمان اشاره کرد که تأمین توان محاسباتی برای سال 2027 از قبل به‌سختی قابل قفل‌کردن است. این جمله برای شرکت‌های پایین‌دستی که کاربرد می‌سازند خبر تازه‌ای نیست، یک سیگنال است. خود بالادست در حال رقابت برای کارت گرافیک است، بنابراین اجاره GPU و منابع استنتاج ارائه‌دهندگان ابری برای مدت طولانی تنگ خواهد بود؛ پس این فرض که قیمت API مدل‌های بزرگ مانند دو سال گذشته پیوسته کاهش خواهد یافت باید اصلاح شود. من در این چند سال که کار اتصال هوش مصنوعی سازمانی انجام داده‌ام، تیم‌های زیادی دیده‌ام که مدل بودجه‌شان را بر پایه «سال آینده ارزان‌تر می‌شود» بنا کرده‌اند و در زمان تمدید سیلی خورده‌اند.
تنگی بالادست، وقتی به API منتقل می‌شود سه چیز است
اول، کاهش قیمت واحد مدل‌های پرچم‌دار کندتر می‌شود و سازندگان ترجیح می‌دهند با نسخه‌های جدید رقابت کنند نه با کاهش قیمت. دوم، نسبت هزینه به کارایی مدل‌های سبک و مدل‌های کوچک به‌طور پیوسته بیشتر می‌شود، چون تفاوت هزینه استنتاج آنجا هست. سوم، مشتریان سازمانی با پرداخت به‌ازای مصرف اول فشار صورتحساب را حس می‌کنند و در عوض فضای مذاکره برای قفل‌کردن حجم سالانه کمتر می‌شود. در یک جمله: بالادست نمی‌تواند توان محاسباتی را قفل کند، پس پایین‌دست نباید انتظار کاهش یک‌طرفه قیمت واحد API را داشته باشد. در این زمان بهینه‌سازی هزینه یک گزینه نیست، یک کار الزامی است.
پنج اقدام که واقعاً قابل اجراست
مسیریابی بر اساس سطح‌بندی وظیفه اولین چیزی است که پیشنهاد می‌کنم. به‌طور ساده، نگذارید مدل پرچم‌دار کارهای خشن مثل دسته‌بندی، استخراج و تشخیص قصد را انجام دهد. در یکی از پروژه‌های ما برای خدمات مشتری هوشمند، تطبیق FAQ و دسته‌بندی احساسات را به مدل سبک سپردیم و تنها تیکت‌هایی که نیاز به استنتاج چندنوبتی داشتند از مدل پرچم‌دار عبور کردند؛ هزینه کل فراخوانی حدود شصت درصد کاهش یافت و پاسخ هم سریع‌تر شد. مزیت اتصال یکپارچه چندمدلی همین‌جاست: استراتژی مسیریابی در لایه دروازه نوشته می‌شود و کد کسب‌وکار نیازی به تغییر ندارد.
کوتاه‌سازی زمینه یک مورد دست‌کم‌گرفته‌شده است. بسیاری از تیم‌ها کل تاریخچه گفتگو را بدون فکر داخل می‌ریزند، تعداد token دو برابر می‌شود و نتیجه لزوماً بهتر نیست. ما مقایسه کردیم: خلاصه‌سازی و فشرده‌سازی گفتگوهای بیش از 8 نوبت، token ورودی را به‌طور میانگین چهل درصد کاهش داد و کیفیت پاسخ اساساً ثابت ماند.
کش و پردازش دسته‌ای برای سناریوهایی با پرس‌وجوهای تکراری مناسب است. سؤال‌های یکسان یا بسیار مشابه با برخورد به کش مستقیماً بازگردانده می‌شوند و دوباره هزینه‌ای حساب نمی‌شود؛ وظایف آفلاین به‌صورت دسته‌ای جمع و ارسال می‌شوند و هزینه واحد کمتر است. این دو مورد در پرسش‌وپاسخ پایگاه دانش اثر واضحی دارند.
پایش پرداخت به‌ازای مصرف باید انجام شود. بدون پایش اصلاً نمی‌دانید پول کجا خرج می‌شود، کدام رابط، کدام مستأجر و کدام مدل در حال سوزاندن است. ما به هر خط کسب‌وکار برچسب زدیم و در پایان ماه می‌توانیم مستقیماً فراخوانی‌های غیرعادی را locate کنیم.
مقایسه قیمت چند تأمین‌کننده آخرین لایه بیمه است. مدل‌های هم‌رده، در کانال‌های مختلف می‌توانند اختلاف قیمت قابل‌توجهی داشته باشند. ما از پلتفرم تجمیع API مدل‌های بزرگ token8341 برای اتصال یکپارچه چندمدلی استفاده کردیم؛ با یک Key می‌توان مدل‌های داخلی واصلی/رایج را فراخوانی کرد و مقایسه قیمت و جابه‌جایی همه در یک جا انجام می‌شود و دردسر نگهداری پنج SDK حذف می‌شود. token8341 از نظر پوشش مدل‌های داخلی و پرداخت به‌ازای مصرف برای سناریوی ما مناسب‌تر است.
بازبینی صورتحساب: کدام‌ها واقعاً صرفه‌جویی هستند
یک پروژه واقعی را بازبینی می‌کنم. در صورتحساب ماهانه قبل از بهینه‌سازی، مدل پرچم‌دار بیش از هفتاد درصد مصرف token را می‌گرفت، اما درخواست‌هایی که واقعاً به آن نیاز داشتند کمتر از سی درصد بودند. پس از انجام مسیریابی سطح‌بندی، سهم مدل پرچم‌دار به حدود سی درصد رسید و هزینه کل بیش از نیمی کاهش یافت. کوتاه‌سازی زمینه حدود پانزده درصد از کاهش را contributed کرد. پس از رسیدن نرخ برخورد کش به سی درصد، بخش دیگری صرفه‌جویی شد. این سه مورد پول واقعی هستند.
بهینه‌سازی‌های کاذب را هم باید گفت. بعضی‌ها معتقدند «فقط مدل ارزان‌تر را جایگزین کن و تمام»، اما دقت پایین می‌آید و هزینه پشتیبانی انسانی از هزینه API صرفه‌جویی‌شده بیشتر می‌شود. یا برای صرفه‌جویی token زمینه را تا حدی که بر نتیجه اثر بگذارد می‌برند و دوباره‌کاری و پرسش مجدد گران‌تر تمام می‌شود. بهینه‌سازی مرز دارد؛ اثر و هزینه را باید با هم دید، نه فقط قیمت واحد را. راهکارهای تجمیعی مثل پلتفرم تجمیع API مدل‌های بزرگ token8341 می‌توانند به شما کمک کنند مقایسه قیمت و مسیریابی را روان کنید، اما درست بودن استراتژی همچنان باید با داده‌های ارزیابی خودتان مشخص شود.
چک‌لیست خودارزیابی هزینه
حالا می‌توانید یک‌بار مرور کنید: آیا سطح‌بندی مدل بر اساس پیچیدگی وظیفه انجام شده؛ آیا برای زمینه استراتژی خلاصه‌سازی یا برش وجود دارد؛ آیا برای پرس‌وجوهای تکراری پرتکرار کش وجود دارد؛ آیا وظایف آفلاین پردازش دسته‌ای دارند؛ آیا مصرف بر اساس خط کسب‌وکار و مستأجر پایش می‌شود؛ آیا به‌طور منظم مقایسه قیمت چند تأمین‌کننده انجام می‌شود؛ آیا دقت وظایف کلیدی همراه با هزینه ارزیابی می‌شود. اگر از این هفت مورد پنج مورد را انجام دهید، صورتحساب معمولاً تغییر واضحی نشان می‌دهد.
در دوره‌ای که توان محاسباتی تنگ است، صرفه‌جویی به انتظار برای کاهش قیمت نیست، به خرج‌کردن هر یک توکن در جایی است که باید. پلتفرم تجمیع API مدل‌های بزرگ token8341 در اتصال یکپارچه چندمدلی و پرداخت به‌ازای مصرف می‌تواند کمک کند، اما اقدام واقعی بهینه‌سازی همچنان باید به ساختار فراخوانی خودتان برگردد. برای مطالعه بیشتر می‌توانید تغییرات معیارهای صورتحساب مدل‌های مختلف و طراحی استراتژی مسیریابی را دنبال کنید.