NästaNästa guide
Uppskattning av LLM API-kostnader och tokenbudgetar
Tekniskt
Teknisk GUIDE
Token Counting och LLM API-prissättning
LLM API:er tar betalt per token, en bit text som är ungefär tre fjärdedelar av ett engelskt ord.
På denna sida4 min läsning
Översikt
Inmatningstoken du skickar och utmatningstoken som modellen genererar har separata priser, och utdata kostar vanligtvis flera gånger mer. För att uppskatta kostnaden, räkna tokens med leverantörens tokenizer eller räkningsändpunkt och multiplicera varje sida med dess per miljon rate. Inkludera dolda tokens som systemuppmaningar, konversationshistorik och resonemang.
Djupdykning
Modeller läser inte tecken eller ord direkt. En tokenizer delar upp text i tokens, som är vanliga teckensekvenser som lärs från träningsdata. En vanlig tumregel för engelska är ungefär fyra tecken, eller tre fjärdedelar av ett ord, per token. Det ger 1 000 ord på ungefär 1 300 till 1 400 tokens. Koder, siffror, ovanliga namn och många icke-engelska språk använder fler tokens per ord. Varje modellfamilj har sin egen tokenizer, så samma text kan producera olika räkningar med olika leverantörer. Priserna anges vanligtvis per miljon tokens, med separata in- och utmatningshastigheter. Output-tokens kostar mer eftersom modellen genererar dem en i taget, samtidigt som den kan bearbeta input-tokens parallellt. Utgången är vanligtvis prissatt till flera gånger inmatningshastigheten, ofta någonstans mellan fyra och åtta gånger, även om förhållandena varierar beroende på modell. Här är ett fungerande exempel med påhittade priser: inmatning på $3 per miljon tokens och output på $15 per miljon. En uppgift skickar 6 000 indatatokens (systemuppmaning, instruktioner och ett dokument) och får tillbaka 800 utdatatoken. - Inmatning: 6 000 x 3 USD / 1 000 000 = 0,018 USD - Utdata: 800 x 15 USD / 1 000 000 = 0,012 USD - Totalt: 0,03 USD per uppgift Vid 10 000 uppgifter om dagen blir det cirka 300 USD per dag. Riktiga räkningar överraskar ofta människor av förutsägbara skäl: - Chattapplikationer skickar om hela konversationen varje gång, så input växer med varje meddelande. – Resonemangsmodeller genererar interna tanketokens som faktureras som output, även när de inte visas i sin helhet. - Verktygsdefinitioner, hämtade dokument och bilder räknas alla som input. – Omförsök och misslyckade samtal kostar också pengar. Tre missuppfattningar är vanliga: att tokens är lika med ord, att det är gratis att fylla en modells kontextfönster och att modellen med det lägsta priset per token alltid är billigast per uppgift. En starkare modell som slutar på färre försök kan kosta mindre totalt sett.
Strategisk inverkan
Kostnad och budget
Arkitekturbeslut driver prestanda och driftskostnader i flera år.
Tydligare beslut
Teknisk utbildning hjälper team att välja rätt stack, inte bara den nyaste.
Kvalitetskontroll
Bättre tekniska val minskar tillförlitlighetsincidenter i produktionen.
The Future of Token Counting och LLM API-prissättning
Priserna per token för en given kapacitetsnivå har sjunkit avsevärt under de senaste åren. De totala utgifterna ökar ofta ändå, eftersom applikationer använder längre sammanhang, agenter ringer många samtal och resonemangsmodeller ger mer produktion. Prissättningen blir också mer varierad, med separata priser för cachad input, förfrågningar med långa sammanhang, batchjobb och resonemang. Det gör det viktigare att mäta faktisk användning per uppgift än att jämföra rubrikpriser. Kostnadsverktyg som budgetar, kostnadsspårning per funktion och automatisk modelldirigering kommer sannolikt att bli standarddelar i LLM-applikationer.
Verklig implementering
En utvecklare använder OpenAI:s tiktoken-bibliotek med öppen källkod för att räkna en supportartikel på 3 000 ord innan den skickas. Det handlar om ungefär 4 000 tokens, och hon ställer in en budgetvarning för att matcha.
Ett chatbot-team upptäcker att det mesta av deras räkning kommer från att skicka om en 2 000-tokens systemprompt och hela chatthistoriken vid varje tur. Det minskar kostnaderna genom att sammanfatta äldre svängar och använda snabb cachning.
Ett företag som behandlar 50 000 produktbeskrivningar över en natt flyttar jobbet till en leverantörs batch-API. Batch-API:et laddar mindre, och i gengäld kommer resultaten inom några timmar istället för sekunder.
Ett team som översätter innehåll till hindi och japanska budgeterar mer per sida än för engelska. Med vanliga tokenizers tar samma betydelse ofta fler tokens på dessa språk.
Risker & skyddsräcken
Att optimera ett riktmärke kan dölja bredare systemsvagheter.
Infrastruktur- och underhållskostnader underskattas ofta.
Säkerhets- och observerbarhetsluckor kan växa i takt med att systemen blir mer komplexa.
Färdplan för genomförande
Definiera latens-, kvalitet- och kostnadsmål före implementering.
Benchmark under realistiska belastnings- och dataförhållanden.
Instrumentövervakning för fel, drift och användarpåverkan.
Förbered återställnings- och incidentsvarsvägar innan skalning.
Fortsätt utforska
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Token Counting and LLM API Pricing quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Vanliga frågor
Vad är Token Counting och LLM API-prissättning?
LLM API:er tar betalt per token, en bit text som är ungefär tre fjärdedelar av ett engelskt ord. Inmatningstoken du skickar och utmatningstoken som modellen genererar har separata priser, och utdata kostar vanligtvis flera gånger mer. För att uppskatta kostnaden, räkna tokens med leverantörens tokenizer eller räkningsändpunkt och multiplicera varje sida med dess per miljon rate. Inkludera dolda tokens som systemuppmaningar, konversationshistorik och resonemang.
Vad är en vanlig tumregel för engelsk text och polletter?
Engelska har i genomsnitt cirka fyra tecken eller 0,75 ord per token, så 1 000 ord är ungefär 1 300 till 1 400 tokens.
Varför är utdatatokens vanligtvis högre prissatta än inputtokens?
Att generera tokens en efter en tar mer beräkningstid än att bearbeta inmatningstoken parallellt.
Vad kostar ett samtal med 6 000 ingående och 800 utgående tokens med påhittade priser på 3 USD per miljon inmatade tokens och 15 USD per miljon output-tokens?
6 000 x 3 / 1 000 000 = 0,018 USD och 800 x 15 / 1 000 000 = 0,012 USD, vilket summerar till 0,03 USD.
Varför växer chatbotkostnaderna ofta när en konversation pågår?
Varje nytt meddelande inkluderar vanligtvis alla tidigare vändningar, så inmatningstokens hopar sig om inte historien beskärs eller sammanfattas.
Hur faktureras vanligtvis en resonemangsmodells interna tänkande tokens?
Tänketokens genereras av modellen, så de faktureras som utdata även om du inte ser alla.
Fortsätt lära dig
Relaterade guider
Fler guider har valts för detta ämne