MWONGOZO wa Kiufundi

Kuhesabu Tokeni na Bei ya API ya LLM

API za LLM hutoza kwa tokeni, sehemu ya maandishi ambayo ni takriban robo tatu ya neno la Kiingereza.

  • 4 dakika kusoma
  • Ilisasishwa mwisho
Katika ukurasa huu4 dakika kusoma
  1. Muhtasari
  2. Dive ya kina
  3. Athari za kimkakati
  4. Mustakabali wa Kuhesabu Tokeni na Bei ya API ya LLM
  5. Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
  6. Hatari & Walinzi
  7. Ramani ya Utekelezaji
  8. Endelea Kuchunguza
  9. Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

Muhtasari

Tokeni za ingizo unazotuma na tokeni zinazotolewa na muundo zina viwango tofauti, na pato kwa kawaida hugharimu mara kadhaa zaidi. Ili kukadiria gharama, hesabu tokeni kwa kutumia tokeni ya mtoa huduma au sehemu ya mwisho ya kuhesabia na uzidishe kila upande kwa kiwango chake kwa kila milioni. Jumuisha ishara zilizofichwa kama vile vidokezo vya mfumo, historia ya mazungumzo na hoja.

Dive ya kina

Mifano haisomi herufi au maneno moja kwa moja. Kiashiria hugawanya maandishi katika ishara, ambazo ni mfuatano wa kawaida wa wahusika unaojifunza kutoka kwa data ya mafunzo. Kanuni ya kawaida ya kidole gumba kwa Kiingereza ni takriban herufi nne, au robo tatu ya neno, kwa kila tokeni. Hiyo inaweka maneno 1,000 kwa takriban ishara 1,300 hadi 1,400. Msimbo, nambari, majina yasiyo ya kawaida na lugha nyingi zisizo za Kiingereza hutumia ishara zaidi kwa kila neno. Kila familia ya mfano ina tokenizer yake, kwa hivyo maandishi sawa yanaweza kutoa hesabu tofauti na watoa huduma tofauti. Bei kawaida hunukuliwa kwa tokeni milioni, na viwango tofauti vya pembejeo na pato. Tokeni za pato zinagharimu zaidi kwa sababu modeli huzizalisha moja kwa wakati, huku inaweza kuchakata tokeni za pembejeo kwa sambamba. Pato kwa kawaida huwekwa bei mara kadhaa ya kiwango cha uingizaji, mara nyingi mahali fulani kati ya mara nne na nane, ingawa uwiano hutofautiana kulingana na muundo. Huu hapa ni mfano uliofanyiwa kazi na bei za kutengeneza: ingizo kwa $3 kwa tokeni milioni na pato kwa $15 kwa milioni. Jukumu hutuma tokeni 6,000 za kuingiza (uhakika wa mfumo, maagizo na hati) na kurejesha tokeni 800 za matokeo. - Ingizo: 6,000 x $3 / 1,000,000 = $0.018 - Pato: 800 x $15 / 1,000,000 = $0.012 - Jumla: $0.03 kwa kila kazi Katika kazi 10,000 kwa siku, hiyo hufikia takriban $300 kwa siku. Bili halisi mara nyingi huwashangaza watu, kwa sababu zinazoweza kutabirika: - Programu za gumzo hutuma tena mazungumzo yote kila upande, kwa hivyo ingizo hukua kwa kila ujumbe. - Miundo ya kutoa hoja hutoa tokeni za kufikiri za ndani ambazo hutozwa malipo, hata wakati hazijaonyeshwa kwa ukamilifu. - Ufafanuzi wa zana, hati zilizopatikana na picha zote huhesabiwa kama pembejeo. - Kujaribu tena na simu ambazo hazikufanikiwa hugharimu pesa pia. Dhana potofu tatu ni za kawaida: kwamba ishara za maneno sawa, kwamba kujaza dirisha la muktadha wa modeli ni bure, na kwamba kielelezo kilicho na bei ya chini kwa kila tokeni huwa ni rahisi zaidi kwa kila kazi. Muundo thabiti unaokamilika kwa majaribio machache unaweza kugharimu kidogo kwa jumla.

Athari za kimkakati

Gharama na bajeti

Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.

Maamuzi ya wazi zaidi

Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.

Udhibiti wa ubora

Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.

Mustakabali wa Kuhesabu Tokeni na Bei ya API ya LLM

Bei za kila tokeni kwa kiwango fulani cha uwezo zimeshuka kwa kiasi kikubwa katika miaka michache iliyopita. Jumla ya matumizi mara nyingi hupanda hata hivyo, kwa sababu programu hutumia miktadha mirefu, mawakala hupiga simu nyingi na miundo ya kufikiri hutoa matokeo zaidi. Bei pia inabadilika zaidi, kwa viwango tofauti vya ingizo lililohifadhiwa, maombi ya muktadha mrefu, kazi za kundi na hoja. Hiyo inafanya kuwa muhimu zaidi kupima matumizi halisi kwa kila kazi kuliko kulinganisha bei za vichwa vya habari. Zana za gharama kama vile bajeti, ufuatiliaji wa gharama ya kila kipengele na uelekezaji wa kiotomatiki wa muundo huenda zikawa sehemu za kawaida za programu za LLM.

Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi

Msanidi hutumia maktaba ya tiktoken ya chanzo huria ya OpenAI kuhesabu nakala ya usaidizi ya maneno 3,000 kabla ya kuituma. Inakuja kwa takriban tokeni 4,000, na anaweka arifa ya bajeti ili ilingane.

Timu ya chatbot imegundua kuwa bili zake nyingi hutoka kwa kutuma arifa ya mfumo wa tokeni 2,000 na historia kamili ya gumzo kila upande. Hupunguza gharama kwa kufupisha zamu za zamani na kutumia uhifadhi wa papo hapo.

Kampuni inayochakata maelezo ya bidhaa 50,000 kwa usiku mmoja huhamisha kazi hiyo kwenye API ya kundi la mtoa huduma. API ya kundi inachaji kidogo, na matokeo yake hufika baada ya saa chache badala ya sekunde.

Timu inayotafsiri maudhui katika bajeti za Kihindi na Kijapani zaidi kwa kila ukurasa kuliko Kiingereza. Kwa viashiria vya kawaida, maana sawa mara nyingi huchukua ishara zaidi katika lugha hizo.

Hatari & Walinzi

  • Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.

  • Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.

  • Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.

Ramani ya Utekelezaji

  1. Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.

  2. Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.

  3. Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.

  4. Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.

Endelea Kuchunguza

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.

Anza chemsha bongo

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

Kuhesabu Tokeni na Bei ya API ya LLM ni nini?

API za LLM hutoza kwa tokeni, sehemu ya maandishi ambayo ni takriban robo tatu ya neno la Kiingereza. Tokeni za ingizo unazotuma na tokeni zinazotolewa na muundo zina viwango tofauti, na pato kwa kawaida hugharimu mara kadhaa zaidi. Ili kukadiria gharama, hesabu tokeni kwa kutumia tokeni ya mtoa huduma au sehemu ya mwisho ya kuhesabia na uzidishe kila upande kwa kiwango chake kwa kila milioni. Jumuisha ishara zilizofichwa kama vile vidokezo vya mfumo, historia ya mazungumzo na hoja.

Ni kanuni gani ya kawaida ya kidole gumba kwa maandishi na tokeni za Kiingereza?

Kiingereza huwa na wastani wa herufi nne au maneno 0.75 kwa kila tokeni, kwa hivyo maneno 1,000 ni takriban tokeni 1,300 hadi 1,400.

Kwa nini tokeni za pato kawaida huwa na bei ya juu kuliko tokeni za pembejeo?

Kuzalisha tokeni moja baada ya nyingine huchukua muda wa kukokotoa zaidi kuliko kuchakata tokeni za ingizo sambamba.

Kwa bei za maandishi za $3 kwa kila tokeni za pembejeo milioni na $15 kwa tokeni za pato milioni, simu iliyo na pembejeo 6,000 na tokeni 800 inagharimu nini?

6,000 x 3 / 1,000,000 = $0.018 na 800 x 15 / 1,000,000 = $0.012, ambayo inaongeza hadi $0.03.

Kwa nini gharama za chatbot mara nyingi hukua mazungumzo yanapoendelea?

Kila ujumbe mpya kwa kawaida hujumuisha zamu zote za awali, kwa hivyo ishara za ingizo hurundikana isipokuwa historia ikiwa imepunguzwa au kufupishwa.

Je, tokeni za fikra za ndani za mtindo wa hoja kawaida hutozwa vipi?

Ishara za kufikiria zinatolewa na mfano, kwa hivyo hutozwa kama pato hata kama hauzioni zote.