LLM成本已成为企业和开发人员利用大型语言模型（LLM）的关键问题。随着组织越来越多地将这些先进的AI系统整合到其工作流程中，了解成本的结构以及影响它们的因素变得至关重要。借助GPT-4O之类的模型，成本通常取决于经过处理的投入和输出令牌的数量，从而使有效利用的有效成本管理关键。
LLM的成本是多少？
LLM成本是指与将大型语言模型用于文本生成和理解等任务相关的总费用。这包括各种因素，例如运营费用，计算要求和服务提供商采用的定价模型。了解这些组件可以帮助组织在运营中实施LLM解决方案时做出明智的决定。
导致高成本的因素
几个关键要素推动了总体LLM成本，从而极大地影响了实施这些模型的公司的预算和资源分配。
型号大小
模型的复杂性和规模与其运营成本直接相关。与较小的专业版本相比，较大的模型通常更为普遍，需要明显更多的计算能力。例如，针对特定任务进行微调的小型模型往往比为更广泛的应用设计的大型模型更具成本效益。
请求卷
发送到LLM的请求的频率可能会导致大幅增加成本的增加。较高的请求量不仅意味着要处理更多的令牌，而且还意味着更高的计算需求。分析使用模式可以帮助组织预期与请求费率不同的成本，并相应地调整其策略。
计算能力
执行不同任务的计算要求在LLM中可能会差异很大。更复杂的任务，例如多转交谈，需要更多的资源，从而增加了成本。组织需要评估每个应用程序的特定计算需求，以准确估计费用。
基于令牌的充电
许多LLM提供商都使用基于令牌的充电系统，根据处理的令牌数量，成本规模。这种结构通常包括分层定价计划，这些计划可以显着影响大容量用户的费用。了解这些成本如何积累对于有效的预算至关重要。
降低成本策略
组织可以实施几种策略来优化其对LLM的使用并减轻运营费用。这些策略着重于提高效率并就模型使用做出战术选择。
使用较小的特定任务模型
过渡到较小的专业模型可以大大降低成本。 LLM路由器可以通过将请求引向适当的模型来帮助优化性能，这可以帮助保持质量，同时最大程度地减少支出。
优化LLM提示
制定有效提示对于最大程度地减少令牌使用率至关重要。诸如及时工程等技术可以帮助简化输入，确保在没有过多令牌的情况下传达必要的信息。诸如LLMlingua之类的工具可以帮助创建最佳提示，将复杂查询提高到更有效的措辞中。
实施语义缓存
语义缓存可以通过存储经常访问的数据或以前的交互来提高响应效率。这种方法与传统的缓存形成鲜明对比，可以通过减少重复处理来节省成本。 GPTCACHE等解决方案提供了有效实施语义缓存的机制。
总结聊天历史
保持广泛的聊天历史可能会膨胀令牌计数，从而导致更高的成本。利用Langchain的对话记忆之类的工具可以帮助总结过去的交互，减少令牌用法，同时保留正在进行的对话的基本上下文。
进行模型蒸馏
模型蒸馏涉及创建保留相似性能特征的较大模型的较小，优化的版本。成功的蒸馏型号，例如微软的ORCA-2，表现出可节省大量成本的潜力，同时提供了与较大对应物的可比功能。对于希望使用LLM的组织而不会产生巨大成本的组织，此过程可能是一个有希望的途径。
