کاهش هزینه‌های API LLM با مسیریابی هوشمند: یک راهنمای عملی

برای کاهش هزینه‌های API مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، تیم‌ها نیاز به یک پیش‌فرض بهتر دارند تا هر درخواست را به همان مدل گران‌قیمت ارسال نکنند. بیشتر ترافیک تولیدی ترکیبی است. برخی درخواست‌ها نیاز به استدلال عمیق، پیروی دقیق از دستورالعمل‌ها یا تولید کد دارند. دیگر درخواست‌ها نیاز به طبقه‌بندی کوتاه، بازنویسی، استخراج یا یادآوری ساده دارند.

وقتی هر درخواست از گران‌ترین مدل استفاده می‌کند، کارهای ساده به آرامی بودجه را مصرف می‌کنند. مسیریابی هوشمند این مشکل را با تطبیق هر درخواست با ارزان‌ترین مدلی که می‌تواند آن را به‌طور قابل اعتماد انجام دهد، حل می‌کند، در حالی که مدل‌های قوی‌تر برای وظایفی که واقعاً به آنها نیاز دارند، رزرو می‌شوند.

ShareAI به تیم‌ها یک API برای بیش از 150 مدل ارائه می‌دهد، با قابلیت مشاهده بازار، مسیریابی و گزینه‌های پشتیبان. این باعث می‌شود کنترل هزینه کمتر به سخت‌کدنویسی یک ارائه‌دهنده واحد وابسته باشد و بیشتر به طراحی یک سیاست مسیریابی که با حجم کار سازگار است، مرتبط باشد.

چرا یک مدل گران‌قیمت هزینه‌های API مدل‌های زبانی بزرگ را افزایش می‌دهد

الگوی گران‌قیمت ساده است: برنامه شما هر درخواست را به‌عنوان یک وظیفه دشوار در نظر می‌گیرد.

یک درخواست مانند “سه فریم‌ورک پایتون را لیست کنید” و یک درخواست مانند “طراحی یک طرح پایگاه داده SaaS چند مستاجری” نباید به‌طور خودکار از همان مسیر مدل پیروی کنند. اولی کوتاه، قابل پیش‌بینی و کم‌ریسک است. دومی نیاز به استدلال قوی‌تر، زمینه بیشتر و ساختار دقیق دارد.

این تفاوت در مقیاس بزرگ‌تر می‌شود. درخواست‌های ساده ممکن است سهم بزرگی از ترافیک روزانه را نمایندگی کنند. تاریخچه‌های مکالمه طولانی‌تر، درخواست‌های سیستم تکراری، تلاش‌های مجدد و خروجی‌های طولانی‌تر می‌توانند شکاف هزینه را حتی بیشتر کنند.

هدف جایگزینی کیفیت با پاسخ‌های ارزان نیست. هدف این است که از پرداخت هزینه‌های مدل‌های پیشرفته برای کارهایی که یک مدل کوچک‌تر می‌تواند در حد آستانه کیفیت شما انجام دهد، جلوگیری شود.

چگونه مسیریابی هوشمند به کاهش هزینه‌های API مدل‌های زبانی بزرگ کمک می‌کند

مسیریابی هوشمند یک لایه تصمیم‌گیری بین برنامه شما و درخواست مدل اضافه می‌کند. قبل از اینکه یک درخواست به مدل برسد، مسیریاب سیگنال‌هایی مانند نوع وظیفه، عمق استدلال، طول زمینه، ساختار خروجی مورد انتظار، نیازهای تأخیر و محدودیت‌های هزینه را ارزیابی می‌کند.

از آنجا، مسیر می‌تواند درخواست‌های کم‌پیچیدگی را به مدل‌های کوچک‌تر و درخواست‌های پیچیده را به مدل‌های توانمندتر ارسال کند. تیم شما استخر کاندیداها را کنترل می‌کند، بنابراین مسیریاب از مدل‌هایی که قبلاً تأیید کرده‌اید انتخاب می‌کند.

• طبقه‌بندی ساده می‌تواند از یک مدل کم‌هزینه استفاده کند.
• تولید کد می‌تواند از یک مدل قوی‌تر استفاده کند.
• تحلیل زمینه طولانی می‌تواند از مدلی با پنجره زمینه مناسب استفاده کند.
• طبقه‌بندی‌های کم‌اعتماد می‌توانند به یک مسیر امن‌تر بازگردند.
• خطاهای ارائه‌دهنده می‌توانند یک مدل پشتیبان را به جای یک جریان کاری شکست‌خورده فعال کنند.

در یک معیار کاری کوچک و مختلط، مسیریابی لایه‌ای هزینه را به میزان 82% در مقایسه با ارسال هر درخواست به یک مدل ممتاز کاهش داد، در حالی که امتیاز کیفیت متوسط کمتر از یک دهم امتیاز تغییر کرد. این نتیجه باید به عنوان یک مثال جهت‌دار در نظر گرفته شود، نه یک تضمین جهانی. صرفه‌جویی‌ها به ترکیب ترافیک شما، طول درخواست، طول خروجی، قیمت مدل‌ها و دقت سیاست مسیریابی شما در طبقه‌بندی درخواست‌ها بستگی دارد.

زمانی که مسیریابی هوشمند مناسب است

مسیریابی هوشمند زمانی مفیدتر است که جریان کاری شما شامل درخواست‌های ساده و پیچیده باشد. دستیارهای پشتیبانی، پورتال‌های داخلی هوش مصنوعی، جریان‌های کاری اسناد، ابزارهای کدنویسی، غنی‌سازی CRM و تجربیات جستجوی هوش مصنوعی اغلب در این الگو قرار می‌گیرند.

ممکن است افزودن یک مسیریاب زمانی ارزش نداشته باشد که هر درخواست تقریباً یکسان باشد. اگر یک جریان کاری با حجم بالا فقط طبقه‌بندی کوتاه انجام دهد و یک مدل کم‌هزینه به طور مداوم به استاندارد کیفیت برسد، یک مسیر مستقیم ممکن است ساده‌تر باشد.

همین امر در انتهای دیگر نیز صادق است. اگر هر درخواست نیاز به استدلال پیشرفته، استفاده دقیق از ابزار یا خروجی دامنه حساس داشته باشد، مسیریاب ممکن است بیشتر اوقات یک مدل قوی‌تر را انتخاب کند. در این صورت، بهینه‌سازی واقعی ممکن است طراحی درخواست، ذخیره‌سازی یا پردازش دسته‌ای باشد، نه تغییر مدل.

یک سیاست مسیریابی عملی

کوچک شروع کنید. چند نوع وظیفه رایج را انتخاب کنید و تعریف کنید که هر کدام چگونه باید مسیریابی شوند. یک سیاست مسیریابی اولیه ممکن است پاسخ‌های واقعی، استخراج، بازنویسی، تولید کد، تحلیل طولانی‌مدت و ایجاد داده‌های ساختاریافته را جدا کند.

نوع جریان کاری	رویکرد مسیریابی	چه چیزی را باید نظارت کرد
درخواست‌های ساده و قابل پیش‌بینی	مدل کم‌هزینه‌تر	دقت، قالب خروجی، تأخیر
درخواست‌های مختلط ساده و پیچیده	مسیریابی هوشمند در میان مدل‌های تایید شده	مدل انتخاب‌شده، هزینه هر وظیفه، امتیاز کیفیت
درخواست‌های پیچیده با استدلال سنگین	مدل قوی‌تر به صورت پیش‌فرض	کیفیت تکمیل، نرخ تلاش مجدد، طول خروجی
پردازش پس‌زمینه	دسته‌بندی در صورت امکان	پنجره تکمیل، شکست‌های جزئی، هزینه واحد

سپس سیاست را در برابر درخواست‌های واقعی تولید آزمایش کنید. فقط به مثال‌های مصنوعی تکیه نکنید. هزینه، تأخیر، مدل انتخاب‌شده، کیفیت قابل مشاهده توسط کاربر، نرخ بازگشت و حالت شکست را بر اساس نوع وظیفه اندازه‌گیری کنید.

می‌توانید از کاوش مدل‌های هوش مصنوعی برای مقایسه سیگنال‌های بازار، سپس از مستندات ShareAI برای برنامه‌ریزی یکپارچه‌سازی خود حول یک API به جای مسیرهای خاص ارائه‌دهنده جداگانه استفاده کنید.

از ذخیره‌سازی برای متن‌های تکراری استفاده کنید

مسیریابی مدل مناسب را انتخاب می‌کند. ذخیره‌سازی کار ورودی تکراری را کاهش می‌دهد.

ذخیره‌سازی درخواست زمانی مفید است که بسیاری از درخواست‌ها پیشوند مشترکی داشته باشند: یک درخواست سیستمی، راهنمای سیاست، کاتالوگ محصول، پایگاه دانش، دستورالعمل‌های ابزار، یا تنظیمات طولانی مکالمه. مستندات ذخیره‌سازی درخواست OpenAI توضیح می‌دهد که چگونه پیشوندهای مکرر درخواست می‌توانند تأخیر و هزینه توکن ورودی را در درخواست‌های واجد شرایط کاهش دهند.

قانون عملی این است که محتوای پایدار را در ابتدای درخواست نگه دارید و محتوای متغیر کاربر را بعداً قرار دهید. تغییرات کوچک در نزدیکی شروع می‌توانند استفاده مجدد از کش را مختل کنند. نرخ برخورد کش، توکن‌های کش‌شده، حداقل آستانه‌های توکن، پنجره‌های انقضا، و هرگونه هزینه نوشتن کش توسط ارائه‌دهنده را پیگیری کنید.

قبل از گران شدن تلاش‌های مجدد، مسیرهای جایگزین اضافه کنید.

تلاش‌های مجدد می‌توانند به طور نامحسوس هزینه‌ها را افزایش دهند. اگر یک ارائه‌دهنده محدودیت نرخ داشته باشد، کند باشد یا در دسترس نباشد، فراخوانی مکرر همان نقطه انتهایی ممکن است تأخیر را افزایش دهد و تلاش‌های قابل‌صورتحساب بیشتری ایجاد کند بدون اینکه تجربه کاربر بهبود یابد.

یک مسیر جایگزین درخواست را پس از یک شرط شکست تعریف‌شده به یک مدل یا ارائه‌دهنده پشتیبان سازگار ارسال می‌کند. این نه تنها یک الگوی قابلیت اطمینان است، بلکه یک الگوی کنترل هزینه نیز هست زیرا هر شکست از یک مسیر بازیابی برنامه‌ریزی‌شده پیروی می‌کند به جای اینکه به تلاش‌های مجدد غیرقابل‌کنترل تبدیل شود.

مسیرهای جایگزین را با محدودیت‌های زمینه سازگار، فرمت‌های خروجی، رفتار ابزار، و پشتیبانی از خروجی ساختاریافته انتخاب کنید. زمانی که مسیرهای جایگزین فعال می‌شوند، کدام مدل درخواست را تکمیل می‌کند، و آیا مسیر پشتیبان کیفیت موردنیاز را حفظ می‌کند، پیگیری کنید.

کارهای غیرهمزمان را به پردازش دسته‌ای منتقل کنید.

برخی از کارهای هوش مصنوعی نیازی به پاسخ در زمان واقعی ندارند. ارزیابی مدل‌ها، پر کردن اسناد، غنی‌سازی CRM، طبقه‌بندی محتوا، و تولید گزارش‌های شبانه اغلب می‌توانند به صورت غیرهمزمان اجرا شوند.

پردازش دسته‌ای می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد زمانی که ارائه‌دهنده اجرای غیرهمزمان با تخفیف ارائه می‌دهد. مستندات API دسته‌ای پردازش با تخفیف را با یک پنجره تکمیل طولانی‌تر برای بارهای کاری واجد شرایط توضیح می‌دهد.

یک تقسیم‌بندی تولید خوب ساده است: تعاملات کاربرمحور را در مسیرهای زمان واقعی نگه دارید و کارهای پس‌زمینه را به دسته‌ای منتقل کنید که پنجره تکمیل قابل‌قبول باشد. شناسه‌های درخواست پایدار اختصاص دهید تا نتایج بتوانند به سوابق اصلی مطابقت داده شوند و شکست‌های جزئی را بدون اجرای مجدد کل کار مدیریت کنید.

چه چیزی را پس از راه‌اندازی نظارت کنید.

بهینه‌سازی هزینه زمانی که مسیر فعال می‌شود به پایان نمی‌رسد. قیمت مدل‌ها تغییر می‌کند، دسترسی ارائه‌دهنده تغییر می‌کند، و ترافیک برنامه با پذیرش ویژگی‌های جدید توسط کاربران تغییر می‌کند.

• هزینه به ازای هر درخواست، نوع کار، فضای کاری، و مشتری.
• مدل انتخاب‌شده و ارائه‌دهنده برای هر درخواست مسیریابی‌شده.
• تأخیر، نرخ زمان‌بندی، نرخ تلاش مجدد، و نرخ جایگزینی.
• امتیازات کیفیت از ارزیابی‌ها یا بررسی انسانی.
• طول درخواست، طول خروجی، و نرخ برخورد به حافظه پنهان.
• مواردی که اعتماد به مسیریابی پایین یا اشتباه بود.

بهترین سیستم‌های مسیریابی به شکل درست کسل‌کننده هستند. آن‌ها انتخاب مدل را قابل مشاهده می‌کنند، هزینه‌ها را به پیچیدگی واقعی کار مرتبط نگه می‌دارند، و به تیم‌ها راهی کنترل‌شده برای تنظیم ارائه می‌دهند، همان‌طور که مدل‌ها، قیمت‌ها، و الگوهای استفاده تغییر می‌کنند.

با یک API و یک مجموعه مدل کوچک شروع کنید.

شما در روز اول به تنظیمات پیچیده مسیریابی نیاز ندارید. با یک مجموعه کوچک تأیید‌شده شروع کنید: یک مدل کم‌هزینه برای کار ساده، یک مدل قوی‌تر برای کار پیچیده، و یک مسیر جایگزین برای قابلیت اطمینان. فقط زمانی گسترش دهید که داده‌ها نشان‌دهنده نیاز واقعی باشند.

با ShareAI، تیم‌ها می‌توانند مدل‌ها را آزمایش کنند زمین بازی, ، گزینه‌ها را در بازار مدل مقایسه کنند، و از طریق یک API یکپارچه کنند. این به توسعه‌دهندگان راهی تمیزتر برای کاهش هزینه‌های API LLM می‌دهد بدون اینکه هر جریان کاری را به یک ارائه‌دهنده یا یک سطح مدل قفل کنند.