ลดค่าใช้จ่าย API ของ LLM ด้วยการกำหนดเส้นทางอย่างชาญฉลาด: คู่มือปฏิบัติ

เพื่อลดค่าใช้จ่าย API ของ LLM ทีมงานจำเป็นต้องมีตัวเลือกเริ่มต้นที่ดีกว่าการส่งคำขอทุกครั้งไปยังโมเดลพรีเมียมเดียวกัน การจราจรในระบบการผลิตส่วนใหญ่มีความหลากหลาย บางคำสั่งต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก การปฏิบัติตามคำสั่งอย่างเคร่งครัด หรือการสร้างโค้ด ในขณะที่คำสั่งอื่นๆ ต้องการการจัดประเภทสั้นๆ การเขียนใหม่ การดึงข้อมูล หรือการเรียกคืนง่ายๆ.

เมื่อคำขอทุกครั้งใช้โมเดลที่แพงที่สุด งานง่ายๆ จะค่อยๆ กินงบประมาณไป การกำหนดเส้นทางอย่างชาญฉลาดแก้ปัญหานี้โดยจับคู่คำขอแต่ละคำกับโมเดลที่มีราคาถูกที่สุดที่สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ในขณะที่สงวนโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าไว้สำหรับงานที่ต้องการจริงๆ.

ShareAI ให้ทีมงานมี API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+ โมเดล พร้อมตัวเลือกการมองเห็นในตลาด การกำหนดเส้นทาง และการสำรองข้อมูล ซึ่งทำให้การควบคุมค่าใช้จ่ายไม่ใช่เรื่องของการเขียนโค้ดให้กับผู้ให้บริการรายเดียว แต่เป็นเรื่องของการออกแบบนโยบายการกำหนดเส้นทางที่เหมาะสมกับปริมาณงาน.

ทำไมโมเดลพรีเมียมเดียวถึงเพิ่มค่าใช้จ่าย API ของ LLM

รูปแบบที่แพงนั้นง่าย: แอปพลิเคชันของคุณปฏิบัติต่อทุกคำสั่งเหมือนกับว่ามันยาก.

คำขอเช่น “รายการเฟรมเวิร์ก Python สามตัว” และคำขอเช่น “ออกแบบโครงสร้างฐานข้อมูล SaaS แบบหลายผู้เช่า” ไม่ควรตามเส้นทางโมเดลเดียวกันโดยอัตโนมัติ คำขอแรกนั้นสั้น คาดเดาได้ และมีความเสี่ยงต่ำ ส่วนคำขอที่สองต้องการการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งขึ้น บริบทมากขึ้น และโครงสร้างที่รอบคอบ.

ความแตกต่างนั้นจะเพิ่มขึ้นเมื่อขยายขนาด คำสั่งง่ายๆ อาจเป็นส่วนแบ่งใหญ่ของการจราจรรายวัน ประวัติการสนทนาที่ยาวขึ้น คำสั่งระบบที่ซ้ำกัน การลองใหม่ และผลลัพธ์ที่ยาวสามารถขยายช่องว่างค่าใช้จ่ายได้มากขึ้น.

เป้าหมายไม่ใช่การแทนที่คุณภาพด้วยการตอบสนองราคาถูก เป้าหมายคือการหยุดจ่ายราคาสำหรับโมเดลแนวหน้าสำหรับงานที่โมเดลขนาดเล็กสามารถทำได้ภายในเกณฑ์คุณภาพของคุณ.

วิธีที่การกำหนดเส้นทางอย่างชาญฉลาดช่วยลดค่าใช้จ่าย API ของ LLM

การกำหนดเส้นทางอย่างชาญฉลาดเพิ่มชั้นการตัดสินใจระหว่างแอปพลิเคชันของคุณและคำขอโมเดล ก่อนที่คำสั่งจะถึงโมเดล ตัวกำหนดเส้นทางจะประเมินสัญญาณต่างๆ เช่น ประเภทงาน ความลึกของการวิเคราะห์ ความยาวของบริบท โครงสร้างผลลัพธ์ที่คาดหวัง ความต้องการความเร็ว และข้อจำกัดด้านค่าใช้จ่าย.

จากนั้น เส้นทางสามารถส่งคำสั่งที่มีความซับซ้อนต่ำไปยังโมเดลขนาดเล็ก และคำสั่งที่ซับซ้อนไปยังโมเดลที่มีความสามารถมากขึ้น ทีมงานของคุณควบคุมกลุ่มผู้สมัคร ดังนั้นตัวกำหนดเส้นทางจะเลือกจากโมเดลที่คุณได้อนุมัติแล้ว.

• การจัดประเภทง่ายๆ สามารถใช้โมเดลที่มีต้นทุนต่ำ.
• การสร้างโค้ดสามารถใช้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่า.
• การวิเคราะห์บริบทยาวสามารถใช้โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทที่เหมาะสม.
• การจัดประเภทที่มีความมั่นใจต่ำสามารถกลับไปใช้เส้นทางที่ปลอดภัยกว่า.
• ข้อผิดพลาดของผู้ให้บริการสามารถกระตุ้นให้เกิดการใช้โมเดลสำรองแทนที่จะเป็นกระบวนการทำงานที่ล้มเหลว.

ในการทดสอบแบบผสมขนาดเล็ก การกำหนดเส้นทางแบบแบ่งชั้นช่วยลดค่าใช้จ่ายลง 82% เมื่อเทียบกับการส่งคำขอทุกครั้งไปยังโมเดลระดับพรีเมียม ในขณะที่คะแนนคุณภาพเฉลี่ยเปลี่ยนแปลงน้อยกว่าหนึ่งในสิบของคะแนน ผลลัพธ์นั้นควรถูกมองว่าเป็นตัวอย่างเชิงทิศทาง ไม่ใช่การรับประกันแบบสากล การประหยัดขึ้นอยู่กับการผสมผสานของการจราจร ความยาวของคำสั่ง ความยาวของผลลัพธ์ ราคาของโมเดล และความแม่นยำของนโยบายการกำหนดเส้นทางในการจัดประเภทคำขอ.

เมื่อการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะเหมาะสม

การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อภาระงานของคุณมีทั้งคำขอที่ง่ายและซับซ้อน ผู้ช่วยสนับสนุน พอร์ทัล AI ภายใน กระบวนการทำงานเอกสาร เครื่องมือการเขียนโค้ด การเพิ่มข้อมูล CRM และประสบการณ์การค้นหา AI มักจะอยู่ในรูปแบบนี้.

อาจไม่คุ้มค่าที่จะเพิ่มตัวกำหนดเส้นทางเมื่อคำขอทุกครั้งมีความเหมือนกันเกือบทั้งหมด หากกระบวนการทำงานที่มีปริมาณสูงทำการจัดประเภทสั้น ๆ และโมเดลที่มีต้นทุนต่ำเพียงหนึ่งเดียวสามารถตอบสนองมาตรฐานคุณภาพได้อย่างสม่ำเสมอ การกำหนดเส้นทางโดยตรงอาจง่ายกว่า.

สิ่งเดียวกันนี้เป็นจริงในอีกด้านหนึ่ง หากคำขอทุกครั้งต้องการการใช้เหตุผลขั้นสูง การใช้เครื่องมืออย่างเคร่งครัด หรือผลลัพธ์ในโดเมนที่ละเอียดอ่อน ตัวกำหนดเส้นทางอาจเลือกโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าในส่วนใหญ่ของเวลา ในกรณีนั้น การปรับแต่งจริงอาจเป็นการออกแบบคำสั่ง การแคช หรือการประมวลผลแบบแบทช์แทนที่จะเป็นการเปลี่ยนโมเดล.

นโยบายการกำหนดเส้นทางที่ใช้งานได้จริง

เริ่มต้นเล็ก ๆ เลือกประเภทงานทั่วไปบางประเภทและกำหนดวิธีการกำหนดเส้นทางสำหรับแต่ละประเภท นโยบายการกำหนดเส้นทางแรกอาจแยกคำตอบที่เป็นข้อเท็จจริง การสกัด การเขียนใหม่ การสร้างโค้ด การวิเคราะห์แบบยาว และการสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้าง.

ประเภทภาระงาน	วิธีการกำหนดเส้นทาง	สิ่งที่ต้องติดตาม
คำสั่งที่ง่ายและคาดการณ์ได้	โมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่า	ความแม่นยำ รูปแบบผลลัพธ์ ความหน่วง
คำสั่งที่ผสมระหว่างง่ายและซับซ้อน	การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะผ่านโมเดลที่ได้รับการอนุมัติ	โมเดลที่เลือก, ต้นทุนต่อภารกิจ, คะแนนคุณภาพ
คำสั่งที่มีเหตุผลซับซ้อน	โมเดลที่แข็งแกร่งกว่าโดยค่าเริ่มต้น	คุณภาพของการตอบสนอง, อัตราการลองใหม่, ความยาวของผลลัพธ์
การประมวลผลเบื้องหลัง	การประมวลผลแบบกลุ่มเมื่อเป็นไปได้	หน้าต่างการตอบสนอง, ความล้มเหลวบางส่วน, ต้นทุนต่อหน่วย

จากนั้นทดสอบนโยบายกับคำสั่งการผลิตจริง อย่าอาศัยตัวอย่างสังเคราะห์เพียงอย่างเดียว วัดต้นทุน, ความล่าช้า, โมเดลที่เลือก, คุณภาพที่ผู้ใช้มองเห็น, อัตราการสำรองข้อมูล, และโหมดความล้มเหลวตามประเภทงาน.

คุณสามารถใช้ สำรวจโมเดล AI เพื่อเปรียบเทียบสัญญาณในตลาด จากนั้นใช้ เอกสาร ShareAI เพื่อวางแผนการรวมของคุณรอบ API เดียวแทนเส้นทางเฉพาะผู้ให้บริการแยกต่างหาก.

ใช้การแคชสำหรับบริบทที่ซ้ำกัน

การกำหนดเส้นทางเลือกโมเดลที่เหมาะสม การแคชลดงานป้อนข้อมูลซ้ำ.

การแคชคำสั่งมีประโยชน์เมื่อคำขอหลายรายการมีส่วนเริ่มต้นเดียวกัน: คำสั่งระบบ, คู่มือการใช้นโยบาย, แคตตาล็อกสินค้า, ฐานความรู้, คำแนะนำเครื่องมือ, หรือการตั้งค่าการสนทนายาว OpenAI’s เอกสารการแคชคำสั่ง อธิบายว่าการใช้คำขึ้นต้นซ้ำๆ ในคำสั่งสามารถลดเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายของโทเค็นอินพุตในคำขอที่มีสิทธิ์ได้อย่างไร.

กฎปฏิบัติที่เหมาะสมคือการรักษาเนื้อหาที่คงที่ไว้ที่จุดเริ่มต้นของคำสั่ง และวางเนื้อหาผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงได้ไว้ภายหลัง การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยใกล้จุดเริ่มต้นสามารถทำให้การใช้แคชซ้ำเสียหายได้ ติดตามอัตราการเข้าถึงแคช โทเค็นที่ถูกแคช เกณฑ์ขั้นต่ำของโทเค็น หน้าต่างหมดอายุ และค่าใช้จ่ายในการเขียนแคชโดยผู้ให้บริการ.

เพิ่มเส้นทางสำรองก่อนที่การลองใหม่จะมีค่าใช้จ่ายสูง

การลองใหม่สามารถเพิ่มค่าใช้จ่ายได้โดยไม่รู้ตัว หากผู้ให้บริการถูกจำกัดอัตรา ช้า หรือไม่พร้อมใช้งาน การเรียกใช้จุดสิ้นสุดเดิมซ้ำๆ อาจเพิ่มเวลาแฝงและสร้างความพยายามที่มีค่าใช้จ่ายมากขึ้นโดยไม่ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้.

เส้นทางสำรองจะส่งคำขอไปยังโมเดลหรือผู้ให้บริการสำรองที่เข้ากันได้หลังจากเงื่อนไขความล้มเหลวที่กำหนดไว้ นี่ไม่ใช่แค่รูปแบบความน่าเชื่อถือเท่านั้น แต่ยังเป็นรูปแบบการควบคุมค่าใช้จ่าย เพราะทุกความล้มเหลวจะตามมาด้วยเส้นทางการกู้คืนที่วางแผนไว้แทนที่จะกลายเป็นการลองใหม่ที่ไม่สามารถควบคุมได้.

เลือกเส้นทางสำรองที่มีขีดจำกัดบริบทที่เข้ากันได้ รูปแบบผลลัพธ์ พฤติกรรมเครื่องมือ และการสนับสนุนผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง ติดตามว่าเมื่อใดที่เส้นทางสำรองถูกเรียกใช้ โมเดลใดที่ทำคำขอสำเร็จ และเส้นทางสำรองรักษาคุณภาพที่ต้องการไว้หรือไม่.

ย้ายงานแบบอะซิงโครนัสไปยังการประมวลผลแบบแบตช์

งาน AI บางอย่างไม่จำเป็นต้องมีการตอบสนองแบบเรียลไทม์ การประเมินโมเดล การเติมข้อมูลเอกสาร การเพิ่มข้อมูล CRM การจัดประเภทเนื้อหา และการสร้างรายงานข้ามคืนมักสามารถทำงานแบบอะซิงโครนัสได้.

การประมวลผลแบบแบตช์สามารถลดค่าใช้จ่ายได้เมื่อผู้ให้บริการเสนอการดำเนินการแบบอะซิงโครนัสในราคาลดลง OpenAI’s เอกสารประกอบ API แบบแบทช์ อธิบายการประมวลผลในราคาลดลงพร้อมหน้าต่างการดำเนินการที่ยาวขึ้นสำหรับงานที่มีสิทธิ์.

การแบ่งการผลิตที่ดีนั้นง่าย: รักษาการโต้ตอบที่ผู้ใช้เห็นไว้ในเส้นทางแบบเรียลไทม์ และย้ายงานเบื้องหลังไปยังแบตช์ที่หน้าต่างการดำเนินการเป็นที่ยอมรับ กำหนดรหัสคำขอที่คงที่เพื่อให้ผลลัพธ์สามารถจับคู่กลับไปยังบันทึกต้นฉบับได้ และจัดการความล้มเหลวบางส่วนโดยไม่ต้องดำเนินการงานทั้งหมดใหม่.

สิ่งที่ต้องติดตามหลังการเปิดตัว

การปรับค่าใช้จ่ายไม่ได้สิ้นสุดเมื่อเส้นทางเริ่มใช้งานจริง ราคาของโมเดลเปลี่ยนแปลง ความพร้อมใช้งานของผู้ให้บริการเปลี่ยนแปลง และการเปลี่ยนแปลงการใช้งานแอปพลิเคชันเมื่อผู้ใช้เริ่มใช้ฟีเจอร์ใหม่.

• ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ ประเภทงาน พื้นที่ทำงาน และลูกค้า.
• เลือกรุ่นและผู้ให้บริการสำหรับทุกคำขอที่ถูกกำหนดเส้นทาง.
• ความหน่วงเวลา, อัตราการหมดเวลา, อัตราการลองใหม่, และอัตราการสำรอง.
• คะแนนคุณภาพจากการประเมินหรือการตรวจสอบโดยมนุษย์.
• ความยาวของคำสั่ง, ความยาวของผลลัพธ์, และอัตราการเข้าถึงแคช.
• กรณีที่ความมั่นใจในการกำหนดเส้นทางต่ำหรือผิดพลาด.

ระบบการกำหนดเส้นทางที่ดีที่สุดนั้นน่าเบื่อในทางที่ถูกต้อง พวกเขาทำให้การเลือกรุ่นมองเห็นได้, รักษาการใช้จ่ายให้สอดคล้องกับความซับซ้อนของงานจริง, และให้ทีมมีวิธีการควบคุมในการปรับเปลี่ยนเมื่อรุ่น, ราคา, และรูปแบบการใช้งานเปลี่ยนแปลง.

เริ่มต้นด้วย API หนึ่งตัวและกลุ่มรุ่นที่เล็กกว่า

คุณไม่จำเป็นต้องมีการตั้งค่าการกำหนดเส้นทางที่ซับซ้อนในวันแรก เริ่มต้นด้วยกลุ่มที่ได้รับการอนุมัติขนาดเล็ก: รุ่นที่มีต้นทุนต่ำหนึ่งตัวสำหรับงานง่าย, รุ่นที่แข็งแกร่งหนึ่งตัวสำหรับงานซับซ้อน, และเส้นทางสำรองหนึ่งเส้นทางเพื่อความน่าเชื่อถือ ขยายเฉพาะเมื่อข้อมูลแสดงถึงความจำเป็นจริง.

ด้วย ShareAI ทีมสามารถทดสอบรุ่นใน สนามเด็กเล่น, เปรียบเทียบตัวเลือกในตลาดรุ่น และรวมเข้าผ่าน API หนึ่งตัว สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนามีวิธีที่สะอาดกว่าในการลดต้นทุน API LLM โดยไม่ต้องล็อกทุกกระบวนการทำงานกับผู้ให้บริการหรือระดับรุ่นเดียว.