Guldtudgravningsfasen for Generativ AI bevæger sig ind i en æra af effektivitet. I begyndelsen af 2023 ville de fleste tech-startups bare have en prompt til at fungere. Nu hvor vi bruger disse Generativ AI-applikationer med tusindvis af brugere, er samtalen ændret fra "Kan Generativ AI gøre dette?" til "Hvor meget koster Generativ AI pr. anmodning?"
Omkostningen ved at bruge en Generativ AI-model, som er den pris, der betales til en udbyder som OpenAI, Anthropic eller Google for hver genereret token, kan blive et stort problem for startups. Det kan være dyrere end hosting. Hvis dine omkostninger ikke er rimelige, er din Generativ AI-funktion ikke et produkt; det er et ansvar.
Vi mener, at inferensøkonomi er meget vigtig for AI-ingeniører i 2024. Ved at bruge en lagdelt optimeringsstrategi har vi set teams reducere deres udgifter med op til 80% uden at miste outputkvaliteten. Her er en plan til at mestrer dine Generativ AI-margener.
1. Multi-Model Routing-strategien
Startups laver ofte den fejltagelse at bruge en Generativ AI-model til alle opgaver. At bruge GPT-4 eller Claude til alt er som at hyrer en PhD til at besvare et kundeservicespørgsmål. Dette er ikke en effektiv brug af Generativ AI.
For at spare omkostninger skal du kategorisere dine opgaver efter kompleksitet. Vi anbefaler en tre-niveau arkitektur:
- Niveau 1: Komplekse opgaver som ræsonement, multi-trins-logik og kreativt skriveri. Brug avancerede Generativ AI-modeller her.
- Niveau 2: Opgaver med medium kompleksitet som sammenfatning, ekstrahering eller sentimentanalyse. Brug modeller som Flash eller Haiku.
- Niveau 3: Opgaver som klassificering, formatering eller datarengøring. Brug små eller open source-modeller som Llama 3.
Ved hjælp af en model-router kan din applikation vælge den passende model baseret på brugerintention. At sende 60% af din trafik til mindre modeller kan reducere din regning med halvdelen.
2. Kunsten at beskære og komprimere prompts
Tokens er det, du betaler for, når du bruger store sprogmodeller. Du bruger sandsynligvis for meget på unødvendige ord. Lange prompts og gentagne kontekstvinduer kan øge omkostningerne. Disse modeller behøver ikke så meget tekst til at forstå din intention.
Undgå overdreven ordlyd i prompts, da mange udvikler inkluderer lange eksempler. Selvom de er effektive, øger de også omkostningerne. Vi foreslår fine-tuning af modeller til specifikke opgaver. Ved at træne på et par hundrede eksempler kan du ofte fjerne lange instruktioner, hvilket reducerer input-tokens med op til 70%.
Brug kontekst-caching, hvis din applikation gentagne gange sender samme kontekst. Dette tillader udbyderen at genvende behandlede tokens til en lavere pris, hvilket hjælper med at reducere omkostninger.
3. Optimering af RAG: Kvalitet frem for kvantitet
RAG er standarden for at bygge AI oven på data, men det implementeres ofte ineffektivt. De fleste systemer henter for meget data, hvilket øger omkostningerne.
For at reducere omkostninger skal du fokusere på omrangering:
- Hent potentielle dokumentbrikker ved hjælp af søgning. Dette er en omkostningseffektiv måde at finde relevante data på.
- Brug en model til at identificere de mest relevante brikker.
- Send kun de valgte brikker til den store sprogmodel.
Denne tilgang sikrer, at du ikke betaler for modellen at behandle unødvendige data. Caching kan også hjælpe med at omgå modellen for gentagne forespørgsler.
4. Kontrol over output-tokens
Input-tokens er relativt billige. Output-tokens er dyre. Store sprogmodeller kan være for ordrige og tilføjer unødvendige ord, der øger omkostningerne.
Du kan kontrollere dette gennem output-engineering:
- Sæt en grænse for antallet af tokens, som modellen kan generere.
- Brug JSON-tilstand og skemaer til at påtvinge strukturerede outputs.
- Brug stopsekevenser til at afbryde generering, når den nødvendige information er leveret.
5. Skiftet til open source og selvhosting
For voksende startups kan en API-first tilgang blive dyr. I stor skala kan hosting af dine egne modeller være mere omkostningseffektiv end at betale pr. token.
Implementering af modeller som Llama 3 eller Mistral på din egen infrastruktur tillader:
- Omkostningskontrol: Du betaler for hardware i stedet for tokens, hvilket gør udgifterne forudsigelige.
- Kvantisering: Kør effektive modeller på begrænset hardware uden store tab i nøjagtighed.
Den næste værdiudveksling
I AI-startup-landskabet vil vinderne være dem med stærke margener. At reducere inferensomkostninger med 80% handler ikke kun om at spare penge; det giver dig fleksibilitet til at eksperimentere, sænke priserne og forblive konkurrencedygtig.
Generativ AI er kraftfuld, men den kan være dyr. Ved at optimere dine margener gør du den både effektiv og skalérbar.
Vi anbefaler at starte med en token-revision. Identificer hvor dine tokens bliver brugt og begynd at optimere. Målet er at gøre din AI lige så effektiv, som den er intelligent. Det kræver indsats, men resultaterne er det værd.
Ønsker du at bygge et højt præsterende remote tech-team?
Tjek MyNextDeveloper, en platform hvor du kan finde de øverste 3% af softwareingeniører, som er dybt passionerede om innovation. Vores on-demand, dedikerede og grundige softwaretalent-løsninger giver en omfattende løsning til alle dine softwarebehov.
Besøg vores hjemmeside for at udforske, hvordan vi kan hjælpe dig med at sammensætte dit perfekte team.
