Die KI-Margin-Krise: Wie wir unsere Inference-Kosten um 80% gesenkt haben

Die Gold-Rush-Phase der Generativen KI bewegt sich in eine Ära der Effizienz. Anfang 2023 wollten die meisten Tech-Startups nur einen Prompt zum Laufen bringen. Jetzt, da wir Generative-KI-Anwendungen mit Tausenden von Nutzern einsetzen, hat sich die Diskussion von „Kann Generative KI das leisten?" zu „Wie viel kostet Generative KI pro Anfrage?" verschoben.

Die Kosten für die Nutzung eines Generative-KI-Modells, also der Preis, den man an einen Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Google für jeden generierten Token zahlt, können für Startups zum großen Problem werden. Die Kosten können höher sein als das Hosting. Wenn Ihre Kosten nicht angemessen sind, ist Ihre Generative-KI-Funktion kein Produkt – sie ist eine Verbindlichkeit.

Wir sind der Ansicht, dass die Inferenz-Ökonomie für KI-Ingenieure im Jahr 2024 sehr wichtig ist. Durch eine mehrschichtige Optimierungsstrategie haben wir gesehen, dass Teams ihre Ausgaben um bis zu 80% senken, ohne die Ausgabequalität zu beeinträchtigen. Hier ist ein Plan, um Ihre Generative-KI-Margen zu beherrschen.

1. Die Multi-Modell-Routing-Strategie

Startups machen oft den Fehler, ein Generative-KI-Modell für jede Aufgabe zu verwenden. GPT-4 oder Claude für alles zu nutzen ist wie die Einstellung eines Doktors zur Beantwortung einer Kundenservicefrage. Das ist keine effiziente Nutzung von Generativer KI.

Um Kosten zu sparen, müssen Sie Ihre Aufgaben nach Komplexität kategorisieren. Wir empfehlen eine dreistufige Architektur:

• Stufe 1: Komplexe Aufgaben wie logisches Denken, mehrstufige Logik und kreatives Schreiben. Nutzen Sie hier fortschrittliche Generative-KI-Modelle.
• Stufe 2: Mittel komplexe Aufgaben wie Zusammenfassung, Extraktion oder Sentimentanalyse. Nutzen Sie Modelle wie Flash oder Haiku.
• Stufe 3: Aufgaben wie Klassifizierung, Formatierung oder Datenbereinigung. Nutzen Sie kleine oder Open-Source-Modelle wie Llama 3.

Mit einem Model Router kann Ihre Anwendung das passende Modell basierend auf der Nutzerintention auswählen. Das Leiten von 60% Ihres Traffics zu kleineren Modellen kann Ihre Rechnung um die Hälfte reduzieren.

2. Die Kunst des Prompt-Pruning und der Kompression

Tokens sind das, wofür Sie zahlen, wenn Sie große Sprachmodelle verwenden. Sie geben wahrscheinlich zu viel für unnötige Wörter aus. Lange Prompts und wiederholte Kontextfenster können die Kosten erhöhen. Diese Modelle benötigen nicht so viel Text, um Ihre Absicht zu verstehen.

Vermeiden Sie übermäßige Ausführlichkeit in Prompts, da viele Entwickler lange Beispiele einbeziehen. Obwohl wirksam, erhöhen sie auch die Kosten. Wir empfehlen, Modelle für spezifische Aufgaben fine-tuning. Durch das Training an wenigen hundert Beispielen können Sie oft lange Anweisungen entfernen und die Input-Tokens um bis zu 70% reduzieren.

Nutzen Sie Context Caching, wenn Ihre Anwendung wiederholt denselben Kontext sendet. Dies ermöglicht dem Anbieter, verarbeitete Tokens zu einem niedrigeren Preis wiederzuverwenden, was die Kosten senkt.

3. RAG optimieren: Qualität vor Quantität

RAG ist der Standard für die Erstellung von KI auf Basis von Daten, wird aber oft ineffizient implementiert. Die meisten Systeme rufen zu viele Daten ab, was die Kosten erhöht.

Um die Kosten zu senken, konzentrieren Sie sich auf Reranking:

• Rufen Sie potenzielle Dokumentchunks durch die Suche ab. Das ist eine kostengünstige Möglichkeit, relevante Daten zu finden.
• Verwenden Sie ein Modell, um die relevantesten Chunks zu identifizieren.
• Senden Sie nur diese ausgewählten Chunks an das große Sprachmodell.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass Sie nicht dafür zahlen, dass das Modell unnötige Daten verarbeitet. Caching kann auch dabei helfen, das Modell für wiederholte Abfragen zu umgehen.

4. Kontrolle der Output-Tokens

Input-Tokens sind relativ günstig. Output-Tokens sind teuer. Große Sprachmodelle können zu ausschweifend sein und unnötige Wörter hinzufügen, die die Kosten erhöhen.

Sie können dies durch Output-Engineering kontrollieren:

• Legen Sie eine Grenze für die Anzahl der Tokens fest, die das Modell generieren kann.
• Nutzen Sie JSON-Modus und Schemas, um strukturierte Ausgaben zu erzwingen.
• Nutzen Sie Stop-Sequenzen, um die Generierung zu stoppen, sobald die erforderlichen Informationen bereitgestellt sind.

5. Der Wechsel zu Open Source und eigenständigem Hosting

Für wachsende Startups kann ein API-first-Ansatz kostspielig werden. In großem Maßstab kann das Hosting eigener Modelle kostengünstiger sein als die Zahlung pro Token.

Das Bereitstellen von Modellen wie Llama 3 oder Mistral auf Ihrer eigenen Infrastruktur ermöglicht:

• Kostenkontrolle: Sie zahlen für Hardware statt für Tokens, was die Ausgaben vorhersehbar macht.
• Quantisierung: Führen Sie effiziente Modelle auf begrenzter Hardware ohne großen Genauigkeitsverlust aus.

Der nächste Werteaustausch

In der KI-Startup-Landschaft werden die Gewinner diejenigen mit starken Margen sein. Eine Reduzierung der Inferenzkosten um 80% geht nicht nur um Geldersparnis; es gibt dir die Flexibilität zum Experimentieren, Preise zu senken und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Generative KI ist mächtig, kann aber teuer sein. Durch die Optimierung Ihrer Margen machen Sie sie sowohl effizient als auch skalierbar.

Wir empfehlen, mit einem Token-Audit zu beginnen. Identifizieren Sie, wo Ihre Tokens ausgegeben werden, und beginnen Sie zu optimieren. Das Ziel ist es, Ihre KI so effizient wie intelligent zu gestalten. Es erfordert Anstrengung, aber die Ergebnisse lohnen sich.

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