La fase della Gold Rush dell'IA generativa si sta spostando verso un'era di efficienza. All'inizio del 2023, la maggior parte delle startup tecnologiche voleva semplicemente far funzionare un prompt. Ora che utilizziamo queste applicazioni di IA generativa con migliaia di utenti, la conversazione è passata da "L'IA generativa può fare questo?" a "Quanto costa l'IA generativa per richiesta?"
Il costo dell'utilizzo di un modello di IA generativa, ovvero il prezzo pagato a un fornitore come OpenAI, Anthropic, o Google per ogni token generato, può diventare un grande problema per le startup. Può essere più costoso dell'hosting. Se i tuoi costi non sono ragionevoli, la tua funzione di IA generativa non è un prodotto; è una passività.
Crediamo che l'economia dell'inferenza sia molto importante per gli ingegneri dell'IA nel 2024. Utilizzando una strategia di ottimizzazione a strati, abbiamo visto team ridurre i loro costi fino all'80% senza perdere la qualità dell'output. Ecco un piano per padroneggiare i tuoi margini di IA generativa.
1. La strategia del routing multi-modello
Le startup spesso commettono l'errore di utilizzare un modello di IA generativa per ogni attività. Usare GPT-4 o Claude per tutto è come assumere un dottorato per rispondere a una domanda del servizio clienti. Questo non è un uso efficiente dell'IA generativa.
Per risparmiare sui costi, devi categorizzare le tue attività per complessità. Consigliamo un'architettura a tre livelli:
- Livello 1: Attività complesse come ragionamento, logica multi-step e scrittura creativa. Utilizza modelli avanzati di IA generativa qui.
- Livello 2: Attività di media complessità come sintesi, estrazione o analisi del sentimento. Utilizza modelli come Flash o Haiku.
- Livello 3: Attività come classificazione, formattazione o pulizia dei dati. Utilizza modelli piccoli o open-source come Llama 3.
Utilizzando un model router, la tua applicazione può selezionare il modello appropriato in base all'intento dell'utente. Inviare il 60% del tuo traffico a modelli più piccoli può ridurre la tua fattura della metà.
2. L'arte della potatura e compressione dei prompt
I token sono quello che paghi quando utilizzi modelli di linguaggio di grandi dimensioni. È probabile che tu stia spendendo troppo per parole non necessarie. I prompt lunghi e le finestre di contesto ripetitive possono aumentare i costi. Questi modelli non hanno bisogno di così tanto testo per comprendere il tuo intento.
Evita le formulazioni eccessive nei prompt, poiché molti sviluppatori includono esempi lunghi. Sebbene efficaci, aumentano anche i costi. Suggeriamo di ottimizzare i modelli per attività specifiche. Addestrando su qualche centinaio di esempi, spesso puoi rimuovere le istruzioni lunghe, riducendo i token di input fino al 70%.
Utilizza la memorizzazione del contesto se la tua applicazione invia ripetutamente lo stesso contesto. Questo consente al provider di riutilizzare i token elaborati a un prezzo inferiore, il che aiuta a ridurre i costi.
3. Ottimizzazione del RAG: qualità rispetto alla quantità
RAG è lo standard per la costruzione di IA sopra i dati, ma è spesso implementato in modo inefficiente. La maggior parte dei sistemi recupera troppi dati, il che aumenta i costi.
Per ridurre i costi, concentrati sulla ri-classificazione:
- Recupera potenziali blocchi di documenti utilizzando la ricerca. Questo è un modo conveniente per trovare dati rilevanti.
- Utilizza un modello per identificare i blocchi più rilevanti.
- Invia solo quei blocchi selezionati al modello di linguaggio di grandi dimensioni.
Questo approccio garantisce che non stai pagando il modello per elaborare dati non necessari. La memorizzazione può anche aiutare a bypassare il modello per le query ripetute.
4. Controllo del token di output
I token di input sono relativamente economici. I token di output sono costosi. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni possono essere troppo verbosi, aggiungendo parole non necessarie che aumentano i costi.
Puoi controllare questo attraverso l'ingegneria dell'output:
- Imposta un limite al numero di token che il modello può generare.
- Utilizza la modalità JSON e gli schemi per applicare output strutturati.
- Utilizza sequenze di arresto per interrompere la generazione una volta fornite le informazioni richieste.
5. Il passaggio all'open source e all'auto-hosting
Per le startup in crescita, un approccio incentrato sulle API può diventare costoso. Su larga scala, ospitare i tuoi modelli può essere più conveniente che pagare per token.
Distribuire modelli come Llama 3 o Mistral sulla tua infrastruttura consente:
- Controllo dei costi: Paghi per l'hardware invece che per i token, rendendo le spese prevedibili.
- Quantizzazione: Esegui modelli efficienti su hardware limitato senza perdite significative di precisione.
Il prossimo scambio di valore
Nel panorama delle startup di IA, i vincitori saranno coloro che hanno margini forti. Ridurre i costi di inferenza dell'80% non è solo una questione di risparmiare denaro; ti dà la flessibilità di sperimentare, abbassare i prezzi e rimanere competitivo.
L'IA generativa è potente, ma può essere costosa. Ottimizzando i tuoi margini, la rendi sia efficiente che scalabile.
Consigliamo di iniziare con un audit dei token. Identifica dove vengono spesi i tuoi token e inizia a ottimizzare. L'obiettivo è rendere la tua IA efficiente quanto è intelligente. Richiede sforzo, ma i risultati ne valgono la pena.
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