De goudgraafsfase van Generatieve AI gaat over naar een era van efficiëntie. Begin 2023 wilden de meeste tech-startups gewoon een prompt aan het werk krijgen. Nu we deze Generatieve AI-toepassingen met duizenden gebruikers gebruiken, is het gesprek verschoven van "Kan Generatieve AI dit doen?" naar "Hoeveel kost Generatieve AI per aanvraag?"
De kosten voor het gebruik van een Generatief AI-model, wat de prijs is die aan een provider zoals OpenAI, Anthropic of Google wordt betaald voor elk gegenereerd token, kunnen een groot probleem voor startups worden. Het kan duurder zijn dan hosting. Als uw kosten niet redelijk zijn, is uw Generatieve AI-functie geen product; het is een verplichting.
We geloven dat inferenceconomie erg belangrijk is voor AI-engineers in 2024. Door een gelaagde optimalisatiestrategie te gebruiken, hebben we gezien dat teams hun uitgaven met tot 80% hebben verminderd zonder kwaliteitsverlies. Hier is een plan om uw Generatieve AI-marges onder controle te krijgen.
1. De Multi-Model Routing-strategie
Startups maken vaak de fout om één Generatief AI-model voor elke taak te gebruiken. GPT-4 of Claude voor alles gebruiken is als het inhuren van een doctor voor het beantwoorden van een klantenservicevraag. Dit is geen efficiënt gebruik van Generatieve AI.
Om kosten te besparen, moet u uw taken categoriseren op basis van complexiteit. We raden een architectuur met drie niveaus aan:
- Niveau 1: Complexe taken zoals redenering, meerstappige logica en creatief schrijven. Gebruik hier geavanceerde Generatieve AI-modellen.
- Niveau 2: Taken van gemiddelde complexiteit zoals samenvatting, extractie of sentimentanalyse. Gebruik modellen zoals Flash of Haiku.
- Niveau 3: Taken zoals classificatie, opmaak of gegevensreiniging. Gebruik kleine of open-source modellen zoals Llama 3.
Met behulp van een modelrouter kan uw toepassing het juiste model selecteren op basis van gebruikersintenties. Door 60% van uw verkeer naar kleinere modellen te sturen, kunt u uw rekening met de helft verlagen.
2. De kunst van promptsnoei en -compressie
Tokens zijn wat u betaalt bij het gebruik van grote taalmodellen. U geeft waarschijnlijk te veel uit aan onnodige woorden. Lange prompts en repetitieve contextvensters kunnen de kosten verhogen. Deze modellen hebben niet zoveel tekst nodig om uw bedoeling te begrijpen.
Vermijd buitensporige woordkeus in prompts, omdat veel ontwikkelaars lange voorbeelden opnemen. Hoewel effectief, verhogen deze ook de kosten. We stellen voor om modellen voor specifieke taken af te stemmen. Door training op enkele honderden voorbeelden, kunt u vaak lange instructies verwijderen en invoertokens met tot 70% verlagen.
Gebruik contextcaching als uw toepassing herhaaldelijk dezelfde context verzendt. Dit stelt de provider in staat om verwerkte tokens tegen een lagere prijs opnieuw te gebruiken, wat helpt bij kostenreductie.
3. RAG optimaliseren: Kwaliteit boven kwantiteit
RAG is de standaard voor het bouwen van AI bovenop gegevens, maar het wordt vaak inefficiënt geïmplementeerd. De meeste systemen halen te veel gegevens op, wat de kosten verhoogt.
Om kosten te verlagen, richt u zich op herschikking:
- Haal potentiële documentfragmenten op met zoeken. Dit is een kosteneffectieve manier om relevante gegevens te vinden.
- Gebruik een model om de meest relevante chunks te identificeren.
- Stuur alleen die geselecteerde chunks naar het grote taalmodel.
Deze aanpak zorgt ervoor dat u niet betaalt voor het model om onnodige gegevens te verwerken. Caching kan ook helpen het model te omzeilen voor herhaalde zoekopdrachten.
4. Uitvoertokencontrole
Invoertokens zijn relatief goedkoop. Uitvoertokens zijn duur. Grote taalmodellen kunnen te veel woorden gebruiken en onnodige woorden toevoegen die de kosten verhogen.
U kunt dit controleren via uitvoertechniek:
- Stel een limiet in voor het aantal tokens dat het model kan genereren.
- Gebruik JSON-modus en schema's om gestructureerde outputs af te dwingen.
- Gebruik stopvolgorde om de generatie te beëindigen zodra de vereiste informatie is verstrekt.
5. De verschuiving naar Open Source en Self-Hosting
Voor groeiende startups kan een API-first-benadering duur worden. Op schaal kan het hosten van uw eigen modellen kosteneffectiever zijn dan betalen per token.
Het implementeren van modellen zoals Llama 3 of Mistral op uw eigen infrastructuur biedt:
- Kostenbeheer: U betaalt voor hardware in plaats van tokens, waardoor uitgaven voorspelbaar worden.
- Kwantisering: Voer efficiënte modellen uit op beperkte hardware zonder groot nauwkeurigheidsverlies.
De volgende waardeuitwisseling
In het AI-startuplandschap zullen winnaars degenen zijn met sterke marges. De inferenckosten met 80% verlagen gaat niet alleen om geld besparen; het geeft u de flexibiliteit om te experimenteren, prijzen te verlagen en competitief te blijven.
Generatieve AI is krachtig, maar kan duur zijn. Door uw marges te optimaliseren, maakt u het zowel efficiënt als schaalbaar.
We raden aan om te beginnen met een tokenaudit. Identificeer waar uw tokens worden uitgegeven en begin met optimaliseren. Het doel is uw AI zo efficiënt als intelligent te maken. Het kost moeite, maar de resultaten zijn het waard.
Op zoek naar het opbouwen van een krachtig remote tech-team?
Bekijk MyNextDeveloper, een platform waar u de top 3% van softwareengineers kunt vinden die diep enthousiast zijn over innovatie. Onze on-demand, dedicated en grondige softwaretalentoplossingen bieden een alomvattende oplossing voor al uw softwarevereisten.
Bezoek onze website om te verkennen hoe wij u kunnen helpen bij het samenstellen van uw perfecte team.
