Le coût de la LLM est devenu une préoccupation essentielle pour les entreprises et les développeurs tirant parti de modèles de grandes langues (LLM) pour leurs applications. Alors que les organisations intègrent de plus en plus ces systèmes d’IA avancés dans leurs flux de travail, comprendre comment les coûts sont structurés et les facteurs qui les influencent deviennent essentiels. Avec des modèles comme GPT-4O, les coûts sont souvent déterminés par le nombre de jetons d’entrée et de sortie traités, ce qui rend la gestion efficace des coûts pour une utilisation efficace.
Qu’est-ce que le coût LLM?
Le coût LLM fait référence au total des dépenses associées à l’utilisation de modèles de langage importants pour des tâches telles que la génération de texte et la compréhension. Cela comprend divers facteurs tels que les dépenses opérationnelles, les exigences de calcul et les modèles de prix utilisés par les prestataires de services. Comprendre ces composants peut aider les organisations à prendre des décisions éclairées lors de la mise en œuvre de solutions LLM dans leurs opérations.
Facteurs contribuant aux coûts élevés
Plusieurs éléments clés stimulent les coûts globaux de LLM, influençant considérablement la budgétisation et l’allocation des ressources aux entreprises mettant en œuvre ces modèles.
Taille du modèle
La complexité et l’échelle du modèle sont directement en corrélation avec ses coûts opérationnels. Les modèles plus grands, qui sont souvent plus généralisés, nécessitent beaucoup plus de puissance de calcul par rapport aux versions plus petites et spécialisées. Par exemple, un petit modèle affiné pour des tâches spécifiques a tendance à être plus rentable qu’un grand modèle conçu pour des applications plus larges.
Demander un volume
La fréquence des demandes envoyées à un LLM peut entraîner des augmentations de coûts substantielles. Des volumes de demande plus élevés signifient non seulement que davantage de jetons sont traités mais également des demandes de calcul plus élevées. L’analyse des modèles d’utilisation peut aider les organisations à anticiper les coûts liés à des taux de demande variables et à ajuster leurs stratégies en conséquence.
Puissance de calcul
Les exigences de calcul pour l’exécution de différentes tâches peuvent varier considérablement entre les LLM. Des tâches plus complexes, telles que des conversations multiples, exigent des ressources plus élevées, ce qui entraîne une augmentation des coûts. Les organisations doivent évaluer les besoins de calcul spécifiques pour chaque application afin d’estimer les dépenses avec précision.
Charge basée sur les jetons
De nombreux fournisseurs de LLM utilisent un système de charge basé sur des jetons, où les coûts s’étendent en fonction du nombre de jetons traités. Cette structure comprend souvent des plans de tarification à plusieurs niveaux qui peuvent avoir un impact significatif sur les dépenses pour les utilisateurs à volume élevé. Comprendre comment ces coûts s’accumulent est essentiel pour une budgétisation efficace.
Stratégies de réduction des coûts
Les organisations peuvent mettre en œuvre plusieurs stratégies pour optimiser leur utilisation des LLM et atténuer les dépenses opérationnelles. Ces stratégies se concentrent sur l’amélioration de l’efficacité et la création de choix tactiques concernant l’utilisation du modèle.
Utilisez des modèles plus petits et spécifiques à la tâche
La transition vers des modèles plus petits et spécialisés peut réduire considérablement les coûts. Les routeurs LLM peuvent aider à optimiser les performances en dirigeant les demandes vers le modèle approprié, ce qui peut aider à maintenir la qualité tout en minimisant les dépenses.
Optimiser les invites LLM
L’alimentation des invites efficaces est cruciale pour minimiser l’utilisation des jetons. Des techniques telles que l’ingénierie rapide peuvent aider à rationaliser les entrées, garantir que les informations nécessaires sont transmises sans jetons excessifs. Des outils comme LLMlingua sont disponibles pour aider à créer des invites optimales distillant des requêtes complexes en phrasé plus efficace.
Mettre en œuvre la mise en cache sémantique
La mise en cache sémantique peut améliorer l’efficacité de la réponse en stockant des données fréquemment consultées ou des interactions précédentes. Cette approche contraste avec la mise en cache traditionnelle et peut entraîner des économies de coûts en réduisant le traitement en double. Des solutions comme GPTCache offrent des mécanismes pour mettre en œuvre efficacement la mise en cache sémantique.
Résumer les histoires de chat
Le maintien de nombreuses histoires de chat peut gonfler les dénombrements de jetons, ce qui entraîne des coûts plus élevés. L’utilisation d’outils comme la mémoire de conversation de Langchain peut aider à résumer les interactions passées, en réduisant l’utilisation de jetons tout en conservant le contexte essentiel pour les conversations en cours.
Mener une distillation du modèle
La distillation du modèle consiste à créer des versions plus petites et optimisées de modèles plus grands qui conservent des caractéristiques de performance similaires. Les modèles distillés réussis, comme l’ORCA-2 de Microsoft, démontrent un potentiel d’économies significatives tout en offrant des fonctionnalités comparables à leurs homologues plus grands. Ce processus peut être une avenue prometteuse pour les organisations qui cherchent à utiliser les LLM sans encourir des coûts prohibitifs.
