۷ روش برای کاهش هزینه‌های هوش مصنوعی شما

ماه گذشته، صورت‌حساب API هوش مصنوعی من از ۱۲۰ دلار به ۴۸۰ دلار جهش کرد. من ویژگی‌های جدیدی را بدون بهینه‌سازی اضافه کردم. من به این وضعیت «توکن‌پاکالیپس» (Tokenpocalypse) می‌گویم. در محیط عملیاتی، مدیریت هزینه‌های توکن یک ضرورت است.

در اینجا ۷ روش کاربردی برای کاهش هزینه‌های هوش مصنوعی شما آورده شده است:

۱. پرامپت‌های خود را بهینه کنید هر کاراکتر هزینه دارد. از استفاده از کلمات پرکننده مؤدبانه یا مقدمه‌های طولانی خودداری کنید.

  • مستقیم صحبت کنید.
  • از ورودی‌های ساختاریافته مانند JSON استفاده کنید.
  • برای یادگیری few-shot از حداقل مثال‌ها استفاده کنید.
  • قالب دقیق خروجی خود را مشخص کنید. من تنها با کوتاه کردن پرامپت‌هایم، ۳۰٪ در مصرف توکن‌ها صرفه‌جویی کردم.

۲. مدل مناسب را انتخاب کنید برای رفتن به خواربارفروشی از فراری استفاده نکنید. برای وظایف پیچیده از مدل‌های بزرگ مانند GPT-4 استفاده کنید. برای طبقه‌بندی یا استخراج ساده، از مدل‌های کوچک‌تر مانند Gemini Flash یا Llama 3 استفاده کنید. مدل‌های کوچک اغلب ۱۰ برابر ارزان‌تر و بسیار سریع‌تر هستند.

۳. سیستم کشینگ (Caching) پیاده‌سازی کنید یک سوال را دو بار نپرسید. اگر پرامپت‌های یکسان یا مشابه دریافت کردید، پاسخ را از یک کش مانند Redis ارائه دهید. من با استفاده از این روش، فراخوانی‌های روزانه هوش مصنوعی خود را از ۱۵,۰۰۰ به ۸,۰۰۰ کاهش دادم.

۴. از معماری RAG استفاده کنید کل اسناد را به هوش مصنوعی نفرستید. از Retrieval-Augmented Generation (RAG) استفاده کنید. این روش فقط بخش‌های خاص و مرتبط داده‌های شما را به مدل ارسال می‌کند. من با استفاده از RAG در پلتفرم داده‌هایم، مصرف توکن را ۶۰٪ کاهش دادم.

۵. جریان‌های چند-عاملی (multi-agent) را بهینه کنید در سیستم‌های چند-عاملی، عامل‌ها مدام با یکدیگر صحبت می‌کنند. این کار هزینه‌بر است.

  • از استراتژی خروج زودهنگام استفاده کنید.
  • اگر یک عامل می‌تواند وظیفه‌ای را با منطق ساده حل کند، LLM را فراخوانی نکنید.
  • برای تصمیم‌گیری‌های ساده از سیستم‌های مبتنی بر قانون (rule-based) استفاده کنید. من در یک پروژه مشتری، با استفاده از پرس‌وجوهای مستقیم پایگاه داده به جای هوش مصنوعی برای بررسی‌های ساده موجودی، فراخوانی‌های LLM را ۷۰٪ کاهش دادم.

۶. از فرمت‌های داده کارآمد استفاده کنید فرمت اهمیت دارد. XML نسبت به JSON توکن‌های بسیار بیشتری مصرف می‌کند.

  • JSON را به XML ترجیح دهید.
  • از تودرتویی (nesting) حداقلی استفاده کنید.
  • فضاهای خالی و کامنت‌های اضافی را حذف کنید.
  • از کلیدهای کوتاه مانند "id" به جای "product_id" استفاده کنید. تغییر از XML به JSON باعث شد ۲۵٪ در توکن‌های خروجی صرفه‌جویی کنم.

۷. از استراتژی چند-تامین‌کننده استفاده کنید به یک تامین‌کننده متکی نباشید. از یک روتر (router) استفاده کنید تا وظایف را به بهترین مدل برای آن کار ارسال کند. وظایف ساده را به تامین‌کنندگان ارزان مانند Groq یا Cerebras بفرستید. وظایف پیچیده را به مدل‌های سطح بالا ارسال کنید. این کار هزینه‌ها را پایین و سیستم‌ها را مقاوم نگه می‌دارد.

Source: https://dev.to/merbayerp/7-ways-to-reduce-your-ai-bill-smart-strategies-21hc

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi