איך לשלב LLM במוצר שלך בלי להרוס את העלויות או את ה-Latency
בניית דמו של AI היא קלה. מקבלים מפתח API, כותבים prompt, ומראים אותו לצוות.
ואז משחררים אותו. התנועה מגיעה. העלויות שלך מזנקות וה-Latency שלך עולה בחדות.
המעבר מדמו למוצר אמיתי דורש הנדסת עלויות ו-Latency. הנה איך עושים זאת.
בשלו את הפלט שלך
רוב ה-APIs גובים תשלום לפי tokens. עלות של output tokens גבוהה יותר מעלות של input tokens.
אנשים משקיעים זמן בקיצור ה-prompts אבל נותנים למודל לפטפט. זו טעות.
כדי לחסוך כסף וזמן, הגבילו את הפלט:
- בקשו JSON.
- בקשו משפט בודד.
- הגדירו מגבלת max_tokens.
- הורו למודל להיות תמציתי.
תשובות קצרות הן מהירות וזולות יותר.
הפסיקו לבצע קריאות מיותרות
הדרך הטובה ביותר לחסוך היא לא לקרוא למודל בכלל.
- השתמשו ב-caching: שמרו תשובות לשאלות נפוצות. semantic cache יכול לעזור אם השאלות דומות אך לא זהות.
- השתמשו ב-routing: אל תשתמשו במודל הכי טוב שלכם למשימות פשוטות. השתמשו במודל קטן וזול לסיווג (classification). שמרו את המודל היקר לעבודה מורכבת.
שפרו את חווית המשתמש
אם תשובה