7 วิธีลดค่าใช้จ่าย AI ของคุณ
เดือนที่แล้ว ค่าใช้จ่าย AI API ของผมพุ่งจาก 120 USD เป็น 480 USD ผมเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ เข้าไปโดยไม่ได้ปรับแต่งให้เหมาะสม นี่คือสิ่งที่ผมเรียกว่า Tokenpocalypse ในการใช้งานจริง (production) การจัดการต้นทุนโทเคนเป็นสิ่งจำเป็น
และนี่คือ 7 วิธีที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อลดต้นทุน AI ของคุณ:
- ปรับแต่ง prompt ของคุณให้เหมาะสม ทุกตัวอักษรมีต้นทุน เลิกใช้คำสุภาพที่เกินความจำเป็นหรือการเกริ่นนำที่ยาวเหยียด
- พูดให้ตรงประเด็น
- ใช้ input ที่มีโครงสร้าง เช่น JSON
- ใช้ตัวอย่างให้น้อยที่สุดสำหรับการทำ few-shot learning
- ระบุรูปแบบ output ที่ต้องการให้ชัดเจน ผมประหยัดโทเคนไปได้ถึง 30% เพียงแค่การทำให้ prompt สั้นลง
เลือกโมเดลให้เหมาะสม อย่าใช้รถ Ferrari ไปซื้อของที่ร้านขายของชำ ใช้โมเดลขนาดใหญ่เช่น GPT-4 สำหรับงานที่ซับซ้อน และใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง Gemini Flash หรือ Llama 3 สำหรับการจัดหมวดหมู่ (classification) หรือการสกัดข้อมูล (extraction) แบบง่ายๆ โมเดลขนาดเล็กมักจะมีราคาถูกกว่าถึง 10 เท่าและทำงานเร็วกว่ามาก
ใช้ระบบ caching อย่าถามคำถามเดิมซ้ำสองครั้ง หากคุณได้รับ prompt ที่เหมือนกันหรือคล้ายกัน ให้ดึงคำตอบจาก cache เช่น Redis มาใช้แทน ผมลดจำนวนการเรียกใช้ AI ต่อวันจาก 15,000 ครั้ง เหลือเพียง 8,000 ครั้งด้วยวิธีนี้
ใช้สถาปัตยกรรม RAG อย่าส่งเอกสารทั้งฉบับไปให้ AI ให้ใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) แทน วิธีนี้จะส่งเฉพาะส่วนของข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงและเกี่ยวข้องไปยังโมเดลเท่านั้น ผมลดการใช้โทเคนลงได้ถึง 60% โดยการใช้ RAG ในแพลตฟอร์มข้อมูลของผม
ปรับแต่งการทำงานแบบ multi-agent ให้เหมาะสม ในระบบ multi-agent เหล่า agent จะคุยกันตลอดเวลา ซึ่งทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง
- ใช้กลยุทธ์การหยุดทำงานก่อนกำหนด (early exit strategy)
- หาก agent สามารถแก้โจทย์ได้ด้วยตรรกะง่ายๆ ก็ไม่จำเป็นต้องเรียกใช้ LLM
- ใช้ระบบ rule-based สำหรับการตัดสินใจที่เรียบง่าย ผมลดการเรียกใช้ LLM ลงได้ถึง 70% ในโปรเจกต์ของลูกค้า โดยการใช้การ query ฐานข้อมูลโดยตรงแทนการใช้ AI สำหรับการเช็คสต็อกสินค้าแบบง่ายๆ
- ใช้รูปแบบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ รูปแบบข้อมูลนั้นสำคัญ XML ใช้โทเคนมากกว่า JSON มาก
- เลือกใช้ JSON แทน XML
- ใช้การซ้อนกัน (nesting) ให้น้อยที่สุด
- ลบช่องว่างและคอมเมนต์ที่ไม่จำเป็นออก
- ใช้ key สั้นๆ เช่น "id" แทนที่จะเป็น "product_id" การเปลี่ยนจาก XML มาเป็น JSON ช่วยผมประหยัด output tokens ไปได้ 25%
- ใช้กลยุทธ์แบบ multi-provider อย่าพึ่งพาผู้ให้บริการเพียงรายเดียว ให้ใช้ router เพื่อส่งงานไปยังโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานนั้นๆ ส่งงานง่ายๆ ไปยังผู้ให้บริการราคาถูกอย่าง Groq หรือ Cerebras และส่งงานที่ซับซ้อนไปยังโมเดลระดับไฮเอนด์ วิธีนี้จะช่วยรักษาต้นทุนให้ต่ำและทำให้ระบบมีความยืดหยุ่น (resilient)
Source: https://dev.to/merbayerp/7-ways-to-reduce-your-ai-bill-smart-strategies-21hc
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi