ผมลดค่าใช้จ่าย AI API ลงได้ถึง 70%
บิล OpenAI ของผมพุ่งจาก $30 เป็น $150 สาเหตุมาจาก Slack bot ตัวเล็กๆ ตัวหนึ่ง การส่ง prompt ซ้ำๆ และการลองใหม่ (retries) ทำให้เสียค่าใช้จ่ายสูงเกินไป
ผมลองใช้วิธีแก้ปัญหาแบบง่ายๆ แล้ว ผมใช้การทำ caching แบบพื้นฐาน ผมเปลี่ยน model แต่ก็ไม่มีอะไรได้ผลเลย ผู้ใช้มักจะเปลี่ยนคำพูดในการถามคำถามใหม่ การทำ caching แบบพื้นฐานจึงล้มเหลวเมื่อมีการเปลี่ยนคำพูด
ผมเลยสร้าง AI proxy ขึ้นมา มันจะทำหน้าที่อยู่ตรงกลางระหว่างแอปของผมกับ API มันทำหน้าที่ 3 อย่าง:
- Semantic caching: ผมใช้ embeddings เพื่อค้นหาคำถามที่คล้ายกัน และจะส่งคำตอบจาก cache หากมีความคล้ายคลึงกันสูง
- Rate limiting: ผมใช้ Redis เพื่อป้องกันการส่ง request เข้ามาจำนวนมากในเวลาอันสั้น (request bursts)
- Retry buffers: ตัว proxy จะทำการ retry การเรียกใช้งานที่ล้มเหลวโดยอัตโนมัติ
สิ่งนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายของผมลงได้ถึง 70%
แต่มันก็มีสิ่งที่ต้องแลก (trade-offs):
- Latency: มันเพิ่มความหน่วงขึ้น 200ms ต่อหนึ่ง request
- Memory: Redis ต้องใช้พื้นที่สำหรับเก็บ vectors
- Accuracy: prompt ที่คล้ายกันบางอย่างอาจต้องการคำตอบที่ต่างกัน
บทเรียนสำหรับคุณ:
- เริ่มต้นด้วยเครื่องมือ open source อย่าง LiteLLM
- ติดตามข้อมูลของคุณตั้งแต่วันแรก
- ใช้ message queues สำหรับช่วงที่มี traffic สูง
เลิกมองว่า AI API เป็นกล่องดำ (black boxes) เพราะจริงๆ แล้วพวกมันคือ HTTP endpoints จงใช้ middleware ในการควบคุมพวกมัน
แล้วคุณล่ะ ใช้ระบบแบบไหนอยู่? คุณใช้บริการสำเร็จรูปหรือสร้างขึ้นมาเอง?