اپنے AI بل کو کم کرنے کے 7 طریقے
گزشتہ ماہ، میرا AI API بل 120 USD سے بڑھ کر 480 USD ہو گیا۔ میں نے بغیر کسی بہتری (optimization) کے نئے فیچرز شامل کر دیے۔ میں اسے Tokenpocalypse کہتا ہوں۔ پروڈکشن میں، ٹوکن کے اخراجات کو سنبھالنا ایک ضرورت ہے۔
یہاں آپ کے AI اخراجات کو کم کرنے کے 7 عملی طریقے درج ہیں:
- اپنے پرامپٹس (prompts) کو بہتر بنائیں ہر حرف کی قیمت ادا کرنی پڑتی ہے۔ شائستہ فالتو الفاظ یا طویل تعارف استعمال کرنا بند کریں۔
- براہ راست بات کریں۔
- JSON جیسے منظم ان پٹس استعمال کریں۔
- few-shot learning کے لیے کم سے کم مثالیں استعمال کریں۔
- اپنے آؤٹ پٹ کا درست فارمیٹ متعین کریں۔ میں نے صرف اپنے پرامپٹس کو مختصر کر کے ٹوکنز میں 30% کی بچت کی۔
صحیح ماڈل کا انتخاب کریں گروسری اسٹور جانے کے لیے فراری استعمال نہ کریں۔ پیچیدہ کاموں کے لیے GPT-4 جیسے بڑے ماڈلز استعمال کریں۔ سادہ classification یا extraction کے لیے Gemini Flash یا Llama 3 جیسے چھوٹے ماڈلز استعمال کریں۔ چھوٹے ماڈلز اکثر قیمت میں 1/10ویں حصے کے ہوتے ہیں اور بہت زیادہ تیز ہوتے ہیں۔
کیشنگ (caching) کا استعمال کریں ایک ہی سوال دو بار نہ پوچھیں۔ اگر آپ کو ایک جیسے یا ملتے جلتے پرامپٹس موصول ہوتے ہیں، تو Redis جیسے کیش سے جواب فراہم کریں۔ میں نے اس طریقے کو استعمال کرتے ہوئے اپنے روزانہ کے AI کالز کو 15,000 سے کم کر کے 8,000 کر دیا۔
RAG آرکیٹیکچر کا استعمال کریں AI کو پورے دستاویزات نہ بھیجیں۔ Retrieval-Augmented Generation (RAG) کا استعمال کریں۔ یہ طریقہ آپ کے ڈیٹا کے صرف مخصوص اور متعلقہ حصوں کو ماڈل تک پہنچاتا ہے۔ میں نے اپنے ڈیٹا پلیٹ فارم میں RAG استعمال کر کے ٹوکن کے استعمال میں 60% کمی کی۔
ملٹی ایجنٹ فلو (multi-agent flows) کو بہتر بنائیں ملٹی ایجنٹ سسٹمز میں، ایجنٹس مسلسل ایک دوسرے سے بات کرتے ہیں۔ یہ مہنگا پڑتا ہے۔
- early exit strategy استعمال کریں۔
- اگر کوئی ایجنٹ سادہ منطق (logic) سے کام حل کر سکتا ہے، تو LLM کو کال نہ کریں۔
- سادہ فیصلوں کے لیے rule-based سسٹمز استعمال کریں۔ میں نے ایک کلائنٹ پروجیکٹ میں سادہ اسٹاک چیک کے لیے AI کے بجائے براہ راست ڈیٹا بیس کوئریز استعمال کر کے LLM کالز میں 70% کمی کی۔
- موثر ڈیٹا فارمیٹس کا استعمال کریں فارمیٹ اہمیت رکھتا ہے۔ XML، JSON کے مقابلے میں بہت زیادہ ٹوکنز استعمال کرتا ہے۔
- XML کے بجائے JSON کو ترجیح دیں۔
- کم سے کم nesting استعمال کریں۔
- اضافی سپیس اور کمنٹس ہٹا دیں۔
- "product_id" کے بجائے "id" جیسی مختصر keys استعمال کریں۔ XML سے JSON پر منتقل ہونے سے میرے آؤٹ پٹ ٹوکنز میں 25% کی بچت ہوئی۔
- ملٹی پرووائیڈر حکمت عملی اپنائیں صرف ایک پرووائیڈر پر انحصار نہ کریں۔ کام کے لیے بہترین ماڈل تک ٹاسک بھیجنے کے لیے ایک router استعمال کریں۔ سادہ کاموں کے لیے Groq یا Cerebras جیسے سستے پرووائیڈرز کو بھیجیں۔ پیچیدہ کاموں کے لیے ہائی اینڈ ماڈلز کا استعمال کریں۔ اس سے اخراجات کم رہتے ہیں اور سسٹم مستحکم رہتا ہے۔
Source: https://dev.to/merbayerp/7-ways-to-reduce-your-ai-bill-smart-strategies-21hc
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi