Hoe verlaag je LLM-kosten zonder antwoordkwaliteit te verliezen?
Automatische vertaling
Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Meet de kosten per succesvol afgeronde taak en test daarna uitvoerlimieten, caching, batchverwerking of goedkopere models op een apart gehouden evaluatieset. Een lagere rekening voor tokens is alleen nuttig als het systeem nog steeds aan de eisen voor kwaliteit en latency voldoet. Begin met herhaald werk of dure groepen verzoeken die je in je gebruiksgegevens ziet.
Bepaal de werkelijke kosten
Voor een API met prijzen per miljoen tokens zijn de vereenvoudigde kosten van een verzoek zonder caching:
Gebruik actuele tarieven, zoals die in de prijsdocumentatie van OpenAI. Bereken prijzen voor gecachte invoer, kosten voor tools en nieuwe pogingen afzonderlijk. Vergelijk de som van alle aanroepen die nodig zijn om een taak af te ronden, inclusief routing en validatie.
Neem bij hosting op eigen infrastructuur GPU-tijd, ongebruikte capaciteit, opslag, netwerk, beheer en ontwikkelwerk mee. Als je alleen de GPU-huur deelt door het aantal gegenereerde tokens, kunnen aanzienlijke kosten ongeteld blijven.
Pas de wijziging toe op geschikte verzoeken
| Wijziging | Waar die kan helpen | Wat je moet controleren |
|---|---|---|
| Kortere uitvoer | Antwoorden met onnodige details | Volledigheid en fouten door afgekorte uitvoer |
| Prefix caching | Herhaalde compatibele promptprefixen | Trefferpercentage, voorwaarden van de aanbieder en behouden geheugen |
| Batchverwerking | Werk dat kan wachten | Termijn voor afronding en afhandeling van fouten |
| Model routing | Verzoeken die een goedkoper model kan beantwoorden | Verkeerd gerouteerde verzoeken, routerkosten en kwaliteit van het volledige proces |
| Quantization | Ondersteunde combinaties van models en runtimes op eigen infrastructuur | Kwaliteit, throughput, geheugen en bruikbare batchgrootte |
Verwijder geen opgehaalde onderbouwing alleen om een prompt te verkorten. Controleer of de ontbrekende context leidt tot meer onjuiste antwoorden of nieuwe pogingen.
Vergelijk volledige taken
Stel dat een hypothetische werklast 70% van de verzoeken naar een goedkoper model stuurt en 30% naar een krachtiger model. De kosten van de modelaanroepen zijn 0.7 × cheap cost + 0.3 × strong cost, plus routing, nieuwe pogingen en andere aanroepen. Dat zijn aannames over het verkeer, geen voorspelde besparing.
Voer voor en na de wijziging dezelfde evaluatieset uit. Rapporteer kwaliteitsfouten, latency, afrondingspercentage en totale kosten. RouteLLM laat routing met kwaliteitseisen zien in specifieke experimenten; de historische kostenverhouding voorspelt je rekening niet.
Lees kostenoptimalisatie in de LLM Engineering Guide voor de bijbehorende servingtechnieken.