优化ChatGPT和LLM API令牌成本的6大策略

随着大型语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，其使用成本已成为企业和个人关注的重要问题。优化令牌成本是实现投资回报最大化的关键。本文将为您介绍几种有效的策略，帮助您在充分利用ChatGPT和LLM API强大功能的同时，降低相关成本。

了解令牌与成本

令牌是LLM处理输入或输出文本的基本单位。当您向LLM API输入提示时，系统会将文本划分为多个令牌，以便理解和生成响应。LLM API的成本通常基于交互中使用的令牌数量，包括输入令牌（用户的查询）和输出令牌（模型的响应）。

以GPT-4 Turbo为例，其定价如下：

• 每1000个输入令牌：0.01美元
• 每1000个输出令牌：0.03美元

总成本的计算方式为：输入令牌数与输出令牌数之和乘以每个令牌的单价。

为什么需要优化LLM令牌成本？

优化令牌成本不仅可以降低运营费用，还能带来以下好处：

• 更好的成本管理：在预算范围内更高效地分配资源，提升企业盈利能力。
• 更易扩展：降低成本后，企业可在不增加资源的情况下处理更多任务，实现业务的无缝扩展。
• 增强竞争优势：通过频繁使用LLM完成复杂任务，提高效率并增强市场竞争力。
• 促进研发投资：节省的成本可用于研发新技术，推动创新和探索LLM的新应用场景。

优化ChatGPT和LLM API令牌成本的六大策略

1. 选择性使用更经济的模型

市场上有多种AI模型可供选择，例如Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o和Google Gemini 1.5 Pro。根据任务需求选择性使用模型，可以有效降低成本。例如：

• GPT-4o的价格远低于GPT-4 Turbo，且在某些场景下性能更优：
  • 每百万输入令牌：GPT-4o为5美元，而GPT-4为3000美元。
  • 每百万输出令牌：GPT-4o为15美元，而GPT-4为6000美元。

在处理复杂任务时，您可以选择高性能模型，而在简单任务中切换到更经济的模型。

2. 设置上下文限制

在与LLM交互时，API会根据上下文中的消息数量计算令牌使用量。通过限制上下文中包含的消息数量或删除不必要的历史记录，可以显著减少令牌使用，降低成本。

例如：

• 删除对话中的旧消息。
• 根据任务需求设置上下文长度。

3. 优化提示内容

优化提示是降低令牌成本的有效方法。每次输入提示都会产生令牌费用，因此提示应简洁明确，避免冗余信息。

示例：

• 不推荐：写一篇关于TPM产品的介绍，TPM是一种身体乳液。
• 推荐：写一篇200字的产品介绍，描述TPM身体乳的补水和美白特性。

此外，您可以在提示中明确要求响应的长度，从而避免生成过长的答案。

4. 设置最大令牌限制（max_tokens）

通过在API请求中设置max_tokens参数，可以限制生成的最大令牌数。例如，将max_tokens设置为1000时，响应将限制在约750个单词以内。这不仅可以避免意外的长响应，还能帮助您更好地预测和控制预算。

5. 组织对话记录

重复向AI提问相同问题会增加不必要的成本。通过以下方式组织对话记录，可以提高效率并降低成本：

• 将相关对话归类到文件夹中，例如将所有与Excel相关的对话存储在“Excel”文件夹。
• 添加标签或标记重要对话，方便快速查找和继续。

6. 研究并明确问题

在与LLM交互之前，先对主题进行研究，明确问题的核心。这种方式可以帮助您提出更具体、更有针对性的问题，从而减少不必要的交互和令牌使用。

此外，掌握主题知识还能帮助您更好地评估AI的响应质量，避免因无关或错误信息浪费成本。

结论

优化LLM令牌成本是实现高效使用AI模型的关键，无论是个人用户还是企业都能从中受益。通过选择经济模型、限制上下文、优化提示、设置最大令牌限制、组织对话记录以及明确问题等策略，您可以在降低成本的同时，充分发挥ChatGPT和LLM API的潜力，使其使用更加可持续。

原文链接: https://blog.typingmind.com/optimize-token-costs-for-chatgpt-and-llm-api/