用于计算或预测使用OpenAI API模型成本的工具包

用于计算或预测使用 OpenAI API 模型成本的工具包

在使用 OpenAI API 模型之前，了解如何计算和预测成本是非常重要的。本文将介绍一些工具和方法，帮助开发者更高效地管理 API 调用成本，并优化使用体验。

检查令牌大小的重要性

在编写任何提示之前，建议先检查令牌的大小。令牌是 OpenAI 模型处理文本的基本单位，单个字符可以被视为一个令牌，但具体情况可能因上下文而异。需要注意的是，分隔符在提示中起到系统或角色指示器的作用，因此不要随意删除。

在 OpenAI 的文档中，您可以找到关于令牌的详细说明。通过不断尝试和调整，您可以找到最佳的提示大小。此外，使用 Max_Token 参数可以控制输出的令牌数量，从而更好地管理 API 调用。

使用 tiktoken 库了解令牌

GitHub 上的 tiktoken 仓库是一个非常有用的工具，它可以帮助您深入了解令牌的功能。了解文本字符串中的令牌数量有助于解决以下问题：

文本是否过长，超出模型的处理能力。
预测 OpenAI API 调用的成本，因为定价基于令牌的使用量。

tiktoken 支持多种编码方式，例如：

cl100k_base 和 p50k_base
r50k_base（即 GPT-2 的编码）

通过这些编码方式，您可以根据具体需求选择合适的工具来计算令牌或对其进行编码。

使用轻量级工具跟踪 API 成本

为了更方便地管理 API 调用成本，您可以使用轻量级的包装器工具，例如 openai-cost-tracker。该工具可以帮助您跟踪每次请求的成本，同时处理 API 的交互。

安装方法

在集成开发环境（IDE）中，运行以下命令安装工具包：

pip install openai-cost-tracker

使用示例

安装完成后，可以通过以下代码导入 query_openai 函数：

from openai_cost_tracker import query_openai

有关更多详细信息，请参考 PyPI 项目页面。

分析和优化成本的方法

定期导出活动日志是跟踪和分析 API 成本的简单方法。通过这些日志，您可以根据 API 密钥的使用情况全面了解支出。结合简单的计算函数（如 count 或 sumif），您可以精确计算每个 API 密钥的成本。这种方法能够帮助您有效地管理和优化 API 的使用。

此外，您还可以使用 Python 中的 Shiny 框架创建实时仪表板，以便更直观地分析成本数据。Shiny 提供了强大的数据可视化功能，适合需要深入分析的场景。

学习 Shiny

您可以通过 Shiny 官方网站学习如何使用该工具。

示例：通过 API 获取成本数据

以下是一个使用 Python 获取 OpenAI API 成本数据的示例代码：

def fetch_api_data(api_key, start_date, end_date):
    url = "https://api.openai.com/v1/dashboard/billing/usage"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    params = {
        "start_date": start_date,
        "end_date": end_date
    }

# 在此处添加请求逻辑

通过此代码，您可以轻松获取指定时间范围内的 API 使用数据，并将其集成到您的分析工具中。

OpenAI 可观察性工具

如果需要更深入的监控和分析，您可以使用一些付费工具或开源平台。例如：

Lakera：提供全面的 LLM 模型监控和可观察性指南，适合同时使用多个模型的场景。
Huggingface：包含 Langchain 等开源工具，支持多种模型的集成与管理。

这些工具可以帮助开发者更好地理解和优化模型的使用。

最后提示

为了更好地使用 OpenAI API，建议您定期参考 OpenAI Cookbook 或相关论坛，获取最新的技巧和最佳实践。通过不断学习和更新知识，您可以更高效地利用这些工具和方法。

原文链接: https://medium.com/kariyertech/toolkit-to-calculate-predict-the-cost-of-using-openais-api-models-838737b47c23

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