AI özellikleri genellikle ucuz başlar: bir prototip, günde birkaç yüz istek. Sonra kullanım artar, istemler uzar, ajanlar daha fazla çağrı yapar ve aylık fatura yönetim toplantılarında bir konu haline gelir.
İyi haber: Çoğu AI uygulaması, kaliteyi düşürmeden LLM maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. İşte AI sistemlerini optimize ederken kullandığım 12 teknik.
İlk olarak: maliyetin nereden geldiğini ölçün
Ölçmediğiniz şeyi optimize edemezsiniz. Her istek için günlüğe kaydedin:
- Kullanılan model
- Girdi tokenleri, çıktı tokenleri, önbellek tokenleri
- Özellik veya iş akışı adı
- Kullanıcı veya müşteri (müşteri başına maliyetler için)
- Gecikme ve başarı/başarısızlık
Sonra toplam maliyete göre sıralayın. Genellikle bir veya iki özellik veya istem şablonu, harcamaların çoğunu oluşturur.
1. İşi gören en küçük modeli kullanın
Her görev en yetenekli modeli gerektirmez. Sınıflandırma, çıkarım, yönlendirme ve kısa yanıtlar genellikle daha küçük, daha ucuz modellerle iyi çalışır. Geçiş yapmadan önce daha küçük modelleri kendi değerlendirme setinizde test edin.
2. İstekleri zorluk seviyesine göre yönlendirin
Her isteği hangi modelin yöneteceğine karar vermek için ucuz bir model veya basit kurallar kullanın:
- Basit sorular → küçük model
- Karmaşık akıl yürütme veya uzun belgeler → daha büyük model
- Bilinen sorular → önbelleğe alınmış cevap veya hiç model yok
3. İstemci önbelleklemesini kullanın
Birçok sağlayıcı istek önbellekleme hizmeti sunmaktadır: eğer isteğinizin başlangıcı (sistem talimatları, araç tanımları, referans belgeleri) talepler arasında aynıysa, önbelleğe alınan girdi token’ları çok daha düşük bir oranla faturalandırılır ve daha hızlı işlenir.
Faydalanmak için:
- Statik içeriği (talimatlar, araçlar, örnekler, belgeler) isteğin başında yerleştirin.
- Dinamik içeriği (kullanıcının sorusu) sonuna ekleyin
- Statik kısmı byte bazında tamamen aynı tutun; üstteki gibi küçük değişiklikler, önbelleği bozabilir.
Sağlayıcınızın belgelerini minimum uzunluklar, önbellek ömrü ve fiyatlandırma için kontrol edin.
4. Sistem istemlerini kısaltın
Sistem istemleri zamanla, kimsenin eklediğini hatırlamadığı kurallarla büyüme eğilimindedir. Bunları gözden geçirin: tekrar edenleri, güncel olmayan kuralları ve sonuçları iyileştirmeyen uzun örnekleri kaldırın. Her token, her istekte (önbelleğe alınmadığı sürece) ücretlendirilir.
5. Daha az bağlam gönderin
RAG sistemlerinde, daha fazla alınan metin her zaman daha iyi değildir. Ayar:
- Alınan parça sayısı
- Parça boyutu
- Sadece en ilgili bölümleri tutmak için yeniden sıralama
Daha iyi geri alma genellikle kaliteyi artırır ve maliyetleri düşürür (bkz. bir RAG sohbet botu nasıl yapılır).
6. Sohbet geçmişini yönetme
Sohbet uygulamaları genellikle her dönüşte tüm konuşmayı gönderir. Bunun yerine:
- Son döngüleri tam olarak saklayın.
- Eski kısımları özetle.
- Artık gerekli olmayan araç çıktısını kaldırın
7. Çıktı uzunluğunu sınırlayın
Çıktı token’ları genellikle girdi token’larından daha pahalıdır. Mantıklı maksimum çıktı uzunlukları belirleyin ve özlü formatlar talep edin (örneğin, serbest metin yerine belirli alanlara sahip JSON).
8. Acil olmayan işler için toplu işleme kullanın
Birçok sağlayıcı, anında yanıt gerektirmeyen işler için indirimli toplu API’ler sunmaktadır: binlerce ürünü sınıflandırmak, açıklamaları gece boyunca oluşturmak, incelemeleri analiz etmek. Sonuç saatlerce bekleyebiliyorsa, toplu kullanın.
9. Tam yanıtları önbelleğe al
Tekrarlanan sorular için (SSS tarzı), cevapları saklayın ve yeniden kullanın. anlamlı bir önbellek, sadece aynı metni değil, aynı anlama sahip soruları eşleştirebilir. Kişiselleştirilmiş veya zaman duyarlı cevaplarla dikkatli olun.
10. Ajan döngülerini azaltın
Ajanlar her görev başına birçok model çağrısı yapabilir. Maliyeti azaltmak için:
- Ajanın doğru aracı ilk seferde seçmesi için araç açıklamalarını daha net hale getirmek
- Maksimum adım sayısını ayarlama
- Sürecin sabit kısımlarını normal kod veya iş akışlarına taşımak (AI ajanlarının ne olduğunu)
11. Gereksiz yeniden denemelerden kaçının
Başarısız JSON ayrıştırması, zaman aşımı ve doğrulama hataları genellikle maliyetleri iki katına çıkaran otomatik yeniden denemelere neden olur. Yapılandırılmış çıktı özelliklerini kullanın, erken doğrulayın ve hataların nedenlerini düzeltin.
12. Bütçeleri ve uyarıları ayarlayın
- Özellik başına ve müşteri başına bütçeler
- Sıradışı artışlar hakkında uyarılar (bir döngüdeki bir hata, aylık bütçeyi saatler içinde tüketebilir)
- Kötüye kullanımı önlemek için kullanıcı başına oran sınırlamaları
Hızlı kazanımlar vs daha büyük değişiklikler
| Teknik | Çaba | Tipik etki |
|---|---|---|
| İstemci önbellekleme | Düşük | Uzun, tekrarlanan istemler için yüksek |
| Daha kısa sistem istemleri | Düşük | Orta |
| Çıktı sınırları | Düşük | Orta |
| Batch API | Düşük ile orta | Toplu işler için yüksek |
| Basit görevler için daha küçük model | Orta | Yüksek |
| Model yönlendirme | Orta | Yüksek |
| Daha iyi geri alma | Orta | Orta ile yüksek |
| Anlamsal önbellekleme | Orta | Tekrara bağlıdır |
Kaliteyi körü körüne feda etmeyin
Her optimizasyon, beklenen sonuçlarla birlikte gerçek görevlerin değerlendirme seti ile kontrol edilmelidir. Yanlış cevaplar veren daha ucuz bir sistem, sonunda destek talepleri, kaybedilen müşteriler veya manuel düzeltmeler yoluyla daha fazla maliyet çıkarır.
Kendi kendine barındırılan açık modeller?
Kendi GPU’larınızda açık ağırlık modellerini çalıştırmak, çok yüksek, sürekli hacimlerde veya katı veri gereksinimleri için mantıklı olabilir. Çoğu işletme için gizli maliyetler (GPU donanımı veya kiralama, operasyonlar, ölçekleme, güncellemeler) API kullanımını daha ucuz ve basit hale getirir. Gerçekçi bir kullanım ile hesap yapın.
Sıkça sorulan sorular
Çoğu AI uygulamasında en büyük maliyet faktörü nedir?
Genellikle her istekte uzun istemler gönderilir: büyük sistem istemleri, tam sohbet geçmişleri veya çok fazla alınan bağlam.
Ön bellekleme kalitesini düşürür mü?
Hayır. Model aynı istemi görür; yalnızca faturalama ve hız değişir.
Ne kadar tasarruf edebilirim?
Uygulamaya bağlıdır. Hiç optimize edilmemiş sistemler, yalnızca önbellekleme, yönlendirme ve hızlı temizlikten önemli tasarruflar sağlayabilir.
Daha düşük kalite olmadan daha düşük AI maliyetleri mi istiyorsunuz?
AI uygulamalarını denetliyor ve optimize ediyorum: istemler, model seçimi, önbellekleme, alma ve izleme. Benim AI entegrasyon hizmetime göz atın veya AI maliyet incelemesi talep edin.