Optymalizacja AI
Efektywne wykorzystanie tokenów
Optymalizuj każdy token bez utraty jakości.
Mierz tokeny wejściowe, wyjściowe i działanie cache, a następnie eliminuj powtarzany kontekst i nieefektywne pętle agentów.
Efektywność tokenów określa, czy tokeny wejściowe, wyjściowe i buforowane przyczyniają się do udanego rezultatu. Optymalizacja usuwa zbędny kontekst, powtórzone instrukcje, niski poziom wykorzystania cache, źle dobrane modele i bezproduktywne pętle.
Znajdź główne źródła strat
Największe oszczędności zwykle wynikają ze zmian architektury i procesu, a nie z kosmetycznego skracania każdego promptu.
- Powtarzany kontekst repozytorium
- Zbyt duże wyniki narzędzi i logi
- Nieograniczone ponowienia agentów
- Drogie modele do rutynowych zadań
- Długie rozmowy wymagające podsumowania lub resetu
Kolejność optymalizacji
Zmieniaj jeden element naraz i porównuj koszt oraz jakość na reprezentatywnym zestawie zadań.
- Ustal bazę dla każdego procesu
- Pobieraj kontekst selektywnie
- Wprowadź cache dla stabilnych powtórzeń
- Kieruj proste zadania do tańszych modeli
- Ustaw limity ponowień, wyników narzędzi i kontekstu
FAQ
Jaki poziom wykorzystania tokenów jest dobry?
Nie istnieje uniwersalny procent. Zdefiniuj sukces procesu i porównuj koszt udanego rezultatu w czasie.
Czy mniej tokenów zawsze oznacza niższy koszt?
Zwykle tak, ale wybór modelu, ceny cache, długi kontekst i ponowienia mogą zmienić tę zależność. Mierz również rzeczywisty koszt.