Оптимизация Затрат LLM #

Проблема затрат: путь к непредсказуемым расходам #

Помимо безопасности, экономика производственного RAG может быть пугающей. Стоимость вызовов API LLM может расти быстро и непредсказуемо, превращая многообещающую инновацию в бюджетную черную дыру. Этому способствуют несколько факторов:

• Неоптимальный выбор модели: Не все запросы требуют мощности (и затрат) флагманской модели, такой как GPT-4. Использование универсального подхода означает переплату за подавляющее большинство задач.
• Избыточные запросы: Без интеллектуальной стратегии кэширования ваша система будет многократно отправлять идентичные запросы в LLM, платя за один и тот же ответ снова и снова.
• Отсутствие централизованного контроля: В крупной организации децентрализованные развертывания RAG делают невозможным применение мер по контролю затрат, отслеживание использования или оптимизацию расходов между командами.

Без надежной системы для управления и оптимизации использования LLM, рентабельность вашего внедрения RAG остается под угрозой.

Решение проблемы затрат с помощью LLM Router #

Наш LLM Router обеспечивает централизованный контроль и оптимизацию, необходимые для эффективного управления затратами на RAG. Он позволяет вам:

• Реализовать многоуровневость моделей: Направляйте простые запросы на более быстрые и доступные модели, оставляя дорогостоящие модели для сложных задач.
• Использовать интеллектуальное кэширование: Автоматически кэшируйте ответы на частые запросы, значительно сокращая избыточные вызовы API и снижая операционные расходы.
• Применять бюджетный контроль: Устанавливайте и применяйте политики использования для всей вашей организации с единой панели управления.