การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน AI API
ลดค่าใช้จ่ายโทเค็นด้วยการเลือกโมเดล การแคชพรอมต์ การควบคุมบริบท การกำหนดเส้นทางเวิร์กโหลด และการวัดต้นทุนต่อภารกิจ
เรียนรู้ตามลำดับที่นักพัฒนาใช้สร้างระบบ
เริ่มจากการตัดสินใจ ลงมือใช้งาน และจบด้วยการตรวจสอบระบบจริง
วัดผลภารกิจ
ติดตามต้นทุนรวมต่อผลลัพธ์ที่ผู้ใช้ได้รับสำเร็จ
เลือกระดับการใช้งาน
ใช้โมเดลระดับพรีเมียมเฉพาะในกรณีที่คุณภาพส่งผลต่อผลลัพธ์
ควบคุมบริบท
ลดข้อมูลจากการดึงคืนและแคชคำนำหน้าพรอมต์ที่คงที่
บังคับใช้ข้อจำกัดงบประมาณ
กำหนดขีดจำกัดต่อคำขอและต่อเวิร์กโฟลว์ก่อนเริ่มดำเนินการ
สร้างความเชี่ยวชาญในหัวข้อ ไม่ใช่แค่บทความแยกส่วน
คู่มือหลัก
การทำงานของการกำหนดราคาโทเค็น
อธิบายค่าธรรมเนียมอินพุต เอาต์พุต แคช และเครื่องมือ
เปิดคู่มือการเลือกโมเดลตามเวิร์กโหลด
จับคู่ความสามารถของโมเดลกับมูลค่าทางธุรกิจและต้นทุนจากความล้มเหลว
เปิดคู่มือคู่มือการแคชพรอมต์
ลดต้นทุนบริบทที่ซ้ำกันด้วยคำนำหน้าที่คงที่
เปิดคู่มือลดต้นทุนบริบทของ LLM
ควบคุมการดึงคืน ประวัติการสนทนา และอินพุตเอกสาร
เปิดคู่มือการจัดทำงบประมาณการทำงานของเอเจนต์ AI
ประเมินต้นทุนเครื่องมือและโทเค็นแบบหลายขั้นตอนก่อนเปิดใช้งาน
เปิดคู่มือลดต้นทุนระบบอัตโนมัติด้านการสนับสนุน
กำหนดเส้นทางการจัดประเภทแบบง่ายไปยังโมเดลน้ำหนักเบา และสำรองการให้เหตุผลระดับพรีเมียมไว้สำหรับกรณีที่ต้องยกระดับการดูแล
เปลี่ยนคู่มือให้เป็นคำขอ
ลองใช้โมเดลใน Playground แล้วใช้ Quickstart เพื่อย้ายรูปแบบเดียวกันไปยัง Python หรือ Node.js
สำรวจทุกหัวข้อด้านการเติบโต
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบพร้อม AEO
เมตริกที่ดีที่สุดสำหรับวัดต้นทุน LLM คืออะไร
ต้นทุนต่อภารกิจที่สำเร็จมีประโยชน์มากกว่าราคาต่อหนึ่งล้านโทเค็น เพราะรวมการลองใหม่ ความยาวเอาต์พุต และความล้มเหลวด้านคุณภาพไว้ด้วย
รุ่นที่มีราคาต่ำกว่าจะลดต้นทุนเสมอไปหรือไม่
ไม่ โมเดลที่มีราคาต่ำกว่าสามารถเพิ่มต้นทุนรวมได้เมื่อจำเป็นต้องลองอีกครั้ง การแจ้งที่นานกว่า หรือการแก้ไขโดยเจ้าหน้าที่