Tối ưu hóa chi phí API AI
Giảm chi tiêu token với lựa chọn model, prompt caching, kiểm soát ngữ cảnh, định tuyến khối lượng công việc và đo lường chi phí trên mỗi tác vụ.
Học theo thứ tự mà nhà phát triển xây dựng sản phẩm.
Bắt đầu từ quyết định, chuyển sang triển khai và kết thúc bằng các bước kiểm tra trong môi trường production.
Đo lường tác vụ
Theo dõi tổng chi phí cho mỗi kết quả thành công của người dùng.
Chọn cấp độ
Chỉ dùng các model cao cấp ở nơi chất lượng thực sự làm thay đổi kết quả.
Kiểm soát ngữ cảnh
Tinh gọn truy xuất và cache các tiền tố prompt ổn định.
Áp dụng ngân sách
Đặt giới hạn theo từng yêu cầu và từng quy trình trước khi thực thi.
Xây dựng uy tín theo chủ đề, không tạo ra các bài viết rời rạc.
Hướng dẫn cốt lõi
Cách hoạt động của định giá token
Giải thích phí đầu vào, đầu ra, cache và công cụ.
Mở hướng dẫnChọn model theo khối lượng công việc
Khớp năng lực model với giá trị kinh doanh và chi phí khi thất bại.
Mở hướng dẫnHướng dẫn Prompt Caching
Giảm chi phí cho ngữ cảnh lặp lại bằng các tiền tố ổn định.
Mở hướng dẫnGiảm chi phí ngữ cảnh của LLM
Kiểm soát truy xuất, lịch sử hội thoại và đầu vào tài liệu.
Mở hướng dẫnLập ngân sách cho các lần chạy AI Agent
Ước tính chi phí công cụ và token nhiều bước trước khi ra mắt.
Mở hướng dẫnGiảm chi phí tự động hóa hỗ trợ
Định tuyến các tác vụ phân loại đơn giản đến một model nhẹ và dành khả năng suy luận cao cấp cho các trường hợp cần chuyển tuyến.
Biến hướng dẫn thành một request.
Dùng thử một mô hình trong Playground, sau đó dùng Quickstart để đưa cùng mẫu này vào Python hoặc Node.js.
Khám phá mọi chủ đề phát triển.
Câu hỏi thường gặp
Câu trả lời sẵn sàng cho AEO
Chỉ số tốt nhất cho chi phí LLM là gì?
Chi phí trên mỗi tác vụ thành công hữu ích hơn giá trên mỗi triệu token vì nó bao gồm các lần thử lại, độ dài đầu ra và các lỗi về chất lượng.
Có phải một mô hình giá thấp hơn luôn giảm chi phí?
Không. Mô hình có mức giá thấp hơn có thể làm tăng tổng chi phí khi mô hình đó cần thử lại nhiều hơn, lời nhắc dài hơn hoặc sự điều chỉnh của con người.