O custo de classificar ou moderar conteúdo em grande escala com um LLM.
Os rótulos são baratos de gerar; a entrada é o custo. Um modelo pequeno mais um prompt conciso lida com a maior parte da classificação por uma fração do preço de fronteira. Compare no Calculadora de custos de IA.
O Calculadora de custos de classificação / moderação de IA estima quanto você pagará para executar um modelo de classificação ou moderação em um determinado volume de conteúdo. Multiplica seu itens por mês pelos tokens que cada item consome e, em seguida, aplica as taxas por milhão de tokens do seu modelo. Como a entrada e a saída são cobradas separadamente, a ferramenta leva tokens de entrada por item e tokens de saída por item ao lado do insira $/1 milhão e saída $/1 milhão preços, de modo que o total mensal reflita ambos os lados de cada solicitação. Os principais fatores de custo são, portanto, o volume (quantos itens você processa), o tamanho do token de cada item e o nível de preços do modelo – uma pequena contagem de tokens por item multiplicada por milhões de itens aumenta rapidamente.
A principal compensação a observar é comprimento do token versus precisão. Os prompts de classificação e moderação geralmente contêm instruções longas, definições de categoria ou exemplos rápidos em cada solicitação, e esses tokens de entrada são cobrados em cada um dos milhões de itens que você envia. Cortar o prompt, agrupar itens em lote ou escolher um modelo mais barato reduz o custo por item, mas pode reduzir a qualidade da classificação. Use a calculadora para testar como cada mudança – menos tokens de entrada, um formato de saída mais curto ou um modelo de preço mais baixo – movimenta o total mensal antes você se compromete a processar em grande escala, uma vez que a diferença entre duas contagens de tokens ou duas camadas de preços aumenta fortemente em grandes volumes.
Custo por item = tokens de entrada × preço de entrada + uma pequena produção (o rótulo) × preço de saída. Como a saída é curta, a entrada determina a conta – mantenha os prompts concisos e use um modelo pequeno.
Raramente. Classificação e moderação são tarefas em que modelos pequenos correspondem a modelos grandes. Encaminhe-os para o modelo mais barato que atenda à sua barra de precisão ou para um endpoint classificador desenvolvido especificamente.