Стоимость классификации или модерации контента в масштабе с помощью LLM.
Создание этикеток обходится дешево; входные данные — это стоимость. Небольшая модель плюс краткая подсказка позволяют выполнить большую часть классификации по минимальной цене. Сравните на Калькулятор стоимости ИИ.
The Классификация AI / Калькулятор стоимости модерации оценивает, сколько вы заплатите за запуск модели классификации или модерации для определенного объема контента. Это умножает ваш предметов в месяц по токенам, которые потребляет каждый элемент, а затем применяются ставки вашей модели за миллион токенов. Поскольку входные и выходные данные оплачиваются отдельно, инструмент берет на себя жетоны ввода на предмет и выходные токены на предмет наряду с вход $/1M и выход $/1M цены, поэтому итоговая сумма за месяц отражает обе стороны каждого запроса. Таким образом, основными факторами затрат являются объем (сколько предметов вы обрабатываете), размер токена каждого предмета и ценовая категория модели. небольшое количество токенов на каждый предмет, умноженное на миллионы предметов, быстро складывается.
Ключевым компромиссом, на который стоит обратить внимание, является длина токена в зависимости от точности. Подсказки о классификации и модерации часто содержат длинные инструкции, определения категорий или краткие примеры в каждом запросе, и эти входные токены взимаются за каждый из миллионов отправленных вами элементов. Урезание запроса, группирование элементов или выбор более дешевой модели снижает стоимость каждого элемента, но может снизить качество классификации. Используйте калькулятор, чтобы проверить, как каждое изменение — меньшее количество входных токенов, более короткий выходной формат или более дешевая модель — меняет месячную сумму. до вы обязуетесь осуществлять обработку в полном объеме, поскольку разница между количеством двух токенов или двумя ценовыми уровнями сильно увеличивается при больших объемах.
Стоимость единицы товара = входные токены × входная цена + небольшой выход (метка) × выходная цена. Поскольку выходные данные короткие, входные данные требуют больших затрат — делайте подсказки краткими и используйте небольшую модель.
Редко. Классификация и модерация — это задачи, в которых маленькие модели соответствуют большим. Направьте их к самой дешевой модели, соответствующей вашей шкале точности, или к конечной точке специально созданного классификатора.