How do I estimate how long a bulk LLM job takes?

Total tokens = items × tokens per item. Divide by combined throughput (speed per worker × number of parallel workers) to get wall-clock seconds. Ten workers at 60 tok/s deliver 600 tok/s, so an 8M-token job takes about 3.7 hours — before rate limits throttle you.

Should I use the batch API instead?

If the job is not time-sensitive, yes. Batch endpoints (OpenAI, Anthropic, Gemini) run jobs asynchronously within a 24-hour window at roughly half the per-token price. You trade immediate latency for a large discount — ideal for embeddings backfills, evaluations and offline enrichment.

Калькулятор времени и стоимости пакетной обработки

✓ Последняя проверка: 15 августа 2026 г.· Источник: официальная страница цен поставщика.· Автоматический мониторинг — сообщить об изменении →

Сколько времени занимает объемная работа LLM — и сколько она стоит — с параллельными работниками.

Параллелизм устанавливает часы, ограничения скорости ограничивают его

Время выполнения массового задания рассчитывается как общее количество токенов ÷ совокупная пропускная способность, поэтому больше работников завершают работу быстрее — до тех пор, пока не достигнет потолка TPM/RPM поставщика. Этот инструмент показывает время и стоимость вместе. Проверьте потолок на Калькулятор ограничения скорости и скидка на Калькулятор экономии пакетного API.

Как работает этот калькулятор

The Калькулятор времени и стоимости пакетной обработки оценивает две вещи для объемной работы LLM: время настенных часов нужно, чтобы закончить и общая стоимость пробега. Он умножает количество ваших товаров на количество токенов, сгенерированных для каждого предмета, чтобы получить общий объем токенов, а затем применяет цену за 1 миллион токенов для получения суммы в долларах. Время выполнения зависит от разделения работы с токенами между вашими работниками: скорость каждого работника в токенах в секунду и количество параллельные работники вместе определяют пропускную способность, поэтому более высокий уровень параллелизма сокращает затраченное время, даже если счет токенов остается прежним.

Ключевой компромисс заключается в том, что параллелизм сокращает время, но не затраты. Удвоение рабочих сокращает продолжительность настенных часов примерно вдвое, но вы все равно платите за каждый сгенерированный токен. Прежде чем увеличивать масштаб, проверьте, реалистична ли оценка количества токенов на единицу товара, поскольку длина вывода является крупнейшим источником как времени, так и расходов. Сначала обрежьте подробные выходные данные, а затем увеличьте количество рабочих, чтобы уложиться в срок.

Часто задаваемые вопросы

Как мне оценить, сколько времени займет объемная работа LLM?

Общее количество жетонов = предметы × жетоны на предмет. Разделите на общую пропускную способность (скорость на одного работника × количество параллельных процессов), чтобы получить секунды настенных часов. Десять рабочих со скоростью 60 токенов в секунду доставляют 600 токенов в секунду, поэтому работа с 8 миллионами токенов занимает около 3,7 часов — прежде чем вас задушат ограничения скорости.

Должен ли я вместо этого использовать пакетный API?

Если работа не срочная, то да. Конечные точки пакетной обработки (OpenAI, Anthropic, Gemini) выполняют задания асинхронно в течение 24 часов примерно за половину цены за токен. Вы обмениваете немедленную задержку на большую скидку — идеальное решение для встраивания, заполнения, оценок и автономного расширения.