Hoe bereken je de kosten per door AI gegenereerd antwoord?

Om de kosten per door AI gegenereerd antwoord te berekenen, vermenigvuldig je het aantal tokens in je prompt plus het aantal tokens in de uitvoer van het model met de prijs per token van het model. Voor de meeste API’s van grote taalmodellen betekent dit dat u invoertokens en uitvoertokens afzonderlijk moet bijhouden, aangezien aanbieders doorgaans verschillende tarieven hanteren voor beide. In de onderstaande paragrafen wordt uitgelegd welke factoren deze berekening beïnvloeden en hoe u uw uitgaven kunt verlagen.

Welke factoren bepalen de kosten van één door AI gegenereerd antwoord?

De kosten van één door AI gegenereerd antwoord worden bepaald door vier belangrijke factoren: het aantal verbruikte tokens, het gekozen modelniveau, de hosting- of implementatiemethode en de frequentie van de verzoeken. Samen bepalen deze variabelen uw AI-inferentiekosten, en inzicht in elk van deze factoren vormt het uitgangspunt voor elke zinvolle kostenberekening.

Tokenvolume is de meest directe kostenfactor. Elk woord, elk leesteken en elk witruimteteken telt mee voor het aantal tokens. Lange systeemprompts, uitgebreide gespreksgeschiedenis die als context wordt doorgegeven en uitgebreide modeluitvoer zorgen allemaal voor een hoger aantal tokens en daarmee voor hogere kosten per zoekopdracht.

Modelcategorie is van enorm belang. Een geavanceerd model van een toonaangevende aanbieder kan per token tien tot vijftig keer meer kosten dan een kleiner, taakgericht model. Als je gebruikssituatie niet de redeneerdiepte van de meest geavanceerde modellen vereist, is het kiezen van een lichter model de snelste manier om de kosten van de AI-API te verlagen zonder in te boeten aan de kwaliteit van de output.

Implementatiemethode speelt ook een rol. Als je een beheerde API gebruikt, betaal je per token zonder infrastructuurkosten. Bij zelfhosting of het gebruik van speciale capaciteit zijn er vaste rekenkosten die over je verzoekvolume moeten worden afgeschreven. Bij lage volumes zijn API’s bijna altijd goedkoper. Bij zeer hoge volumes kan speciale infrastructuur concurrerend worden.

Frequentie en gelijktijdigheid van verzoeken hebben indirect invloed op de kosten. Piekverkeer kan leiden tot het in werking treden van tariefbeperkingen of tot de noodzaak om oplossingen met een hogere capaciteit in te zetten, wat in beide gevallen de effectieve kosten per AI-reactie doet stijgen.

Hoe werkt prijsstelling op basis van tokens eigenlijk?

Bij tokengebaseerde prijsstelling wordt het totale aantal tokens in rekening gebracht dat tijdens een verzoek wordt verwerkt, onderverdeeld in twee categorieën: invoertokens (je prompt) en uitvoertokens (het antwoord van het model). Aanbieders stellen voor elke categorie een prijs vast per duizend of per miljoen tokens, en je factuur is de som van beide.

Een token komt ruwweg overeen met vier tekens in Engelse tekst, wat betekent dat 1.000 tokens ongeveer 750 woorden vertegenwoordigen. Prompts die uitgebreide instructies, voorbeelden of een gespreksgeschiedenis bevatten, verbruiken invoertokens nog voordat het model ook maar één woord als antwoord genereert.

Uitvoertokens zijn doorgaans duurder dan invoertokens, omdat het genereren van tekst rekenkundig zwaarder is dan het lezen ervan. Dit betekent dat een antwoord dat twee keer zo lang is, niet alleen meer tijd kost om te produceren, maar ook per teken meer kost dan de prompt die eraan ten grondslag lag. Het beknopt houden van modeluitvoer is daarom een directe manier om de kostenefficiëntie per token van LLM’s te beïnvloeden.

Sommige aanbieders rekenen voor in de cache opgeslagen tokens ook een lager tarief, waarmee ze herhaald gebruik van dezelfde systeemprompt belonen. Als uw architectuur bij elk verzoek een identieke systeemprompt verstuurt, kan caching uw gemiddelde AI-API-kosten op termijn aanzienlijk verlagen.

Wat is het verschil tussen kosten per reactie en kosten per sessie?

De kosten per reactie zijn de AI-inferentiekosten van één modelaanroep: één prompt erin, één voltooiing eruit. De kosten per sessie zijn de cumulatieve kosten over alle beurten in een gesprek met meerdere beurten, inclusief het groeiende contextvenster dat bij elke beurt opnieuw wordt verzonden.

Dit onderscheid is van belang omdat de meeste conversatie-AI-toepassingen geen op zichzelf staande verzoeken doen. Bij elk nieuw bericht geven ze de volledige gespreksgeschiedenis door aan het model, zodat het model over de nodige context beschikt voor zijn antwoord. In een gesprek van tien beurten bevat het tiende verzoek alle negen voorgaande uitwisselingen als invoertokens, wat betekent dat de kosten per query bij elke beurt stijgen, zelfs als het nieuwe bericht van de gebruiker kort is.

Voor sessiegebaseerde toepassingen, zoals bots voor klantenondersteuning of AI-assistenten, geeft het bijhouden van de kosten per sessie een nauwkeuriger beeld van de werkelijke kosten van generatieve AI dan wanneer je afzonderlijke reacties op zichzelf bekijkt. Het laat ook zien waar strategieën voor contextbeheer – zoals het samenvatten van eerdere beurtwisselingen in plaats van deze woordelijk door te geven – aanzienlijke besparingen kunnen opleveren.

Hoe bereken je stap voor stap de kosten per AI-reactie?

Om de kosten per AI-antwoord te berekenen, tel je het aantal invoertokens en het aantal uitvoertokens, vermenigvuldig je elk aantal met het tarief van de aanbieder voor die categorie en tel je de twee bedragen bij elkaar op. Zo kom je uit op de kosten van één verzoek in de valuta waarin je aanbieder factureert.

1. Teller voor invoertokens: Gebruik de tokenizer van je provider of een compatibele open-source tokenizer om het exacte aantal tokens van je volledige prompt te bepalen, inclusief de systeemprompt, eventuele toegevoegde context en het bericht van de gebruiker.
2. Tel de uitvoertokens: Tel het aantal tokens in het antwoord van het model. Bij de meeste API-antwoorden wordt dit aantal direct in de metagegevens van het antwoord vermeld.
3. Pas het tarief voor invoertokens toe: Vermenigvuldig de ingevoerde tokens met de inkoopprijs van de aanbieder (bijvoorbeeld $X per miljoen tokens).
4. Pas het output-token-tarief toe: Vermenigvuldig de uitgegeven tokens met de uitgifteprijs van de aanbieder, die doorgaans hoger is dan de inkoopprijs.
5. Tel de twee getallen bij elkaar op: De inputkosten plus de outputkosten zijn gelijk aan de kosten per AI-antwoord voor dat verzoek.
6. Gemiddelde over een steekproef: Voer deze berekening uit op een representatieve steekproef van echte verzoeken om een betrouwbare gemiddelde kostprijs per zoekopdracht voor uw specifieke gebruikssituatie te verkrijgen, aangezien de lengte van de prompt en de lengte van het antwoord in de praktijk kunnen variëren.

Registreer voor doorlopende monitoring het aantal tokens en de kosten per verzoek, zodat u kunt bijhouden hoe uw gemiddelde AI-kosten zich ontwikkelen naarmate het gebruik verandert.

Welk AI-model biedt de beste prijs-kwaliteitverhouding?

De beste prijs-kwaliteitverhouding hangt af van het soort taak. Voor gestructureerde, repetitieve taken zoals classificatie, samenvatting of gegevensextractie leveren kleinere en middelgrote modellen consequent een kwaliteit die vergelijkbaar is met die van toonaangevende modellen, tegen een fractie van de kosten van de AI-API. Voor complexe redeneringen, het genereren van code of genuanceerde taaltaken rechtvaardigen grotere modellen doorgaans hun hogere prijs.

De praktische aanpak bestaat erin een representatieve steekproef van uw daadwerkelijke prompts te vergelijken met twee of drie kandidaatmodellen, de resultaten te beoordelen aan de hand van uw kwaliteitscriteria en de daaruit voortvloeiende kosten per aanvaardbaar antwoord te vergelijken. Dit levert meer informatie op dan het vergelijken van ruwe prijzen per token, omdat een goedkoper model dat meer herpogingen vereist of outputs produceert die door mensen moeten worden gecorrigeerd, uiteindelijk in totaal meer kan kosten.

Het is ook de moeite waard om te onderzoeken of verbeteringen aan de prompts, duidelijkere instructies, betere voorbeelden en strengere eisen aan de opmaak van de output ervoor zorgen dat een goedkoper model aan uw kwaliteitsnormen voldoet. Tijd investeren in het ontwerpen van prompts leidt vaak tot een betrouwbaardere verlaging van de kosten van generatieve AI dan het wisselen van model.

Hoe kun je de kosten per door AI gegenereerd antwoord verlagen?

Je kunt de kosten per door AI gegenereerd antwoord verlagen door prompts in te korten, het juiste modelniveau te kiezen, herhaalde inhoud in de cache op te slaan en beperkingen in te stellen voor de lengte van de uitvoer. Elk van deze maatregelen leidt direct tot een vermindering van het aantal tokens of de eenheidsprijs, die bepalend zijn voor je AI-inferentiekosten.

• Pas de systeemprompt aan: Verwijder overbodige instructies, uitgebreide voorbeelden en standaardtekst. Elk token dat je uit een prompt verwijdert die duizenden keren per dag wordt uitgevoerd, levert uiteindelijk een aanzienlijke besparing op.
• Gebruik prompt-caching: Als uw provider dit ondersteunt, sla dan statische delen van uw prompt op in de cache, met name lange systeemprompts of vaste referentiedocumenten, zodat u bij herhaalde verzoeken een lager tarief betaalt voor die tokens.
• Het model afstemmen op de taak: Wijs eenvoudige, veelvoorkomende taken toe aan kleinere modellen en reserveer geavanceerde modellen voor verzoeken die daadwerkelijk hun mogelijkheden vereisen. Een routeringslaag die inkomende zoekopdrachten op basis van complexiteit classificeert, kan dit automatiseren.
• De lengte van de uitvoer beperken: Stel maximale tokenlimieten in voor antwoorden en geef het model de opdracht om beknopt te zijn. Uitgebreide uitvoer is een van de meest beheersbare oorzaken van onnodige LLM-kosten per token.
• Gespreksgeschiedenis samenvatten: Bij toepassingen met meerdere conversatierondes moet de ruwe conversatiegeschiedenis na een bepaald aantal rondes worden vervangen door een doorlopend overzicht, om te voorkomen dat de contextvensters onbeperkt in omvang toenemen.
• Verzoeken waar mogelijk in batches indienen: Sommige aanbieders hanteren lagere tarieven voor asynchrone batchverwerking. Als uw gebruikssituatie enige vertraging toelaat, kan batchverwerking de kosten per zoekopdracht aanzienlijk verlagen.

Kostenoptimalisatie met behulp van AI is een continu proces en geen eenmalige oplossing. Het aantal tokens, gebruikspatronen en modelprijzen veranderen allemaal in de loop van de tijd, dus door vanaf het begin monitoring in uw architectuur in te bouwen, wordt duurzame kostenbeheersing mogelijk.

Hoe wij u helpen bij het beheren van uw AI- en cloudkosten

Het beheren van de kosten per door AI gegenereerd antwoord is niet alleen een ontwikkelingskwestie; het is een uitdaging op het gebied van financieel beheer die volledig onder het beheer van cloudkosten valt. Naarmate AI-workloads toenemen, vormen de kosten voor tokens, rekenkracht en API-vergoedingen die ze genereren een aanzienlijke en snel groeiende post op uw cloudfactuur. Zonder de juiste zichtbaarheid en verantwoordingsstructuren kunnen de kosten voor AI-inferentie ongebreideld stijgen naarmate de toepassing ervan toeneemt.

Onze FinOps-diensten Geef uw organisatie de middelen en het bedrijfsmodel om die uitgaven onder controle te krijgen:

• Volledige kostentoewijzing voor AI-workloads, inclusief API-kosten, rekenkracht en ondersteuningskosten, zodat elk team kan zien wat hun AI-gebruik daadwerkelijk kost
• Ondersteuning bij het afstemmen van de capaciteit en het optimaliseren van AWS, Azure en GCP, inclusief de GPU- en inferentie-infrastructuur waarop uw AI-toepassingen draaien
• Bestuursstructuren waarin de verantwoordelijkheid voor AI-uitgaven wordt toegewezen aan de teams die deze uitgaven genereren, en niet alleen aan de IT-afdeling
• Inzichten die direct bruikbaar zijn voor besluitvorming en die AI-kostengegevens koppelen aan bedrijfsresultaten, zodat u kunt beoordelen of elke AI-investering meetbare waarde oplevert
• Integratie met Technology Business Management-raamwerken om AI-uitgaven in de bredere context van uw IT-portfolio en strategische prioriteiten te plaatsen

Als de kosten van AI sneller stijgen dan de waarde die ze opleveren, maakt het juiste bestuursmodel het verschil tussen reactief bezuinigen en proactieve optimalisatie. Neem contact op om te bespreken hoe wij uw organisatie kunnen helpen die capaciteit op te bouwen.