一位大型语言模型开发者分享了因意外高昂的API账单而学到的七个经验教训，强调需要在调用点进行实时成本监控，而不是依赖提供商的仪表板。主要收获包括按功能细分成本、理解不同提供商的计费指标（如提示词与完成词元以及推理词元的计算方式），以及考虑流式响应，这些响应可能会在结束前隐藏使用情况。作者还强调了在进行API调用之前实施原子成本预留以防止超支的重要性，特别是对于并发请求，以及对仪器化和限制重试风暴的关键需求，这可能会悄无声息地增加成本。 AI
影响 为开发者提供了管理和控制使用大型语言模型API相关成本的实用策略。
排序理由 开发者分享了管理大型语言模型API成本的实用经验，并非新产品或研究。
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