本文讨论了一种估算内容审核 LLM Token 成本的方法，特别是针对用户提交的图像和文本。作者提倡在应用程序层进行预检，在进行审核调用之前预测成本，并强调 Token 成本只是更广泛的召回率、审核率和解析失败率评估中的一个因素。该方法包括规范化内容、选择模型、强制执行限制以及在边界处验证响应，以防止数据丢失并确保准确的指标。对于图像，建议将它们与文本分开进行基准测试，因为它们的成本和失败模式差异很大。 AI
影响 为开发人员提供了管理 LLM 运营成本和改进审核工作流程的实用指导。
排序理由 本文描述了开发人员使用 LLM 进行审核的实用工作流程和工具，重点关注成本估算和验证。
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