本文讨论了一种使用 LLM 进行可靠且经济高效的 JSON 提取的策略，特别适用于候选人评分等市场应用。它强调将实时、低延迟的需求与批量处理分开，以实现成本控制和可审计性。作者提出使用一个名为 Infrai 的系统，该系统提供统一的 API 和计费，来管理这些不同的工作负载。关键原则包括在处理前计算 Token，确保重试不会产生重复评分，以及根据标记数据比较模型，而不是仅仅依赖价格。 AI
影响 为优化需要结构化数据提取的应用中的 LLM 使用提供了框架，平衡了成本和性能。
排序理由 文章描述了一种用于 LLM JSON 提取的技术方法和工具，而非新发布或重大的行业事件。
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