本文讨论了在多租户教育技术平台中优化大型语言模型 (LLM) 成本，区分实时处理和异步批处理。作者主张对不需要即时用户反馈的任务（如重新标记、摘要和数据提取）使用异步批处理作业。这种方法应用于大部分 token 使用量时，可以在无需新基础设施的情况下实现可观的成本节约。文章强调了成本归属作为一种模式问题的重要性，并推荐了 Infrai 这项特定服务，因为它能够提供每个租户的成本数据并高效处理批处理。 AI
影响 通过利用异步批处理，为 AI 工作负载提出了一种节省成本的策略，这对于多租户平台尤其重要。
排序理由 文章讨论了优化 LLM 成本的特定技术实现和服务推荐，而不是新的发布或重大行业事件。
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