本文介绍了一种审计免费大型语言模型（LLM）端点的方法，该方法侧重于输出策略合同而非直接成本。文章指出，虽然免费端点消除了金钱发票，但它们仍然会产生运营成本，例如重试次数增加、由于共享基础设施导致的容量漂移，以及如果令牌计数不可靠则产生的会计不准确性。作者提出了一种探测运行脚本，该脚本可适应类似OpenAI的API，用于测试六种特定的输出案例，确保端点遵守定义的合同并检测可能影响下游功能的偏差。 AI
影响 为开发人员提供了一个框架，以确保生产系统中免费LLM端点的可靠性和合规性。
排序理由 文章描述了一种审计LLM端点的技术方法/工具。
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