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English(EN) AI Agents - Workflows and Human In The Loop(HITL)

由于分词不同，LLM 成本因语言而异，较新模型降低了“语言税”

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] ·

使用大型语言模型的成本因分词差异而在不同语言之间存在显著差异，某些语言需要更多的 token 才能表达相同含义。最近使用 OpenAI 的 tiktoken 库进行的分析发现，虽然 o200k_base 等较新的分词器降低了这种“语言税”，但日语和印地语等语言与英语相比仍产生更高的成本。这种语言成本差异会影响计费，尤其对于支持机器人等高流量应用，并且还会影响模型上下文窗口的填充速度。开发人员可以考虑使用英语作为系统提示，以减轻这些成本，特别是对于冗长的指令。 AI

影响 了解特定语言的分词成本对于优化 LLM 应用费用和管理上下文窗口使用至关重要。

排序理由 该项目讨论了不同语言之间 LLM 分词的成本影响，这是对现有技术的分析评论，而不是新发布或重大的行业事件。

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由于分词不同，LLM 成本因语言而异，较新模型降低了“语言税”

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该项目讨论了不同语言之间 LLM 分词的成本影响，这是对现有技术的分析评论，而不是新发布或重大的行业事件。
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报道来源 [3]

  1. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    TL;DR：我并行运行多个AI代理——一个研究，一个实现，一个审查。代理本身很少是问题。出问题的是协作

    TL;DR: I run multiple AI agents in parallel — one researches, one implements, one reviews. The agents themselves are rarely the problem. What breaks is the coordination layer around them: a sub-agent that overwrote our shared progress board, reviewers who flagged legitimate work …

    链接 dev.to/…/i-coordinate-a-team-of-ai-agents…
  2. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Andrey Altrouter ·

    同一提示词在印地语中的成本是英语的1.64倍——一个分词器之前是5.28倍

    <p>You pay for an LLM by the token, not by the word. So here's a question nobody asks until the invoice arrives: does the same message cost the same in every language?</p> <p>It doesn't. I measured it on one small text, and the answer ranges from "a bit more" to "five times more"…

  3. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ramya Perumal ·

    AI Agents - 工作流和人工干预(HITL)

    <h1> LCEL - LangChain Common Expression Language </h1> <p>LCEL isn't specifically about using an Agent. LCEL is a way to compose LangChain components/Runnables into workflows.</p> <p>In Python, everything is an object. Similarly, in LangChain, many components are implemented as R…

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