一种评估 LLM 聊天机器人成本的新方法侧重于已接受决策的速率，而不仅仅是每个 token 的成本。这种方法考虑了重试、超时以及人工审核等因素，这些因素会显著增加更便宜 token 的实际成本。建议的计算方法包括跟踪输入和输出 token（包括重试产生的 token），并确定已接受结果的百分比。这种方法对于需要结构化输出的应用特别有用，例如教育技术中的评分，其中格式错误的响应可能导致资源浪费并需要进一步处理。 AI
影响 这种方法可能导致对 LLM 聊天机器人部署进行更准确的成本评估，从而影响模型选择和资源分配。
排序理由 该项目讨论了一种评估 LLM 聊天机器人成本的方法，这是一篇观点或分析文章，而不是发布或产品公告。
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