本文介绍了一种节省LLM使用成本的策略,通过实施一个路由系统,将提示引导到能够处理任务的最经济的模型。作者认为,将高级模型用于分类或翻译等简单任务效率低下且成本高昂。提出的解决方案包括一个基于代码的路由器,该路由器评估任务的复杂性、风险和token数量,以选择适当的模型层级,并设有一个验证步骤,如果初始选择失败,则升级到更强大的模型。这种方法旨在通过避免不必要地将高成本模型用于直接请求来减少LLM账单,例如发票提取和合同查询的示例就证明了这一点。 AI
影响 该策略通过优化LLM模型选择,可以显著降低AI应用的运营成本。
排序理由 文章描述了一种优化LLM使用的方法,属于工具范畴,而非核心AI发布或重大行业事件。
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