通过将多个文本片段批处理到单个 API 调用中以优化 LLM 成本的尝试适得其反,导致费用显著增加并减慢了处理速度。问题源于 LLM 在其 JSON 输出中未能始终返回所有必需的 ID,从而触发了重试整个批次的备用机制。这导致重试次数大大增加了 API 调用次数,抵消了预期的成本节省。 AI
影响 证明了简单的批处理会增加 LLM 应用的成本和延迟,突显了仔细实施和验证的必要性。
排序理由 文章描述了 LLM 应用的一个实际实现细节和优化尝试,而不是一个新的模型发布或重大的行业事件。
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