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LLM API
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人工智能作为学术助手：学生的道德准则
本指南概述了在学术写作（如论文、毕业论文和学位论文）中合乎道德地使用人工智能工具。它强调人工智能应作为理解、构建和完善文本的助手，而不是生成最终提交材料的工具。核心原则是学生保留对思想、事实以及作品最终责任的所有权，而人工智能则协助理解和起草过程。大学可能有关于人工智能使用的具体政策，学生必须核实。
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开发者通过智能模型选择和缓存来降低LLM API成本
开发者可以通过实施几项实用策略，显著降低使用大型语言模型（LLM）API的相关成本。这些策略包括为给定任务选择最具成本效益的模型、利用提示缓存来减少重复的上下文成本，以及采用请求路由将简单的查询导向更便宜的模型，同时为复杂任务保留高级模型。此外，控制输出长度和批量处理请求可以进一步优化支出。
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API解释：程序如何相互通信以及与LLM通信
本文使用餐厅类比解释了应用程序编程接口（API）的概念，将API比作服务员，它促进了用户程序与其他服务之间的通信。文章详细介绍了LLM API的功能，允许应用程序将提示发送给AI模型并接收生成的文本，而无需直接集成。文章还涉及了发送API请求的实际方面、密钥安全以及使用LLM API的商业效益。
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LLM API 清单指导企业进行供应商选择
一份面向企业选择 LLM API 供应商的清单已发布，重点关注在签署合同前需要提出的关键问题。该清单涵盖四个主要领域：合规性、定价、服务水平协议 (SLA) 和安全性。它旨在通过指导 IT 总监、会计和法务团队完成选择过程，来防止诸如代币耗尽或合同签署后模型变更等问题。该指南还提供了具体供应商 Promptra 如何解决这些问题的示例。