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Small model
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相同请求下 AI 模型 token 计数差异高达 20%
一位开发者观察到，发送给不同 AI 模型的相同 API 请求在 token 计数上存在显著差异。一个请求通过中等模型处理，产生了 246,525 个输入 token，而一个几乎相同的请求（字节大小仅大 0.3%）发送给一个较小的模型时，仅计费 196,892 个 token，减少了 20.1%。这表明 token 计数是模型范围的，不仅仅是输入字节的属性，这意味着基于不同模型之间“每 token 美元”的直接成本比较可能具有误导性。
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小型模型与前沿模型结合，可带来成本和延迟的优势
对于分类任务，采用大型前沿模型标记数据，然后将这些标签蒸馏到一个本地托管的小型模型中，可以带来显著的成本和延迟效益。这种方法使得 93% 的分类任务能够由小型模型高置信度地处理，而将更强大、更昂贵的前沿模型留给剩余 7% 的复杂情况。文章还建议，对于风格和策略合规性等任务，通过少样本示例进行提示工程通常比微调更有效和敏捷，因为随着基础模型的改进，微调会很快过时。