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5個節省ChatGPT API使用費用（或任何大型語言模型）的小技巧與竅門

#AI 工具
2025-04-15 13:444 分鐘 閱讀

內容介紹

在這段來自Typing Mind頻道的視頻中，觀眾獲得了有關如何在使用AI模型時節省代幣成本的寶貴建議，尤其是針對ChatGPT。這段視頻概述了根據代幣使用情況計算成本的方法，幫助用戶理解在互動過程中他們的開支如何累積。視頻中分享了幾個實用建議，包括限制對話背景、在執行較簡單的任務時轉換為更具成本效益的模型，以及優化回應長度以避免不必要的冗長。還強調了整理聊天記錄和利用系統限制代幣使用的重要性，以提高效率並控制成本。通過實施這些策略，觀眾可以在最大化其AI效能的同時，最小化開支。

關鍵信息

  • 這段影片討論了在使用ChatGPT和其他大型語言模型時如何節省令牌成本的建議。
  • 它強調在對話中限制上下文的重要性，以減少使用的令牌數量。
  • 建議在不同的人工智慧模型之間切換以提高成本效率；對於簡單任務使用較便宜的模型可以節省開支。
  • 主持人建議不要過於冗長的回應，並建議設定最大標記限制以控制成本。
  • 將聊天整理成資料夾並使用標籤可以幫助簡化訪問重要信息，並減少重複提問。

時間軸分析

內容關鍵字

ChatGPT 代幣節省

這段視頻討論了在使用 ChatGPT 和其他大型語言模型時節省成本的技巧，強調了令牌使用對開支的影響。它介紹了一些實用的技巧，以在保持成本效益的同時維持更流暢的對話。

代幣計算

這份劇本解釋了使用大型語言模型（LLM）API的成本是如何根據每個提示和回應所使用的令牌數量來計算的，這反過來又影響與人工智慧進行對話的總成本。

限制上下文

建議觀眾限制提供給人工智慧模型的上下文，以節省令牌並保持對話的清晰和相關，防止與記住過去互動相關的不必要成本。

切換模型

該視頻建議在處理較複雜的問題後，轉向使用更便宜的人工智慧模型來處理較簡單的任務，從而在保持功能的同時優化成本。

提示工程

提示工程的重要性被強調，專注於為人工智慧創建簡潔的指令以減少冗長，這可能導致不必要的令牌消耗。

組織聊天

建議將 AI 聊天互動整理成資料夾，並對重要對話進行標記，這是一種能夠簡化對經常需要的信息訪問並節省時間的方法。

最大令牌限制

講者建議對人工智慧的回答設定最大字元限制，以確保回答簡潔，降低成本並提高對話的有效性。

代幣效率

視頻最後提醒我們，每一個節省的代幣都有助於提高使用人工智能的整體成本效率，鼓勵觀眾實施討論中的策略。

相關問題與答案

使用AI模型時，我應該怎麼做才能節省代幣成本？

您可以限制提供給人工智慧模型的上下文，為基本任務切換到較便宜的模型，並告訴人工智慧避免在其回答中冗長。

使用 LLM API 的成本是如何計算的？

費用是基於每個提示和回應所使用的標記數量，將標記的總數乘以每個標記的價格。

在對話中使用較便宜模型的優勢是什麼？

較便宜的模型可以顯著節省令牌成本，特別是在較不複雜的任務或後期編碼工作中。

如何在對話中限制AI的上下文？

您可以設置一個限制，以便人工智能應該回憶的消息數量，確保它只記住最近的互動。

將AI互動組織成資料夾的好處是什麼？

組織對話有助於保持您的談話整潔，讓您能夠快速訪問常用主題，並減少問題的重複性。

如何在通過 API 使用 LLM 時估算成本？

您可以使用 AI 服務提供的工具根據您的查詢令牌使用量計算預期成本。

什麼是代幣冗長性，它為什麼重要？

標記冗長性是指AI模型產生冗長回應的傾向，這可能增加成本。避免冗長可以節省標記使用。

Max token limits are constraints imposed on the number of tokens that can be processed in a single input or output sequence. Max token limits 是限制在單一輸入或輸出序列中可以處理的標記數量的約束。 Tokens can represent words, characters, or parts of words, depending on the specific model or tokenization method used. 標記可以代表單詞、字符或單詞的部分，這取決於所使用的特定模型或標記化方法。 When a text input exceeds the max token limit, it may be truncated or produce an error, depending on the system's design. 當文本輸入超過最大標記限制時，根據系統的設計，它可能會被截斷或產生錯誤。Understanding token limits is essential for optimizing input length and ensuring effective communication with the model. 理解標記限制對於優化輸入長度和確保與模型有效溝通至關重要。

設置最大標記限制會限制每個回應的標記數量，從而防止人工智能生成過長的答案。

如果AI的回應被截斷，我該怎麼辦？

您可以簡單地輸入「繼續」，AI將從上一次回應中中斷的地方接著進行。

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