VN

5 Mẹo và Thủ thuật để Tiết kiệm tiền khi Sử dụng ChatGPT API (Hoặc bất kỳ LLM nào)

#Công cụ AI
2025-04-15 13:5011 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Trong video này từ Kênh Typing Mind, người xem được cung cấp những mẹo quý giá về cách tiết kiệm chi phí token khi sử dụng các mô hình AI, đặc biệt là ChatGPT. Video nêu rõ phương pháp tính toán chi phí dựa trên việc sử dụng token, giúp người dùng hiểu cách mà chi phí của họ có thể tích lũy trong quá trình tương tác. Một số gợi ý thực tiễn được chia sẻ, bao gồm việc hạn chế bối cảnh cuộc trò chuyện, chuyển sang các mô hình tiết kiệm ngân sách hơn cho các nhiệm vụ đơn giản, và tối ưu hóa độ dài phản hồi để tránh sự dài dòng không cần thiết. Tầm quan trọng của việc tổ chức các cuộc trò chuyện và sử dụng các giới hạn hệ thống về việc sử dụng token cũng được nhấn mạnh nhằm nâng cao hiệu quả và kiểm soát chi phí. Bằng cách thực hiện những chiến lược này, người xem có thể tối đa hóa hiệu quả của AI trong khi giảm thiểu chi phí.

Thông tin quan trọng

  • Video này thảo luận về các mẹo để tiết kiệm chi phí token khi sử dụng ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.
  • Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giới hạn bối cảnh trong các cuộc hội thoại để giảm số lượng mã thông báo được sử dụng.
  • Việc chuyển đổi giữa các mô hình AI khác nhau được khuyến nghị để tiết kiệm chi phí; sử dụng các mô hình rẻ hơn cho những nhiệm vụ đơn giản có thể tiết kiệm tiền.
  • Người thuyết trình khuyên không nên trả lời dài dòng và đề xuất đặt giới hạn token tối đa để kiểm soát chi phí.
  • Việc tổ chức các cuộc trò chuyện vào các thư mục và sử dụng nhãn có thể giúp tối ưu hóa việc truy cập thông tin quan trọng và giảm thiểu các câu hỏi lặp lại.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Tiết kiệm Token ChatGPT

Video này thảo luận về các mẹo tiết kiệm chi phí khi sử dụng ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn khác, nhấn mạnh tác động của việc sử dụng token lên chi phí. Nó giới thiệu những mẹo thực tiễn để duy trì những cuộc trò chuyện mượt mà trong khi vẫn tiết kiệm chi phí.

Tính Toán Token

Kịch bản giải thích cách tính toán chi phí sử dụng API LLM dựa trên số lượng token được sử dụng cho mỗi lời nhắc và phản hồi, điều này lại ảnh hưởng đến tổng chi phí của các cuộc trò chuyện với AI.

Hạn chế Bối cảnh

Người xem được khuyên nên giới hạn bối cảnh được cung cấp cho các mô hình AI để tiết kiệm token và giữ cho các cuộc trò chuyện rõ ràng và có liên quan, ngăn chặn chi phí không cần thiết liên quan đến việc nhớ lại các tương tác trước đó.

Chuyển đổi mô hình

Video khuyên bạn nên chuyển sang các mô hình AI rẻ hơn cho những nhiệm vụ ít phức tạp hơn sau khi đã xử lý các câu hỏi phức tạp hơn, từ đó tối ưu hóa chi phí trong khi vẫn duy trì chức năng.

Kỹ thuật Gợi ý

Tầm quan trọng của việc kỹ thuật lệnh được nhấn mạnh, tập trung vào việc tạo ra các lệnh ngắn gọn cho AI để giảm thiểu sự dài dòng, điều này có thể dẫn đến việc tiêu thụ token không cần thiết.

Sắp xếp cuộc trò chuyện

Việc tổ chức các tương tác trò chuyện AI thành các thư mục và gán nhãn cho các cuộc trò chuyện quan trọng được đề xuất như một phương pháp để tối ưu hóa việc truy cập đến thông tin thường cần và tiết kiệm thời gian.

Giới hạn số token tối đa

Người thuyết trình đề xuất đặt giới hạn tối đa cho số lượng token trong các phản hồi của AI để đảm bảo câu trả lời ngắn gọn, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả trong cuộc trò chuyện.

Hiệu quả Token

Video kết thúc với một lời nhắc nhở rằng mỗi token được lưu trữ đều góp phần vào hiệu quả chi phí tổng thể khi sử dụng AI, khuyến khích người xem thực hiện các chiến lược đã thảo luận.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Để tiết kiệm chi phí token khi sử dụng các mô hình AI, bạn có thể thực hiện một số biện pháp sau:1. Xác định rõ ràng mục tiêu của bạn trước khi sử dụng mô hình AI, từ đó tối ưu hóa lượng token cần thiết cho từng tác vụ.2. Sử dụng các mô hình nhỏ hơn hoặc ít phức tạp hơn nếu không cần thiết phải sử dụng mô hình lớn hơn.3. Tận dụng việc tối ưu hóa prompt, nghĩa là soạn thảo các câu hỏi hoặc yêu cầu một cách ngắn gọn và chính xác hơn để giảm số lượng token sử dụng.4. Kiểm tra và điều chỉnh tần suất gọi mô hình để tránh lãng phí token, chẳng hạn như chỉ gọi khi thực sự cần thiết.5. Sử dụng các công cụ hoặc nền tảng hỗ trợ quản lý chi phí token, giúp theo dõi và kiểm soát việc sử dụng.6. Tìm kiếm các gói dịch vụ hoặc ưu đãi từ nhà cung cấp để giảm chi phí tổng thể.Bằng cách áp dụng các biện pháp này, bạn có thể tiết kiệm chi phí token khi sử dụng các mô hình AI.

Bạn có thể giới hạn bối cảnh được cung cấp cho mô hình AI, chuyển sang một mô hình rẻ hơn cho các tác vụ cơ bản, và bảo AI tránh nói dài dòng trong các phản hồi của nó.

Chi phí sử dụng APIs LLM được tính toán như thế nào?

Chi phí dựa trên số lượng token được sử dụng cho mỗi yêu cầu và phản hồi, nhân tổng số lượng token với giá trên mỗi token.

Việc sử dụng một mô hình rẻ hơn trong suốt cuộc trò chuyện có những lợi ích gì?

Các mẫu rẻ hơn có thể tiết kiệm một khoản chi phí đáng kể cho các token, đặc biệt là cho các nhiệm vụ ít phức tạp hơn hoặc nỗ lực sau lập trình.

Để hạn chế ngữ cảnh của AI trong các cuộc trò chuyện, bạn có thể thử một số phương pháp sau:1. Nêu rõ chủ đề: Bắt đầu cuộc trò chuyện với một chủ đề cụ thể để AI biết rõ lĩnh vực bạn muốn thảo luận. 2. Đặt câu hỏi cụ thể: Hãy đặt những câu hỏi cụ thể, tránh dùng những câu hỏi mở để giữ cho cuộc đối thoại trong ranh giới bạn mong muốn.3. Thay đổi ngữ điệu: Sử dụng những từ ngữ chỉ dẫn để nhắc nhở AI điều gì là phù hợp hoặc không phù hợp trong cuộc trò chuyện.4. Giới hạn thông tin: Cung cấp cho AI những thông tin ít hơn để nó không đi lạc khỏi ngữ cảnh bạn muốn.5. Thông báo rõ ràng: Nếu AI bắt đầu đi ra ngoài chủ đề, hãy thông báo cho nó ngay lập tức và hướng dẫn nó quay lại chủ đề bạn đang thảo luận. Bằng cách áp dụng những phương pháp này, bạn có thể duy trì cuộc đối thoại trong ngữ cảnh mong muốn.

Bạn có thể đặt giới hạn cho số lượng tin nhắn mà AI nên ghi nhớ, đảm bảo rằng nó chỉ nhớ các tương tác gần đây nhất.

Lợi ích của việc tổ chức các tương tác AI vào các thư mục là gì?

Việc tổ chức các cuộc trò chuyện giúp giữ cho các cuộc đối thoại của bạn gọn gàng, cho phép truy cập nhanh vào các chủ đề thường được sử dụng và giảm sự trùng lặp trong các câu hỏi.

Làm thế nào tôi có thể ước lượng chi phí khi sử dụng LLMs qua API?

Bạn có thể sử dụng các công cụ do dịch vụ AI cung cấp để tính toán chi phí dự kiến dựa trên mức sử dụng token cho các truy vấn của bạn.

Token verbosity is a term used to describe the amount of information or data associated with each token in a language model. Token verbosity là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả lượng thông tin hoặc dữ liệu liên quan đến mỗi token trong một mô hình ngôn ngữ.It refers to how much detail is encoded in each token, which can impact the model's understanding and generation of language.Nó đề cập đến mức độ chi tiết được mã hóa trong mỗi token, điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ của mô hình.Understanding token verbosity is crucial because it affects the model's ability to process and generate coherent and contextually relevant text.Việc hiểu token verbosity là rất quan trọng vì nó ảnh hưởng đến khả năng của mô hình trong việc xử lý và tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.High token verbosity can lead to richer, more nuanced outputs, but it might also increase processing time and resource consumption.Mức độ token verbosity cao có thể dẫn đến những đầu ra phong phú hơn, tinh tế hơn, nhưng nó cũng có thể làm tăng thời gian xử lý và tiêu tốn tài nguyên.Conversely, low verbosity might simplify the output but could result in a loss of important details.Ngược lại, mức độ verbosity thấp có thể đơn giản hóa đầu ra nhưng có thể dẫn đến việc mất đi những chi tiết quan trọng.In summary, token verbosity is a key factor in the performance of language models and has significant implications for their applications.Tóm lại, token verbosity là một yếu tố quan trọng trong hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ và có những ảnh hưởng đáng kể đối với các ứng dụng của chúng.

Tính dài dòng của token đề cập đến xu hướng của các mô hình AI tạo ra các phản hồi dài, điều này có thể làm tăng chi phí. Tránh tính dài dòng có thể tiết kiệm được việc sử dụng token.

Giới hạn token tối đa hoạt động như thế nào?

Việc đặt giới hạn tối đa về số lượng token sẽ hạn chế số lượng token cho mỗi phản hồi, ngăn chặn AI tạo ra các câu trả lời quá dài.

Nếu phản hồi của AI bị ngắt quãng, bạn có thể làm những điều sau:

Bạn chỉ cần gõ 'tiếp tục', và AI sẽ tiếp tục từ nơi nó đã dừng lại trong phản hồi trước.

Thêm gợi ý video