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Ottimizzare i costi degli LLM vuol dire capire dove finiscono i token e togliere lo spreco: chiamate ridondanti, contesto sovradimensionato, cache mancanti, nessun limite di spesa. Su una piattaforma finanziaria consumer, riscrivere così le pipeline AI ha ridotto i costi di circa l'80%. Tutte le funzionalità sono rimaste, compresi i report finanziari di 13 slide generati con l'AI.
La spesa per l'AI di solito cresce più in fretta dell'uso. I prototipi arrivano in produzione con chiamate duplicate, documenti interi incollati nei prompt e nessun tetto di spesa, e nessuno sa quanto costa davvero una singola funzionalità.
1. Misuro: registro il costo di ogni chiamata AI e di ogni funzionalità
2. Tolgo: chiamate ridondanti, contesto che non serve, generazioni ripetute
3. Metto in cache le risposte che non serve generare di nuovo
4. Fisso dei limiti: tetti di spesa, rate limit, generazione solo dove ha valore (per esempio sopra una soglia di punteggio)
5. Solo alla fine rivedo la scelta del modello, dove conta ancora
OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Azure OpenAI; pipeline Python/FastAPI; code in background; AWS, Azure, GCP.
Se non sai quanto ti costa un report, una chat o un'immagine, quasi sicuramente c'è un risparmio importante da recuperare. Di solito si trova sistemando la pipeline, più che passando a un modello più economico.
Dipende da come sono state costruite le pipeline. Su una piattaforma finanziaria consumer, togliendo le chiamate ridondanti, riducendo il contesto e aggiungendo cache, tetti di spesa e rate limit, i costi AI sono scesi di circa l'80% a parità di funzionalità. Pipeline già mature hanno meno margine, e l'analisi ti dice quanto.
Di solito l'architettura: la stessa chiamata fatta più volte, documenti o cronologie intere inviati quando ne basterebbe un pezzo, contenuti rigenerati che si potevano tenere in cache, lavori automatici senza limiti. Il prezzo del modello pesa meno di questi fattori.
Non dovrebbe. I controlli di qualità restano: sulla piattaforma finanziaria i report continuano a verificare i domini delle fonti e a controllare l'output del modello. Si toglie lo spreco, e un set di valutazione conferma la qualità prima e dopo.
Un limite scritto nel codice su quanto può spendere una funzionalità o un processo in un certo periodo. Per esempio, limiti giornalieri e per categoria sulla generazione di immagini. Insieme ai rate limit e al costo registrato per ogni output, impedisce che un bug o un picco di traffico facciano esplodere la spesa.
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