تقليل تكاليف نماذج اللغات الكبيرة: استراتيجيات تحسين الرموز

احصل على خفض بنسبة 80% في تكاليف نماذج LLM من خلال تحسين ذكي للتوكنات

Page content

تحسين التوكنات هو المهارة الأساسية التي تميز التطبيقات الفعالة من حيث التكلفة بالتطبيقات التجريبية التي تستهلك الميزانية.

مع ارتفاع تكاليف API بشكل خطي مع استخدام التوكنات، فإن فهم استراتيجيات التحسين وتطبيقها يمكن أن يقلل التكاليف بنسبة 60-80% مع الحفاظ على الجودة.

架構

فهم اقتصاديات التوكنات

قبل التحسين، تحتاج إلى فهم كيفية عمل التوكنات والأسعار عبر مزودي LLM المختلفة.

أساسيات التوكنات

التوكنات هي الوحدات الأساسية التي تتعامل بها LLMs - تقريبًا ما يعادل 4 أحرف أو 0.75 كلمات في اللغة الإنجليزية. تحتوي السلسلة “مرحباً، العالم!” على حوالي 4 توكنات. تستخدم نماذج مختلفة مُحلِّلين مختلفة (يستخدم GPT tiktoken، ويستخدم Claude مُحلِّلًا خاصًا به)، لذا تختلف عدد التوكنات قليلاً بين المزودين.

مقارنة نماذج التسعير

تسعير OpenAI (حتى 2025):

  • GPT-4 Turbo: 0.01 دولار للإدخال / 0.03 دولار للإخراج لكل 1000 توكن
  • GPT-3.5 Turbo: 0.0005 دولار للإدخال / 0.0015 دولار للإخراج لكل 1000 توكن
  • GPT-4o: 0.005 دولار للإدخال / 0.015 دولار للإخراج لكل 1000 توكن

تسعير Anthropic:

  • Claude 3 Opus: 0.015 دولار للإدخال / 0.075 دولار للإخراج لكل 1000 توكن
  • Claude 3 Sonnet: 0.003 دولار للإدخال / 0.015 دولار للإخراج لكل 1000 توكن
  • Claude 3 Haiku: 0.00025 دولار للإدخال / 0.00125 دولار للإخراج لكل 1000 توكن

للحصول على مقارنة شاملة لـ مزودي LLM السحابية بما في ذلك التسعير التفصيلي والميزات والتطبيقات، راجع دليلنا المخصص.

الرؤية الأساسية: تكلفة التوكنات الناتجة تساوي 2-5 مرات تكلفة التوكنات المدخلة. تقليل طول الإخراج له تأثير كبير على التكاليف.

هندسة المحفزات لزيادة الكفاءة

الهندسة الفعالة للمحفزات تقلل بشكل كبير من استهلاك التوكنات دون التأثير على الجودة.

1. إزالة التكرار

مثال سيء (127 توكن):

أنت مساعد مفيد. من فضلكم مساعدتي في المهمة التالية.
أود أنك تحليل النص التالي وتقدم لي ملخصًا. هنا النص الذي أود أن أملخصه:
[نص]
من فضلكم قدم لي ملخصًا موجزًا للنقاط الرئيسية.
``

المُحسّن (38 توكن):

ملخص النقاط الرئيسية:
[نص]
``

النتائج: تقليل 70% من التوكنات، نفس جودة الإخراج.

2. استخدام التنسيقات المُهيكلة

تقلل التنسيقات المُهيكلة مثل JSON من هدر التوكنات الناتج عن اللغة الطبيعية المطولة.

بدلاً من:

من فضلكم استخرج اسم الشخص، العمر، والمهنة من هذا النص
واستعرض إجابتك بوضوح.
``

استخدم:

استخرج إلى JSON: {اسم، العمر، المهنة}
النص: [المدخل]
``

3. تحسين تعلم القليل من الأمثلة

تُعد أمثلة القليل من الأمثلة قوية ولكن باهظة التكلفة. تحسينها من خلال:

  • استخدام أقل عدد ممكن من الأمثلة (1-3 عادةً كافية)
  • الحفاظ على الأمثلة موجزة - إزالة الكلمات غير الضرورية
  • مشاركة المقدمة المشتركة - تقليل التكرار في التعليمات
# محفز مُحسّن لتعلم القليل من الأمثلة
prompt = """تصنيف المشاعر (إيجابية/سلبية):
النص: "منتج رائع!" -> إيجابية
النص: "مُخيب لل期望" -> سلبية
النص: "{input}" ->"""
``

للحصول على نماذج أكثر من Python وتقنيات مختصرة، راجع دليلنا Python Cheatsheet.

استراتيجيات تخزين السياق

تخزين السياق هو أسلوب فعّال للغاية للتحسين في التطبيقات التي تحتوي على محتوى ثابت متكرر.

كيف يعمل تخزين السياق

تقوم مزودات مثل OpenAI وAnthropic بتخزين مقدمة المحفزات التي تظهر عبر طلبات متعددة. تُعد الأجزاء المخزنة مكلفة بنسبة 50-90% أقل من التوكنات العادية.

المتطلبات:

  • محتوى قابل للتخزين على الأقل: 1024 توكن (OpenAI) أو 2048 توكن (Anthropic)
  • TTL للتخزين: 5-60 دقيقة حسب المزود
  • يجب أن يكون المحتوى متطابقًا ويظهر في بداية المحفز

مثال على التنفيذ

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# محفز مخزن عبر الطلبات
SYSTEM_PROMPT = """أنت مساعد خدمة العملاء لشركة TechCorp.
سياسات الشركة:
[مستند سياسة كبير - 2000 توكن]
"""

# هذا يتم تخزينه تلقائيًا
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": "كيف أقوم بإرجاع عنصر؟"}
    ]
)

# الطلبات اللاحقة داخل TTL للتخزين تستخدم محفز النظام المخزن
# تدفع فقط لرسالة المستخدم + الإخراج
``

التأثير العملي: تقلل التطبيقات التي تحتوي على قواعد معرفية أو تعليمات طويلة التكاليف بنسبة 60-80%.

استراتيجية اختيار النموذج

استخدام النموذج الصحيح لكل مهمة أمر حيوي للتحسين من التكلفة.

سلم النماذج

  1. GPT-4 / Claude Opus - التفكير المعقد، المهام الإبداعية، الدقة الحرجة
  2. GPT-4o / Claude Sonnet - الأداء/التكلفة المتوازن، الغرض العام
  3. GPT-3.5 / Claude Haiku - المهام البسيطة، التصنيف، الاستخراج
  4. النماذج المُخصصة الأصغر - المهام المتكررة المتخصصة

نمط التوجيه

def route_request(task_complexity, user_query):
    """التوجيه إلى النموذج المناسب بناءً على التعقيد"""
    
    # التصنيف البسيط - استخدم Haiku
    if task_complexity == "simple":
        return call_llm("claude-3-haiku", user_query)
    
    # متوسط - استخدم Sonnet
    elif task_complexity == "moderate":
        return call_llm("claude-3-sonnet", user_query)
    
    # التفكير المعقد - استخدم Opus
    else:
        return call_llm("claude-3-opus", user_query)
``

دراسة حالة: روبوت خدمة العملاء الذي يوجه 80% من الاستفسارات إلى GPT-3.5 و20% إلى GPT-4 قلل التكاليف بنسبة 75% مقارنة باستخدام GPT-4 لكل شيء.

معالجة دُفَّات

للعملات غير العاجلة، توفر معالجة الدُفَّات خصومات بنسبة 50% من معظم المزودين.

OpenAI API للدُفَّات

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# إنشاء ملف دُفَّة
batch_requests = [
    {"custom_id": f"request-{i}", 
     "method": "POST",
     "url": "/v1/chat/completions",
     "body": {
         "model": "gpt-3.5-turbo",
         "messages": [{"role": "user", "content": query}]
     }}
    for i, query in enumerate(queries)
]

# إرسال دُفَّة (خصم 50%، معالجة 24 ساعة)
batch = client.batches.create(
    input_file_id=upload_batch_file(batch_requests),
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)
``

الحالات المستخدمة:

  • تسمية البيانات وتصنيفها
  • إنشاء محتوى لل블وج/SEO
  • إنشاء تقارير
  • الترجمة بالدُفَّات
  • إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية

تقنيات التحكم في الإخراج

بما أن تكلفة التوكنات الناتجة تساوي 2-5 مرات تكلفة التوكنات المدخلة، فإن التحكم في طول الإخراج أمر حيوي.

1. تحديد عدد التوكنات القصوى

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    max_tokens=150  # حد صارم يمنع التكاليف المفرطة
)
``

2. استخدام تسلسلات التوقف

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    stop=["END", "\n\n\n"]  # التوقف عند العلامات
)
``

3. طلب تنسيقات موجزة

أضف تعليمات مثل:

  • “الإجابة في أقل من 50 كلمة”
  • “تقديم نقاط فقط”
  • “العودة إلى JSON فقط، بدون تفسير”

البث لتحسين تجربة المستخدم

بينما لا تقلل البث من التكاليف، إلا أنها تحسّن الأداء المدرك وتسمح بإنهاء المبكر.

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        token = chunk.choices[0].delta.content
        print(token, end="")
        
        # إنهاء مبكر إذا تجاوزت الإجابة النمط غير المرغوب فيه
        if undesired_pattern(token):
            break
``

تحسين RAG

تضيف التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) السياق، ولكن RAG غير المحسّن يهدر التوكنات.

نمط RAG المحسّن

def optimized_rag(query, vector_db):
    # 1. استرجاع القطع ذات الصلة
    chunks = vector_db.search(query, top_k=3)  # ليس أكثر من اللازم
    
    # 2. ضغط القطع - إزالة التكرار
    compressed = compress_chunks(chunks)  # ضغط مخصص
    
    # 3. تقطيع إلى حد التوكنات
    context = truncate_to_tokens(compressed, max_tokens=2000)
    
    # 4. محفز مهيكل
    prompt = f"السياق:\n{context}\n\nQ: {query}\nA:"
    
    return call_llm(prompt)
``

تقنيات التحسين:

  • استخدام التقطيع الدلالي (ليس حجمًا ثابتًا)
  • إزالة التنسيق Markdown من القطع المسترجعة
  • تنفيذ إعادة الترتيب للحصول على المحتوى الأكثر صلة
  • النظر في تلخيص القطع الكبيرة

تخزين الاستجابات

تخزين الطلبات المتطابقة أو المتشابهة لتجنب المكالمات إلى API تمامًا.

التنفيذ مع Redis

import redis
import hashlib
import json

redis_client = redis.Redis()

def cached_llm_call(prompt, model="gpt-4", ttl=3600):
    # إنشاء مفتاح التخزين من المحفز + النموذج
    cache_key = hashlib.md5(
        f"{model}:{prompt}".encode()
    ).hexdigest()
    
    # التحقق من التخزين
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    
    # استدعاء LLM
    response = call_llm(model, prompt)
    
    # تخزين النتيجة
    redis_client.setex(
        cache_key, 
        ttl, 
        json.dumps(response)
    )
    
    return response
``

تخزين دلالي: للطلبات المتشابهة (ليس متطابقة)، استخدم تضمينات دلالية للعثور على الاستجابات المخزنة.

المراقبة والتحليل

تتبع استخدام التوكنات لتحديد فرص التحسين.

المقاييس الأساسية

class TokenTracker:
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            'total_tokens': 0,
            'input_tokens': 0,
            'output_tokens': 0,
            'cost': 0.0,
            'requests': 0
        }
    
    def track_request(self, response, model):
        usage = response.usage
        self.metrics['input_tokens'] += usage.prompt_tokens
        self.metrics['output_tokens'] += usage.completion_tokens
        self.metrics['total_tokens'] += usage.total_tokens
        self.metrics['cost'] += calculate_cost(usage, model)
        self.metrics['requests'] += 1
    
    def report(self):
        return {
            'avg_tokens_per_request': 
                self.metrics['total_tokens'] / self.metrics['requests'],
            'total_cost': self.metrics['cost'],
            'input_output_ratio': 
                self.metrics['input_tokens'] / self.metrics['output_tokens']
        }
``

تنبيهات التكلفة

قم بإعداد تنبيهات عند تجاوز استخدامك لحدود معينة:

def check_cost_threshold(daily_cost, threshold=100):
    if daily_cost > threshold:
        send_alert(f"التكاليف اليومية ${daily_cost} تجاوزت ${threshold}")
``

التقنيات المتقدمة

1. نماذج ضغط المحفزات

استخدم نماذج مخصصة لضغط المحفزات:

  • LongLLMLingua
  • AutoCompressors
  • توكنات الضغط المُتعلمة

يمكن لهذه النماذج تحقيق نسبة ضغط تصل إلى 10 مرات مع الحفاظ على أداء 90%+

2. التشفير التخميني

تشغيل نموذج صغير جنبًا إلى جنب مع نموذج كبير لتوقع التوكنات، مما يقلل من مكالمات النموذج الكبير. عادةً ما يكون هناك تسريع 2-3 مرات وتقليل التكاليف بنفس الجودة.

3. التكميم

للموديلات المُستضافة محليًا، يقلل التكميم (4 بت، 8 بت) من الذاكرة والحساب:

  • 4 بت: تقليل 75% من الذاكرة، خسارة جودة قليلة
  • 8 بت: تقليل 50% من الذاكرة، خسارة جودة قليلة

إذا كنت تشغل LLMs محليًا، Ollama يوفر منصة رائعة لنشر النماذج المُكممة مع تكوين قليل. لاختيار الأجهزة ومقارنات الأداء، NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080 تُظهر الأداء الفعلي عبر تكوينات مختلفة من الأجهزة تعمل على نماذج كبيرة مُكممة.

قائمة التحقق من تحسين التكلفة

  • تحليل استخدام التوكنات الحالي والتكاليف لكل نقطة نهاية
  • مراجعة المحفزات للبحث عن التكرار - إزالة الكلمات غير الضرورية
  • تنفيذ تخزين السياق للمحتوى الثابت > 1K توكن
  • إعداد توجيه النماذج (صغير للبسيط، كبير للمعقد)
  • إضافة حدود max_tokens لكل طلب
  • تنفيذ تخزين الاستجابات للطلبات المتطابقة
  • استخدام API للدُفَّات للعملات غير العاجلة
  • تفعيل البث لتحسين تجربة المستخدم
  • تحسين RAG: عدد أقل من القطع، ترتيب أفضل
  • المراقبة مع تتبع التوكنات وتنبيهات التكلفة
  • النظر في التخصيص للمهام المتكررة
  • تقييم النماذج الأصغر (Haiku، GPT-3.5) للتصنيف

دراسة حالة واقعية

السيناريو: روبوت خدمة العملاء، 100K طلب شهريًا

قبل التحسين:

  • النموذج: GPT-4 لكل طلب
  • عدد التوكنات المدخلة المتوسط: 800
  • عدد التوكنات الناتجة المتوسط: 300
  • التكلفة: 100K × (800 × 0.00003 + 300 × 0.00006) = 4200 دولار شهريًا

بعد التحسين:

  • توجيه النماذج: 80% GPT-3.5، 20% GPT-4
  • تخزين السياق: 70% من المحفزات مخزنة
  • ضغط المحفزات: تقليل 40%
  • تخزين الاستجابات: معدل اصطدام 15%

النتائج:

  • 85% من الطلبات تجنبت GPT-4
  • 70% استفادت من خصم تخزين السياق
  • 40% أقل عدد من التوكنات المدخلة
  • التكلفة الفعّالة: 780 دولار شهريًا
  • الوفاء: 81% (3420 دولار شهريًا)

روابط مفيدة

الخاتمة

تحسين التوكنات يُحوّل اقتصاديات LLM من باهظة التكلفة إلى قابلة للتوسع بشكل مستدام. من خلال تنفيذ ضغط المحفزات، تخزين السياق، اختيار النموذج الذكي، وتخزين الاستجابات، يمكن للتطبيقات معظمها تحقيق تقليل في التكاليف بنسبة 60-80% دون التأثير على الجودة.

ابدأ بالنتائج السريعة: مراجعة محفزاتك، تفعيل تخزين السياق، وتحويل المهام البسيطة إلى نماذج أصغر. راقب استخدام التوكنات بانتظام - ما يُقاس يُحسّن. الفرق بين تطبيق LLM فعّال من حيث التكلفة وتطبيق باهظ التكلفة ليس التكنولوجيا - بل استراتيجية التحسين.

المقالات المرتبطة