Qual è il fattore più importante che influisce sui costi dell’API LLM?

Il numero di token è il principale determinante dei costi. Sono addebitati sia i token di input (prompt) che quelli di output (completion), con la maggior parte dei fornitori che addebita 2-3 volte di più per i token di output. GPT-4 può costare $0,03-$0,06 per 1.000 token, mentre GPT-3.5 costa $0,001-$0,002 per 1.000 token.

Quanto posso risparmiare con la compressione dei prompt?

Le tecniche di compressione dei prompt possono ridurre l’uso dei token del 40-60% senza un significativo calo di qualità. Per le applicazioni che gestiscono milioni di richieste al mese, ciò si traduce in risparmi di migliaia di dollari. Il caching del contesto può ridurre i costi dei contesti ripetuti fino al 90%.

Dovrei utilizzare GPT-4 o un modello più piccolo per la mia applicazione?

Utilizzare il modello più piccolo che soddisfa i requisiti di qualità. GPT-3.5-turbo gestisce il 70-80% dei casi d’uso al costo pari a 1/20 di GPT-4. Per compiti semplici come la classificazione o l’estrazione, considerare modelli ancora più piccoli, come Claude Haiku o GPT-3.5-turbo-instruct.

Cos’è il caching del contesto e quando dovrebbe essere utilizzato?

Il caching del contesto memorizza il contenuto dei prompt frequentemente riutilizzato (come istruzioni del sistema o estratti dalla base di conoscenza) per evitare di riprocessarlo per ogni richiesta. Utilizzatelo quando avete contenuti statici superiori a 1K token che vengono riutilizzati in diverse richieste. OpenAI e Anthropic offrono sconti del 50-90% sui token memorizzati.

Quali sono alcuni rapidi interventi per ridurre i costi degli LLM?

Rimuovere gli spazi bianchi e i formati non necessari dai prompt, 2) Utilizzare nomi di variabili più brevi negli esempi, 3) Implementare limiti per max_tokens, 4) Caching delle risposte per query identiche, 5) Utilizzare il processing in batch per richieste non urgenti, 6) Passare a modelli più piccoli per compiti semplici.

Ridurre i costi degli LLM: strategie di ottimizzazione dei token

Q: Come posso implementare lo streaming per risparmiare sui costi?

Lo streaming consegna i token man mano che vengono generati, invece di attendere risposte complete. Sebbene non riduca il numero totale di token, migliora la percezione delle prestazioni e consente l’interruzione precoce se le risposte diventano irrilevanti. La maggior parte degli SDK per LLM supporta lo streaming con un semplice cambio di flag.

Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token

Indice

L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.

Con i costi API che crescono linearmente con l’uso dei token, comprendere e implementare strategie di ottimizzazione può ridurre i costi del 60-80% mantenendo la qualità.

architettura intelligente

Comprendere l’economia dei token

Prima di ottimizzare, devi comprendere come funzionano i token e i prezzi in diversi fornitori di LLM.

Token di base

I token sono le unità fondamentali che gli LLM elaborano - approssimativamente equivalenti a 4 caratteri o 0,75 parole in inglese. La stringa “Hello, world!” contiene circa 4 token. Diversi modelli utilizzano diversi tokenizer (GPT utilizza tiktoken, Claude utilizza il loro), quindi i conteggi dei token variano leggermente tra i fornitori.

Confronto dei modelli di prezzo

Pricing OpenAI (aggiornato al 2025):

GPT-4 Turbo: $0,01 input / $0,03 output per 1K token
GPT-3.5 Turbo: $0,0005 input / $0,0015 output per 1K token
GPT-4o: $0,005 input / $0,015 output per 1K token

Pricing Anthropic:

Claude 3 Opus: $0,015 input / $0,075 output per 1K token
Claude 3 Sonnet: $0,003 input / $0,015 output per 1K token
Claude 3 Haiku: $0,00025 input / $0,00125 output per 1K token

Per un confronto completo dei Fornitori di LLM Cloud inclusi prezzi dettagliati, funzionalità e casi d’uso, consulta la nostra guida dedicata.

Illuminazione chiave: I token di output costano 2-5 volte di più dei token di input. Limitare la lunghezza dell’output ha un impatto notevole sui costi.

Ingegneria dei prompt per l’efficienza

Un’ingegneria dei prompt efficace riduce drasticamente il consumo di token senza sacrificare la qualità.

1. Eliminare la ridondanza

Esempio cattivo (127 token):

Sei un assistente utile. Per favore aiutami con il seguente compito.
Vorrei che analizzassi il seguente testo e mi fornissi un riassunto. Ecco il testo che vorrei che riassumessi:
[testo]
Per favore fornisci un riassunto conciso dei punti principali.

Ottimizzato (38 token):

Riassumi i punti principali:
[testo]

Risparmio: riduzione del 70% dei token, qualità dell’output identica.

2. Utilizzare formati strutturati

JSON e formati strutturati riducono il spreco di token da linguaggio naturale verboso.

Invece di:

Per favore estrai il nome della persona, l'età e l'occupazione da questo testo
e formatta chiaramente la tua risposta.

Utilizza:

Estrai in JSON: {nome, età, occupazione}
Testo: [input]

3. Ottimizzazione dell’apprendimento a pochi esempi

Gli esempi a pochi esempi sono potenti ma costosi. Ottimizza utilizzando:

Utilizza il numero minimo di esempi necessari (1-3 generalmente sufficienti)
Mantieni gli esempi concisi - elimina le parole non necessarie
Condividi prefissi comuni - riduci le istruzioni ripetute

# Prompt ottimizzato a pochi esempi
prompt = """Classifica il sentiment (pos/neg):
Testo: "Prodotto fantastico!" -> pos
Testo: "Deluso" -> neg
Testo: "{input_utente}" ->"""

Per ulteriori pattern di ottimizzazione Python e scorciatoie sintattiche, consulta il nostro Python Cheatsheet.

Strategie di caching del contesto

Il caching del contesto è la strategia di ottimizzazione più efficace per le applicazioni con contenuti statici ripetuti.

Come funziona il caching del contesto

Fornitori come OpenAI e Anthropic memorizzano i prefissi dei prompt che appaiono in più richieste. Le porzioni memorizzate costano il 50-90% in meno rispetto ai token regolari.

Requisiti:

Contenuto minimo memorizzabile: 1024 token (OpenAI) o 2048 token (Anthropic)
TTL del cache: 5-60 minuti a seconda del fornitore
Il contenuto deve essere identico e apparire all’inizio del prompt

Esempio di implementazione

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Messaggio del sistema memorizzato tra le richieste
SYSTEM_PROMPT = """Sei un AI per il servizio clienti di TechCorp.
Linee guida aziendali:
[Grande documento di policy - 2000 token]
"""

# Questo viene memorizzato automaticamente
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": "Come posso restituire un articolo?"}
    ]
)

# Le chiamate successive all'interno del TTL del cache utilizzano il prompt del sistema memorizzato
# Pagando solo per il messaggio dell'utente + output

Impatto reale: Le applicazioni con basi di conoscenza o istruzioni lunghe vedono una riduzione del 60-80% dei costi.

Strategia di selezione del modello

Utilizzare il modello giusto per ogni compito è cruciale per l’ottimizzazione dei costi.

La scala dei modelli

GPT-4 / Claude Opus - Ragionamento complesso, compiti creativi, accuratezza critica
GPT-4o / Claude Sonnet - Bilanciato tra prestazioni e costi, uso generale
GPT-3.5 / Claude Haiku - Compiti semplici, classificazione, estrazione
Modelli più piccoli sintonizzati - Compiti ripetuti specializzati

Pattern di routing

def route_request(task_complexity, user_query):
    """Rotta verso il modello appropriato in base alla complessità"""
    
    # Classificazione semplice - utilizza Haiku
    if task_complexity == "simple":
        return call_llm("claude-3-haiku", user_query)
    
    # Moderato - utilizza Sonnet
    elif task_complexity == "moderate":
        return call_llm("claude-3-sonnet", user_query)
    
    # Ragionamento complesso - utilizza Opus
    else:
        return call_llm("claude-3-opus", user_query)

Caso studio: Un chatbot per il servizio clienti che indirizza l'80% delle richieste a GPT-3.5 e il 20% a GPT-4 ha ridotto i costi del 75% rispetto all’utilizzo di GPT-4 per tutto.

Elaborazione in batch

Per carichi di lavoro non urgenti, l’elaborazione in batch offre uno sconto del 50% da parte di molti fornitori.

API OpenAI in batch

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Crea il file in batch
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)
]

# Invia il batch (sconto del 50%, elaborazione in 24 ore)
batch = client.batches.create(
    input_file_id=upload_batch_file(batch_requests),
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)

Casi d’uso:

Etichettatura e annotazione dei dati
Generazione di contenuti per blog/SEO
Generazione di report
Traduzioni in batch
Generazione sintetica di dataset

Tecniche di controllo dell’output

Poiché i token di output costano 2-5 volte di più, il controllo della lunghezza dell’output è cruciale.

1. Imposta i token massimi

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    max_tokens=150  # Limite fisso per prevenire costi incontrollati
)

2. Utilizza sequenze di arresto

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    stop=["END", "\n\n\n"]  # Arresta ai marcatori
)

3. Richiedi formati concisi

Aggiungi istruzioni come:

“Rispondi in meno di 50 parole”
“Fornisci solo punti elenco”
“Restituisci solo JSON, nessuna spiegazione”

Streaming per un’esperienza utente migliore

Sebbene lo streaming non riduca i costi, migliora la percezione delle prestazioni e consente l’interruzione precoce.

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="")
        
        # Interruzione precoce se la risposta va fuori tema
        if undesired_pattern(token):
            break

Ottimizzazione RAG

La Generazione con Recupero di Informazioni (RAG) aggiunge contesto, ma un RAG non ottimizzato spreca token.

Pattern RAG efficiente

def optimized_rag(query, vector_db):
    # 1. Recupera i frammenti rilevanti
    chunks = vector_db.search(query, top_k=3)  # Non troppi
    
    # 2. Comprimi i frammenti - elimina ridondanze
    compressed = compress_chunks(chunks)  # Compressione personalizzata
    
    # 3. Tronca al limite dei token
    context = truncate_to_tokens(compressed, max_tokens=2000)
    
    # 4. Prompt strutturato
    prompt = f"Contesto:\n{context}\n\nQ: {query}\nA:"
    
    return call_llm(prompt)

Tecniche di ottimizzazione:

Utilizza il chunking semantico (non a dimensioni fisse)
Elimina il formattaggio markdown dai frammenti recuperati
Implementa il riconoscimento di rilevanza per ottenere il contenuto più rilevante
Considera la sintesi dei chunk per documenti grandi

Caching delle risposte

Cachizza richieste identiche o simili per evitare completamente le chiamate API.

Implementazione con Redis

import redis
import hashlib
import json

redis_client = redis.Redis()

def cached_llm_call(prompt, model="gpt-4", ttl=3600):
    # Crea la chiave del cache dal prompt + modello
    cache_key = hashlib.md5(
        f"{model}:{prompt}".encode()
    ).hexdigest()
    
    # Controlla il cache
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    
    # Chiama LLM
    response = call_llm(model, prompt)
    
    # Cachizza il risultato
    redis_client.setex(
        cache_key, 
        ttl, 
        json.dumps(response)
    )
    
    return response

Caching semantico: Per richieste simili (non identiche), utilizza gli embedding vettoriali per trovare risposte cache.

Monitoraggio e analisi

Traccia l’uso dei token per identificare opportunità di ottimizzazione.

Metriche essenziali

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']
        }

Allerte sui costi

Imposta allerte quando l’uso supera i limiti:

def check_cost_threshold(daily_cost, threshold=100):
    if daily_cost > threshold:
        send_alert(f"Il costo giornaliero di ${daily_cost} supera ${threshold}")

Tecniche avanzate

1. Modelli di compressione dei prompt

Utilizza modelli dedicati per comprimere i prompt:

LongLLMLingua
AutoCompressors
Token di compressione appresi

Questi possono raggiungere un rapporto di compressione di 10 volte mantenendo il 90%+ delle prestazioni del compito.

2. Decodifica speculativa

Esegui un piccolo modello insieme a un modello grande per prevedere i token, riducendo le chiamate al modello grande. Generalmente un aumento di velocità e riduzione dei costi del 2-3 volte per una qualità simile.

3. Quantizzazione

Per i modelli autohostati, la quantizzazione (4-bit, 8-bit) riduce la memoria e il calcolo:

4-bit: riduzione del ~75% della memoria, perdita minima di qualità
8-bit: riduzione del ~50% della memoria, perdita trascurabile di qualità

Se stai eseguendo LLM localmente, Ollama fornisce un eccellente piattaforma per distribuire modelli quantizzati con una configurazione minima. Per la selezione del hardware e i benchmark di prestazioni, il nostro Confronto tra NVIDIA DGX Spark, Mac Studio e RTX-4080 mostra le prestazioni reali su diverse configurazioni hardware che eseguono modelli quantizzati grandi.

Checklist per l’ottimizzazione dei costi

Profila l’uso attuale dei token e i costi per endpoint
Analizza i prompt per la ridondanza - elimina le parole non necessarie
Implementa il caching del contesto per il contenuto statico > 1K token
Configura il routing del modello (piccolo per semplici, grande per complessi)
Aggiungi limiti di max_tokens a tutte le richieste
Implementa il caching delle risposte per le richieste identiche
Utilizza l’API in batch per i carichi di lavoro non urgenti
Abilita lo streaming per un’esperienza utente migliore
Ottimizza RAG: meno chunk, miglior ranking
Monitora con tracciamento dei token e allerte sui costi
Considera la sintonizzazione per compiti ripetuti
Valuta modelli più piccoli (Haiku, GPT-3.5) per la classificazione

Studio di caso reale

Scenario: Chatbot per il supporto clienti, 100K richieste/mese

Prima dell’ottimizzazione:

Modello: GPT-4 per tutte le richieste
Token di input medi: 800
Token di output medi: 300
Costo: 100K × (800 × 0,00003 + 300 × 0,00006) = $4.200/mese

Dopo l’ottimizzazione:

Routing del modello: 80% GPT-3.5, 20% GPT-4
Caching del contesto: 70% dei prompt memorizzati
Compressione dei prompt: riduzione del 40%
Caching delle risposte: tasso di cache hit del 15%

Risultati:

85% delle richieste evitate GPT-4
70% beneficiati dallo sconto del cache del contesto
40% meno token di input
Costo effettivo: $780/mese
Risparmio: 81% ($3.420/mese)

Link utili

Strumento di tokenizzazione OpenAI - Visualizza la suddivisione dei token
Pricing Anthropic - Confronta i modelli Claude
LiteLLM - API unificata per LLM con tracciamento dei costi
Guida all’ingegneria dei prompt - Migliori pratiche
LangChain - Framework per applicazioni LLM con caching
Tokenizzatori HuggingFace - Libreria di tokenizzazione veloce
Documentazione OpenAI Batch API - Sconto del 50% per l’elaborazione in batch

Conclusione

L’ottimizzazione dei token trasforma l’economia degli LLM da estremamente costosa a scalabile in modo sostenibile. Implementando la compressione dei prompt, il caching del contesto, la selezione intelligente dei modelli e il caching delle risposte, la maggior parte delle applicazioni riesce a ridurre i costi del 60-80% senza compromettere la qualità.

Inizia con i vantaggi immediati: analizza i tuoi prompt, attiva il caching del contesto e indirizza i compiti semplici ai modelli più piccoli. Monitora religiosamente l’uso dei token - ciò che viene misurato viene ottimizzato. La differenza tra un’applicazione LLM economica e una costosa non è la tecnologia - è la strategia di ottimizzazione.