Nutzungsbasierte Abrechnung - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Die Stapelverarbeitung ist eine kostengünstige Möglichkeit, große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden. Anstatt Aufgaben einzeln zu bearbeiten, gruppieren Sie mehrere Eingaben in einem einzigen Stapel. Dies reduziert den API-Overhead, verbessert die GPU-Nutzung und kann bei Anbietern wie OpenAI bis zu 50 % der Kosten einsparen. Es ist ideal für Aufgaben wie Datenextraktion, Inhaltsgenerierung und Analyse, die keine sofortigen Antworten erfordern. Unternehmen wie First American und Scribd nutzen bereits die Stapelverarbeitung, um enorme Arbeitslasten effizient zu bewältigen und so Kosten zu senken und gleichzeitig den Betrieb zu skalieren.
Hauptvorteile der Stapelverarbeitung:
So fangen Sie an:
Batch processing isn’t just about saving money - it’s a smarter way to work with LLMs at scale.
Die Stapelverarbeitung ist nicht nur eine technische Strategie – sie ist ein intelligenter Ansatz, um bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs) Geld zu sparen. Durch die Gruppierung von Aufgaben können Sie die Kosten in drei Schlüsselbereichen senken: Reduzierung des API-Aufruf-Overheads, bessere Nutzung der Hardware und Nutzung spezieller Preismodelle.
Jeder einzelne API-Aufruf ist mit zusätzlichen Kosten verbunden. Dazu gehören Dinge wie Netzwerklatenz, Authentifizierung und Verbindungsaufbau. Wenn Sie große Datenmengen verarbeiten, können sich diese Kosten schnell summieren. Die Stapelverarbeitung löst dieses Problem, indem mehrere Anfragen in einem API-Aufruf gebündelt werden, wodurch ein Großteil dieses Overheads entfällt.
Nehmen Sie dieses Beispiel: Anstatt 1.000 separate API-Aufrufe zu senden, um 1.000 Aufgaben zu verarbeiten, kombinieren Sie diese in einer einzigen Batch-Anfrage. Dieser Ansatz reduziert unnötige Kosten für den Netzwerk- und Verbindungsaufbau. Im Juni 2025 stellte Georgian, ein Daten- und KI-Ingenieur, vor, wie die Batch-API von OpenAI die Kosten für Support-Ticket-Klassifizierungsaufgaben um 50 % senken könnte. Durch die Kategorisierung von Tickets in Gruppen wie Abrechnungs-, technische oder Kontozugriffsanfragen wurden durch die Stapelverarbeitung die Kosten im Vergleich zur Einzelbearbeitung jedes Tickets erheblich gesenkt.
Wenn es darum geht, diese Einsparungen zu maximieren, kommt es auf das richtige Timing an. Die meisten Batch-APIs arbeiten innerhalb eines 24-Stunden-Verarbeitungsfensters. Durch die Strukturierung Ihrer Arbeitsabläufe nach diesem Zeitrahmen stellen Sie sicher, dass Sie den größtmöglichen Nutzen aus der Stapelverarbeitung ziehen.
Sobald Sie die Kosten für API-Aufrufe minimiert haben, besteht der nächste Schritt darin, die GPU-Leistung zu optimieren. GPUs sind teuer und nicht ausgelastete GPUs bedeuten Geldverschwendung. Die Stapelverarbeitung hilft, indem sie es GPUs ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, Leerlaufzeiten zu reduzieren und die Gesamteffizienz zu steigern.
Hier liegt das Problem: Viele Unternehmen nutzen im Durchschnitt weniger als 15 % ihrer GPU-Kapazität. Das bedeutet, dass sie für Ressourcen bezahlen, die nicht vollständig genutzt werden. Die Stapelverarbeitung verändert das Spiel, indem sie die GPUs stärker auslastet, was bedeutet, dass Sie bei gleichen Kosten mehr Arbeit erledigen können.
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Marius Killinger, Baseten Blog
„Wenn Sie GPUs für die Modellinferenz verwenden, wollen Sie die größtmögliche Leistung pro Dollar. Dafür ist es wichtig, die Auslastung zu verstehen – eine hohe GPU-Auslastung bedeutet, dass weniger GPUs benötigt werden, um Arbeitslasten mit hohem Datenverkehr zu bewältigen.“
Kontinuierliche Dosierung geht noch einen Schritt weiter. Im Gegensatz zum statischen Batching, bei dem die GPU auf den Abschluss der langsamsten Aufgabe in einem Batch wartet, ermöglicht die kontinuierliche Batchverarbeitung den Start neuer Aufgaben, sobald Ressourcen frei werden. Dadurch werden Leerlaufzeiten vermieden und die GPU-Nutzung weiter verbessert.
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Matt Howard, Baseten-Blog
„Kontinuierliches Batching verbessert die GPU-Auslastung gegenüber dynamischem Batching, indem die Leerlaufzeit beim Warten auf den Abschluss der längsten Antwort jedes Batches entfällt.“
Indem Sie mehr Arbeit aus Ihren GPUs herausholen, können Sie die Kosten für den Betrieb von Modellendpunkten mit hohem Datenverkehr erheblich senken.
Auch auf Pay-as-you-go-Preismodelle hat die Stapelverarbeitung großen Einfluss. Bei diesen Modellen wird die Gebühr auf der Grundlage der Ressourcennutzung abgerechnet, sodass sich eine bessere Effizienz direkt in niedrigeren Kosten niederschlägt. Beispielsweise sanken die Preise von OpenAI für GPT-4 zwischen März 2023 und September 2024 von 36 US-Dollar auf 5 US-Dollar pro 1 Million Token. Durch die Verwendung von Batch-Anfragen können diese Kosten sogar noch weiter auf 2,50 US-Dollar pro 1 Million Token sinken – eine zusätzliche Ersparnis von 50 %.
Anthropic bietet mit seiner Message Batches API ähnliche Vorteile und berechnet für Batch-Anfragen nur 50 % der Standard-API-Preise. Für ein Unternehmen, das monatlich 10 Millionen Token verarbeitet, könnte dies eine jährliche Einsparung von 25.000 US-Dollar bedeuten.
Die Stapelverarbeitung ist besonders effektiv für Aufgaben, die keine Echtzeitreaktionen erfordern, wie z. B. Datenanalysen oder Hintergrundworkflows. Indem Sie diese Aufgaben so planen, dass sie in das Verarbeitungsfenster einer Batch-API passen, können Sie sofortige Einsparungen erzielen, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen.
Kurz gesagt geht es bei der Stapelverarbeitung nicht nur um Effizienz – es ist eine Möglichkeit, eine intelligentere Ressourcennutzung in messbare finanzielle Gewinne umzuwandeln. Bei einer Skalierung auf Millionen von Anfragen summieren sich die Einsparungen schnell.
Die Einrichtung einer Stapelverarbeitung erfordert einen klaren und systematischen Ansatz. Die größte Herausforderung besteht darin, die richtige Batch-Strategie auszuwählen und die wesentlichen Schritte zu befolgen, um sie effektiv umzusetzen.
Bei der Auswahl einer Batch-Strategie ist es wichtig, die Art der Arbeitslast zu berücksichtigen, die Sie bewältigen müssen:
Dynamische und kontinuierliche Dosierung bieten für die meisten Anwendungen oft die beste Balance zwischen Geschwindigkeit und Effizienz. Allerdings funktioniert die statische Stapelverarbeitung gut, wenn der Durchsatz für Sie oberste Priorität hat, insbesondere bei Offline-Aufgaben. Wenn Sie sich für eine Strategie entschieden haben, befolgen Sie diese Schritte, um sie effektiv umzusetzen.
Die Stapelverarbeitung umfasst vier Hauptphasen: Datenerfassung, Vorbereitung, Ausführung und Überwachung.
Um die Stapelverarbeitung zu vereinfachen und zu verbessern, bieten Plattformen wie prompts.ai spezielle Tools für Effizienz und Kostenkontrolle.
Die Plattform umfasst Funktionen wie die Tokenisierungsverfolgung, um die Nutzung zu überwachen und die Kosten auf einer Pay-as-you-go-Basis zu optimieren. Es unterstützt auch Workflows, die mehrere Sprachmodelle integrieren, sodass Sie verschiedene Anbieter nahtlos verbinden und für jede Aufgabe das kostengünstigste Modell auswählen können.
prompts.ai automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Datenvorbereitung, Stapelerstellung und Ergebniserfassung, reduziert menschliche Fehler und gibt Ihrem Team mehr Zeit, sich auf strategischere Arbeiten zu konzentrieren. Darüber hinaus sorgt der verschlüsselte Datenschutz dafür, dass vertrauliche Informationen während des gesamten Prozesses – von der Datenerfassung bis zum Endergebnis – sicher bleiben.
Um das Beste aus der Stapelverarbeitung herauszuholen, fangen Sie klein an, behalten Sie Ihren Arbeitsablauf genau im Auge und erweitern Sie ihn schrittweise, während Sie Ihre Prozesse verfeinern und optimieren.
Der Aufbau einer starken technischen Grundlage ist für eine effiziente Stapelverarbeitung im großen Maßstab von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs). Zu den größten Herausforderungen gehören die Verwaltung des GPU-Speichers, die Optimierung der Rechenleistung und die Gewährleistung reibungsloser und kosteneffizienter Arbeitsabläufe.
Der GPU-Speicher stellt bei der Stapelverarbeitung für LLMs häufig einen Engpass dar. Das Ziel besteht darin, einen hohen Durchsatz auszugleichen und gleichzeitig Speicherüberschreitungen zu vermeiden, die zum Absturz des Systems führen könnten.
Modern GPUs can deliver memory bandwidths of 600–1,000+ GB/s, compared to DDR5's 50–100 GB/s. This stark difference highlights why keeping data in GPU memory is critical for performance. However, GPU memory is both limited and expensive, making efficient usage a priority.
Die statische Speicherzuweisung kann bis zu 80 % des GPU-Speichers verschwenden, während fortschrittliche Methoden wie Paged Attention diese Verschwendung auf unter 4 % reduzieren. Um den GPU-Speicher optimal zu nutzen, sollten Sie die folgenden Techniken in Betracht ziehen:
Verwenden Sie Profilierungstools, um die optimale Chargengröße für Ihr Setup zu ermitteln. Fangen Sie klein an und steigern Sie es schrittweise, bis Sie an die Grenzen des Gedächtnisses stoßen. Reduzieren Sie es dann leicht, um die Stabilität aufrechtzuerhalten. Echtzeitüberwachung kann dabei helfen, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie eskalieren. Diese Strategien verbessern nicht nur die Speichereffizienz, sondern steigern auch die Hardwareauslastung und stehen damit im Einklang mit Kosteneinsparungszielen.
Inferenz mit gemischter Genauigkeit kombiniert verschiedene numerische Genauigkeiten wie FP16 und INT8, um den Speicherverbrauch zu reduzieren und Berechnungen zu beschleunigen – ohne Einbußen bei der Genauigkeit.
Using 8-bit precision can nearly halve GPU memory usage. For example, switching a 7B-parameter Llama model from FP16 to INT4 reduced its size by 4× (from 16 GB to 4 GB) while improving token generation speed with minimal quality loss. Research shows that 4-bit quantized models often perform as well as their FP16 versions across various tasks.
Mixed-precision inference can enhance generative AI model performance by 30% while doubling memory efficiency. Lowering matrix multiplication precision, compared to float32, can improve computational performance by 2.5× and cut memory requirements in half.
FP16 mit gemischter Präzision ist ein guter Ausgangspunkt und bietet eine nahezu float16-Geschwindigkeit mit einer besseren Vorhersageleistung als float32. Oftmals erfordert dieser Wechsel nur eine einzige Codeänderung. Für maximale Effizienz kombinieren Sie die Quantisierung mit anderen Optimierungen wie benutzerdefinierten Kerneln und Stapelverarbeitung. Techniken wie GPTQ und Quantization-Aware Training tragen dazu bei, die Genauigkeit auch bei aggressiver Quantisierung aufrechtzuerhalten. Diese Methoden lassen sich nahtlos in Batch-Workflows integrieren, wodurch die Kosten weiter gesenkt und die Leistung verbessert werden.
Kontinuierliche Überwachung und proaktive Optimierung sind der Schlüssel zur Aufrechterhaltung effizienter und kostengünstiger Batch-Verarbeitungsabläufe.
Konzentrieren Sie sich auf die Verfolgung der Token-Nutzung, der GPU-Auslastung und der Verarbeitungszeiten. Richten Sie automatische Warnungen für Verstöße vordefinierter Schwellenwerte ein. Abhängig von der Anwendung benötigen Sie möglicherweise eine Echtzeitüberwachung für kritische Aufgaben oder regelmäßige Überprüfungen für Batch-Jobs. Auch Kennzahlen wie Qualität, Relevanz, Stimmung und Sicherheit sollten überwacht werden, wobei die Schwellenwerte auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind.
Definieren Sie klare Eskalationspfade für Warnungen, damit die richtigen Teammitglieder Probleme schnell beheben können. Automatisierung kann diesen Prozess rationalisieren und Verzögerungen und menschliche Fehler reduzieren. Bei Bereitstellungen in den USA kann die Verfolgung der Kosten in Echtzeit zusammen mit der Token-Nutzung und der Batch-Leistung dabei helfen, die Ausgaben effektiv zu verwalten.
Tools wie NVIDIA TensorRT-LLM und NVIDIA Triton Inference Server eignen sich hervorragend für die effiziente Optimierung und Bereitstellung von LLMs. Experimentverfolgungsplattformen wie Neptune können die Ressourcenüberwachung vereinfachen und zusätzliche Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen.
Nutzen Sie Echtzeit-Leistungsdaten und Benutzer-Feedback, um Ihre Serving-Infrastruktur zu optimieren. Durch die Analyse von Mustern in der GPU-Auslastung, der Speichernutzung und den Verarbeitungszeiten können Engpässe identifiziert werden. Techniken wie In-Flight-Batching und spekulative Inferenz können die Leistung weiter verbessern. Bedenken Sie, dass die DRAM-Bandbreite in Szenarios mit großen Batches häufig die Leistung einschränkt, da mehr als die Hälfte der Aufmerksamkeitsberechnungszyklen aufgrund von Verzögerungen beim Speicherzugriff ins Stocken geraten. Eine effektive GPU-Speicherverwaltung und Mixed-Precision-Inferenz spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen und der Kosteneffizienz des Betriebs.
Batch processing isn't just about saving money - it’s also a game-changer for improving efficiency. By grouping requests, you can significantly reduce costs while boosting throughput, making it a smart move for handling large-scale data tasks.
Die Einführung der Stapelverarbeitung kann zu erheblichen Kostensenkungen und Leistungssteigerungen führen. Zum Beispiel:
Durch die Stapelverarbeitung werden außerdem die Speicherkosten von Modellen auf mehrere Vorgänge verteilt, wodurch der Ressourcenverbrauch reduziert und der manuelle Aufwand minimiert wird. Die Automatisierung verringert den Bedarf an praktischer Verwaltung weiter, senkt die Arbeitskosten und stellt sicher, dass Aufgaben reibungslos und konsistent ablaufen.
A real-world example highlights the impact: an enterprise handling large document sets with batch inference achieved 2.9× lower costs compared to real-time inference on AWS Bedrock. For inputs with shared prefixes, the savings jumped to 6×.
Diese Vorteile machen die Stapelverarbeitung für viele Unternehmen zu einem praktischen und effizienten Ansatz.
Ready to implement batch processing? Here’s how to get started:
Für eine optimierte Implementierung bieten Plattformen wie prompts.ai Tools zur Vereinfachung des Prozesses. Mit einem Pay-as-you-go-Modell verbindet prompts.ai LLMs nahtlos, verfolgt die Token-Nutzung zur Kostenkontrolle und bietet Funktionen wie Echtzeit-Zusammenarbeit, automatisierte Berichte und multimodale Arbeitsabläufe. Indem Sie Ihre Eingabeaufforderungen prägnant und klar halten und robuste Überwachungssysteme einrichten, können Sie Ihre Strategie im Laufe der Zeit verfeinern und so maximale Effizienz und Einsparungen erzielen.
Da der LLM-Markt bis 2030 bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,2 % voraussichtlich auf 36,1 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, kann die Einführung der Stapelverarbeitung jetzt Ihrem Unternehmen helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.
Die Stapelverarbeitung trägt dazu bei, die API-Kosten zu senken, indem mehrere Anfragen in einem Aufruf gebündelt werden. Dieser Ansatz verringert die Anzahl der gesendeten Einzelanfragen, reduziert den Einrichtungsaufwand und sorgt für eine effizientere Ressourcennutzung.
Durch die Vereinfachung von Vorgängen spart die Stapelverarbeitung nicht nur Geld, sondern verringert auch die Latenz und sorgt so für eine schnellere und konsistentere Leistung für Anwendungen, die große Sprachmodelle verwenden. Dies ist besonders nützlich für die Bewältigung großvolumiger Aufgaben, bei denen ein effizientes Ressourcenmanagement zu spürbaren Kosteneinsparungen und einer verbesserten Skalierbarkeit führen kann.
Wenn es um Batch-Strategien geht, dient jeder Ansatz je nach Arbeitslastanforderungen einem bestimmten Zweck:
Um zu entscheiden, welche Strategie Ihren Bedürfnissen entspricht, denken Sie an Ihre Arbeitsbelastung. Entscheiden Sie sich für statische Stapelverarbeitung für stetige, konsistente Aufgaben, dynamische Stapelverarbeitung für variable oder unvorhersehbare Szenarien und kontinuierliche Stapelverarbeitung, wenn Reaktionsfähigkeit in Echtzeit wichtig ist.
Um den GPU-Speicher während der Stapelverarbeitung optimal zu nutzen, beginnen Sie mit der Feinabstimmung der Stapelgröße. Ziel ist es, ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Speicherverbrauch zu finden. Techniken wie Modellbereinigung und Quantisierung können dazu beitragen, den Speicherverbrauch zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit beizubehalten. Ein weiterer kluger Schachzug ist die Einführung eines gemischten Präzisionstrainings, das eine effizientere Speicherzuweisung und eine bessere GPU-Auslastung ermöglicht.
Ebenso wichtig ist es, die GPU-Nutzung im Auge zu behalten. Eine regelmäßige Überwachung hilft, Fehler aufgrund von unzureichendem Arbeitsspeicher zu vermeiden und sorgt für einen reibungslosen Betrieb. Passen Sie die Einstellungen nach Bedarf an die Arbeitslast an. Denken Sie daran, dass die GPU-Hardware unterschiedlich ist – Faktoren wie die VRAM-Kapazität können Ihre Strategie erheblich beeinflussen. Passen Sie Ihren Ansatz an die spezifische GPU an, mit der Sie arbeiten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
