AI टोकन लागतों का प्रबंधन करना व्यवसायों के लिए अपने परिचालन को बढ़ाने के लिए एक बढ़ती चुनौती है। टोकन-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल अप्रत्याशित खर्च का कारण बन सकते हैं, खासकर जटिल वर्कफ़्लो और मल्टीमॉडल AI सिस्टम के साथ। इसका समाधान करने के लिए, कई टूल अब रीयल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और खर्च की जानकारी प्रदान करते हैं, जिससे टीमों को लागतों का अनुकूलन करने और बिलिंग सरप्राइज़ को रोकने में मदद मिलती है। नीचे छह प्रमुख समाधान दिए गए हैं:

• Prompts.ai: एक त्वरित संपादक के भीतर वास्तविक समय में टोकन ट्रैक करता है, 35+ मॉडल का समर्थन करता है, और AI वर्कफ़्लो के साथ मूल रूप से एकीकृत करता है।
• लैंग स्मिथ: अनुकूलन योग्य खर्च सीमा और ट्रेस रिटेंशन नियमों के साथ एलएलएम कॉल, टूल और पुनर्प्राप्ति चरणों के लिए विस्तृत लागत ब्रेकडाउन प्रदान करता है।
• लैंगफ्यूज: लचीले मूल्य निर्धारण सेटअप के साथ रीयल-टाइम एनालिटिक्स प्रदान करता है और उपयोगकर्ता-स्तरीय लागत एट्रिब्यूशन के लिए टैगिंग का समर्थन करता है।
• एरिज़: उन्नत निगरानी, लागत अनुकूलन सुविधाओं जैसे कैशिंग, और मल्टी-प्रोवाइडर समर्थन के साथ उद्यम की जरूरतों के लिए स्केल।
• मैक्सिम एआई: 40% तक की लागत बचत के लिए सिमेंटिक कैशिंग गेटवे, एडवांस लॉग एनालिटिक्स और बजट नियंत्रण की सुविधा देता है।
• पोर्टकी: प्रतिदिन 50 बिलियन टोकन संभालता है, 200+ प्रदाताओं का समर्थन करता है, और महत्वपूर्ण बचत के लिए इंटेलिजेंट रूटिंग और कैशिंग प्रदान करता है।

ये उपकरण टोकन उपयोग में दृश्यता सुनिश्चित करते हैं, बेहतर निर्णय लेने और सख्त लागत नियंत्रण को सक्षम करते हैं। चाहे आप कुछ वर्कफ़्लो या अरबों टोकन मासिक रूप से प्रबंधित कर रहे हों, ये प्लेटफ़ॉर्म ट्रैकिंग को आसान बनाते हैं और खर्चों को कम करते हैं।

टोकन इकोनॉमिक्स - एलएलएम एप्लीकेशन के लिए स्मार्ट कॉस्ट मैनेजमेंट | अपलैट्ज

1। Prompts.ai

Prompts.ai ऑफ़र रीयल-टाइम टोकन दृश्यता अप्रत्याशित शुल्कों की अनिश्चितता को दूर करते हुए, सीधे इसके त्वरित इंजीनियरिंग कार्यक्षेत्र के भीतर। प्रॉम्प्ट एडिटर में एम्बेड किए गए लाइव टोकन काउंटर के साथ, यूज़र यह देख सकते हैं कि प्रत्येक प्रॉम्प्ट और उसके वेरिएबल कितने टोकन का उपभोग करते हैं - निष्पादन से पहले और बाद में भी। यह इंस्टेंट फ़ीडबैक टीमों को काम करते समय लागत ड्राइवरों की पहचान करने में मदद करता है। नीचे, टोकन ट्रैक करने, कई प्रदाताओं का समर्थन करने और AI वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण करने में Prompts.ai की असाधारण विशेषताओं का पता लगाएं।

रियल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

Prompts.ai कैप्चर करता है इनपुट_टोकन और आउटपुट_टोकन सीधे प्रदाताओं से और अप-टू-डेट रेट कार्ड का उपयोग करके कुल लागतों की गणना करता है। जब यूज़र मॉडल बदलते हैं, तो लागत का अनुमान तुरंत अपडेट हो जाता है, जिससे विभिन्न AI इंजनों के खर्चों की तुलना करना आसान हो जाता है। प्लेटफ़ॉर्म विस्तृत एट्रिब्यूशन भी प्रदान करता है, जो यूज़र, सेशन, रूट या वर्कफ़्लो द्वारा टोकन के उपयोग को कम करता है। ग्रैन्युलैरिटी का यह स्तर व्यवसायों को सबसे अधिक संसाधन-गहन परिचालनों की पहचान करने की अनुमति देता है।

मल्टी-प्रोवाइडर और मॉडल सपोर्ट

प्लेटफ़ॉर्म 35 प्रमुख भाषा मॉडल को समेकित करता है, जिसमें GPT-5, क्लाउड, लामा और युग्म, एक एकल इंटरफ़ेस में। टीमें प्रदाताओं जैसे सभी प्रदाताओं के खर्चों को ट्रैक और प्रबंधित कर सकती हैं ओपनएआई, एज़्योर, वर्टेक्स एआई, और AWS बेडरॉक, सभी एक डैशबोर्ड से। यह सुव्यवस्थित दृष्टिकोण कई खातों और बिलिंग सिस्टम की गड़बड़ी को दूर करता है, जिससे टोकन के उपयोग और मासिक खर्चों के बारे में स्पष्ट जानकारी मिलती है।

AI वर्कफ़्लोज़ और टूल्स के साथ एकीकरण

Prompts.ai प्रमुख LLM प्लेटफार्मों के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है, जिससे स्वचालित डेटा प्रवाह केंद्रीकृत डैशबोर्ड में। यह लागत ट्रैकिंग को प्रतिक्रियाशील प्रक्रिया के बजाय एक सक्रिय उपकरण में बदल देता है। मॉडल निष्पादन परत पर मुख्य मेटाडेटा कैप्चर करके, प्लेटफ़ॉर्म मॉडल, प्रॉम्प्ट, यूज़र और वर्कफ़्लो में टोकन उपयोग में रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह एकीकरण सुनिश्चित करता है कि वित्त और इंजीनियरिंग दोनों टीमें सुसंगत, सटीक डेटा के साथ काम करती हैं, जिससे बजट चर्चाएं सरल हो जाती हैं और वास्तविक संख्याओं पर आधारित होती हैं।

2। लैंग स्मिथ

LangSmith LLM कॉल, टूल उपयोग और पुनर्प्राप्ति चरणों सहित सभी AI घटकों पर विस्तृत ट्रैकिंग की पेशकश करके रीयल-टाइम लागत अंतर्दृष्टि की बढ़ती आवश्यकता को पूरा करता है। 1 दिसंबर, 2025 को, लैंग चैन गैर-मानक रनों के लिए मैन्युअल प्रविष्टियों की अनुमति देते हुए प्रमुख प्रदाताओं के लिए स्वचालित लागत गणना को सक्षम करने के लिए इस सुविधा को पेश किया। प्लेटफ़ॉर्म टोकन के उपयोग पर नज़र रखता है और OpenAI जैसे प्रदाताओं के लिए लागतों की गणना करता है, एंथ्रोपिक, और जेमिनी, मल्टीमॉडल टोकन जैसे कि इमेज और ऑडियो, साथ ही कैश रीड्स का समर्थन करते हैं।

रियल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

LangSmith टोकन और लागत डेटा को तीन प्रमुख दृश्यों में व्यवस्थित करता है: ट्रेस ट्री (विस्तृत प्रति-रन ब्रेकडाउन), प्रोजेक्ट स्टैट्स (कुल योग), और डैशबोर्ड्स (उपयोग के रुझान)। उपयोग को श्रेणियों में विभाजित किया जाता है - इनपुट (जैसे, टेक्स्ट, इमेज, कैश रीड्स), आउटपुट (जैसे, टेक्स्ट, इमेज, रीजनिंग टोकन), और अन्य (जैसे, टूल कॉल, रिट्रीवल) - जिससे महंगे प्रॉम्प्ट या अक्षम टूल उपयोग की पहचान करना आसान हो जाता है। ये एनालिटिक्स कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करते हैं, जिससे बेहतर लागत प्रबंधन और अनुकूलन का मार्ग प्रशस्त होता है।

लागत प्रबंधन और अनुकूलन उपकरण

अप्रत्याशित बिलिंग स्पाइक्स से निपटने के लिए, LangSmith डेटा प्रतिधारण और खर्चों के प्रबंधन के लिए टूल प्रदान करता है। यूज़र ट्रेस रिटेंशन नियमों को स्वचालित कर सकते हैं, जैसे कि सभी ट्रैफ़िक का केवल 10% रखना या डिबगिंग के लिए त्रुटिपूर्ण निशान बनाए रखना, जो स्टोरेज लागत को कम करने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त, अचानक शुल्क से बचने के लिए संगठन वर्कस्पेस स्तर पर खर्च करने की पूर्ण सीमा निर्धारित कर सकते हैं। गैर-रेखीय मूल्य निर्धारण या कस्टम टूल के लिए, उपयोग_मेटाडेटा फ़ील्ड मैन्युअल लागत इनपुट की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि डैशबोर्ड सभी खर्चों को सटीक रूप से दर्शाते हैं।

कई प्रदाताओं और मॉडलों के लिए सहायता

LangSmith OpenAI, Anthropic, Gemini और अन्य OpenAI- संगत मॉडल जैसे प्रदाताओं के लिए स्वचालित लागत ट्रैकिंग का समर्थन करता है। असमर्थित प्रदाताओं के लिए, मॉडल प्राइस मैप संपादक उपयोगकर्ताओं को मॉडल नामों के लिए रेगेक्स मिलान का उपयोग करके कस्टम प्रति-टोकन लागतों को परिभाषित करने देता है। यह लचीलापन सटीक रिपोर्टिंग सुनिश्चित करता है, यहां तक कि एंटरप्राइज़-बातचीत की गई दरों या कस्टम मॉडल के लिए भी।

AI वर्कफ़्लोज़ के साथ सहज एकीकरण

लैंगस्मिथ पर्यावरण चर के माध्यम से एआई वर्कफ़्लो में आसानी से एकीकृत हो जाता है, @traceable पायथन और टाइपस्क्रिप्ट, या देशी लैंगचैन फ्रेमवर्क कॉल के लिए डेकोरेटर। डेवलपर्स इसका उपयोग करके गैर-एलएलएम लागतों, जैसे कि खोज एपीआई और वेक्टर रिट्रीवल को भी ट्रैक कर सकते हैं कुल_लागत रन मेटाडेटा में फ़ील्ड यह एकीकृत ट्रैकिंग दृष्टिकोण प्रॉम्प्ट, आउटपुट, टूल और रिट्रीवल पर खर्च करने का एक स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदान करता है, जो जटिल AI अनुप्रयोगों के प्रबंधन के लिए आवश्यक है।

3। लैंगफ्यूज

Langfuse AI इंटरैक्शन को दोनों के रूप में वर्गीकृत करके टोकन के उपयोग और लागतों को ट्रैक करने के लिए एक मजबूत प्रणाली प्रदान करता है पीढ़ी या एम्बेडिंग निशान के भीतर। प्लेटफ़ॉर्म दो तरीकों से डेटा एकत्र करता है: मॉडल नामों या स्पष्ट अंतर्ग्रहण के आधार पर स्वचालित अनुमान, जहां टोकन की गणना और लागत SDK या API के माध्यम से प्रदान की जाती है। यह दोहरा तरीका सटीक ट्रैकिंग सुनिश्चित करता है, चाहे आप मानक मॉडल या कस्टम सेटअप के साथ काम कर रहे हों, इसके विस्तृत विश्लेषण की नींव तैयार करता है।

रियल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

Langfuse अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड और एक मेट्रिक्स API के माध्यम से रीयल-टाइम एनालिटिक्स प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता उपयोगकर्ता आईडी, सत्र, स्थान, सुविधा और प्रॉम्प्ट संस्करण जैसे विभिन्न आयामों द्वारा डेटा फ़िल्टर कर सकते हैं। बुनियादी इनपुट/आउटपुट ट्रैकिंग के अलावा, प्लेटफ़ॉर्म विशिष्ट उपयोग प्रकारों की पहचान करता है, जिनमें शामिल हैं कैश्ड_टोकन, ऑडियो_टोकन, छवि_टोकन, और रीज़निंग_टोकन। सबसे सटीक ट्रैकिंग के लिए - विशेष रूप से OpenAI के o1 परिवार जैसे मॉडल द्वारा जेनरेट किए गए टोकन को तर्कसंगत बनाने के लिए - उपयोगकर्ता सीधे LLM प्रतिक्रिया से टोकन की गणना कर सकते हैं।

लागत प्रबंधन और अनुकूलन

Langfuse OpenAI, Anthropic, और Google जैसे प्रदाताओं से समर्थित मॉडल के लिए लागतों की गणना करता है। यह जटिल मूल्य निर्धारण संरचनाओं का उपयोग करके काम करता है मूल्य निर्धारण स्तर, जो टोकन काउंट थ्रेसहोल्ड जैसी स्थितियों के आधार पर दरों को समायोजित करते हैं। उदाहरण के लिए, क्लाउड सॉनेट 3.5 पर उच्च दरें लागू होती हैं, जब इनपुट 200,000 टोकन से अधिक हो जाता है। उपयोगकर्ता UI या API के माध्यम से कस्टम मॉडल और मूल्य निर्धारण संरचनाओं को भी परिभाषित कर सकते हैं, जिससे डिफ़ॉल्ट लाइब्रेरी में शामिल नहीं किए गए सेल्फ-होस्टेड या फाइन-ट्यून किए गए मॉडल के लिए ट्रैकिंग सक्षम हो जाती है। निशान को एक के साथ टैग करके यूज़र आईडी, टीमें यह निर्धारित कर सकती हैं कि कौन से यूज़र या सुविधाएँ लागत बढ़ा रही हैं, जिससे उपयोग-आधारित बिलिंग या कोटा को लागू करना आसान हो जाता है।

मल्टी-प्रोवाइडर और मॉडल संगतता

Langfuse OpenAI, Anthropic और Google जैसे प्रमुख प्रदाताओं का समर्थन करता है। यह OpenAI- शैली के उपयोग मेट्रिक्स को मैप करता है (उदाहरण के लिए, प्रॉम्प्ट_टोकन और पूर्णता_टोकन) इसके आंतरिक क्षेत्रों में, मॉडल की मौजूदा कीमत का उपयोग करके अंतर्ग्रहण के समय लागतों की गणना की जाती है। सेल्फ-होस्टेड मॉडल के लिए, उपयोगकर्ता सटीक ट्रैकिंग सुनिश्चित करते हुए, कस्टम टोकन और मूल्य निर्धारण जोड़ने के लिए प्रोजेक्ट सेटिंग्स > मॉडल पर नेविगेट कर सकते हैं। ये सुविधाएं विभिन्न मॉडलों में लागत ट्रैकिंग को सहज बनाती हैं।

AI टूल्स और वर्कफ़्लो के साथ सहज एकीकरण

Langfuse 50 से अधिक लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत है, जिसमें OpenAI SDK, LangChain शामिल हैं, लामा इंडेक्स, और लिटएलएम। यह सपोर्ट करता है सत्र मल्टी-टर्न वार्तालापों और स्वचालित वर्कफ़्लो को ट्रैक करने के लिए, विलंबता और लागत समस्याओं को चरण दर चरण डीबग करने के लिए एक समयरेखा दृश्य प्रदान करना। मेट्रिक्स को बाहरी प्लेटफ़ॉर्म पर भी निर्यात किया जा सकता है जैसे पोस्ट हॉग और मिक्सपैनल दैनिक मेट्रिक्स API के माध्यम से, व्यवसायों को बिलिंग सिस्टम में एकत्रित लागत डेटा को शामिल करने या प्रोग्रामेटिक दर सीमाओं को लागू करने में सक्षम बनाता है।

4। एरिज़

एरीज़ रियल-टाइम ट्रैकिंग की अवधारणा लेता है और उद्यम की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए इसे मापता है। Arize AX के साथ, OpenInference मानकों का उपयोग करके टोकन उपयोग को सावधानीपूर्वक ट्रैक किया जाता है, जिसमें प्रॉम्प्ट, पूर्णता और कुल टोकन गणना शामिल होती है। प्लेटफ़ॉर्म टोकन को विशेष प्रकारों जैसे ऑडियो, इमेज, रीज़निंग और कैश टोकन (इनपुट, रीड, राइट) में भी वर्गीकृत करता है। लागतों की गणना प्रति मिलियन टोकन पर की जाती है, और उपयोगकर्ता विशिष्ट मॉडल और प्रदाताओं के लिए कस्टम दरें निर्धारित कर सकते हैं। हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ट्रेस लगाने से पहले मूल्य निर्धारण को कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए, क्योंकि लागत ट्रैकिंग को पूर्वव्यापी रूप से लागू नहीं किया जा सकता है। यह मज़बूत सेटअप उन्नत एनालिटिक्स और ऑप्टिमाइज़ेशन टूल के लिए आधार तैयार करता है।

रियल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

Arize अपनी वास्तविक समय की निगरानी क्षमताओं के माध्यम से पारदर्शिता पर जोर देता है, जो समस्याओं की पहचान करती है और स्वचालित अलर्ट को ट्रिगर करती है। प्लेटफ़ॉर्म मेटाडेटा फ़ील्ड के पदानुक्रम का उपयोग करके सटीक लागत ट्रैकिंग सुनिश्चित करने के लिए फ़ॉलबैक लॉजिक का उपयोग करता है - जिसकी शुरुआत इससे होती है llm.model_name, फिर llm.invocation_parameters.model, और अंत में मेटाडेटा. मॉडल - एलएलएम कॉल में विसंगतियों को संभालने के लिए। बड़े पैमाने पर संचालन के लिए, Arize AX Enterprise को विलंबता समस्याओं के बिना रोज़ाना अरबों ईवेंट संसाधित करने के लिए बनाया गया है, जो विस्तृत प्रदर्शन विश्लेषण के लिए प्रति घंटा लुकबैक विंडो प्रदान करता है। कस्टम डैशबोर्ड और पूर्व-निर्मित टेम्प्लेट उपयोगकर्ताओं को सांख्यिकीय वितरण और प्रदर्शन हीटमैप की कल्पना करने की अनुमति देते हैं, जिससे समस्या निवारण जल्दी और अधिक कुशल हो जाता है।

लागत अनुकूलन सुविधाएँ

एरीज़ में एक शामिल है प्रॉम्प्ट प्लेग्राउंड जहां डेवलपर्स अगल-बगल अलग-अलग संकेतों का परीक्षण और तुलना कर सकते हैं। यह टूल प्रदर्शन और लागत दोनों के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करता है, जिससे बेहतर परिनियोजन निर्णय लिए जा सकते हैं। इसमें AI सह-पायलट एलिक्स भी शामिल है, जो दक्षता में सुधार करने और टोकन खपत को कम करने के लिए त्वरित संपादन का सुझाव देता है। कैश टोकन ट्रैकिंग एक और स्टैंडआउट फीचर है, जिसमें जैसे फ़ील्ड शामिल हैं कैश_इनपुट, कैश_रीड, और कैश_राइट मॉडल स्तर पर कैशिंग के वित्तीय लाभों की निगरानी और अनुकूलन करने के लिए टीमों को सक्षम करना। इसके अतिरिक्त, उपयोगकर्ता प्रति मिलियन टोकन की कस्टम दरों को परिभाषित कर सकते हैं, जिससे एंटरप्राइज़ छूट या निजी परिनियोजन के साथ लागत ट्रैकिंग को सुनिश्चित किया जा सकता है।

मल्टी-प्रोवाइडर और मॉडल सपोर्ट

Arize विभिन्न प्रदाताओं द्वारा पेश किए गए समान मॉडलों के बीच अंतर करके सटीक लागत प्रबंधन सुनिश्चित करता है। उदाहरण के लिए, यह OpenAI पर GPT-4 और GPT-4 के बीच अंतर करता है एज़्योर ओपनएआई, क्षेत्रीय मूल्य निर्धारण या अनुबंध-विशिष्ट दरों में बदलाव के लिए लेखांकन। प्लेटफ़ॉर्म प्रमुख AI प्रदाताओं जैसे OpenAI, एंथ्रोपिक, बेडरॉक, और का समर्थन करता है एज़्योर ओपनएआई, निशान से सीधे प्रदाता और मॉडल विवरण निकालना। यह मल्टी-प्रोवाइडर सपोर्ट उन संगठनों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है जो कई AI सेवाओं या कस्टम डिप्लॉयमेंट पर निर्भर हैं।

AI वर्कफ़्लोज़ और टूल्स के साथ एकीकरण

Arize लोकप्रिय AI फ्रेमवर्क के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है, जो LangChain, LLaMaindex, dSpy, Mastra और Vercel AI SDK के लिए ऑटो-इंस्ट्रूमेंटेशन की पेशकश करता है। OpenTelemetry और OpenInference इंस्ट्रूमेंटेशन का उपयोग करते हुए, यह विभिन्न वातावरणों और प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे पायथन, टाइपस्क्रिप्ट और जावा से निशान स्वीकार करता है। प्लेटफ़ॉर्म में एक केंद्रीकृत “प्रॉम्प्ट हब” भी शामिल है, जहां यूज़र एसडीके के माध्यम से उन्हें पूरे वातावरण में सिंक करके प्रॉम्प्ट का प्रबंधन और संस्करण कर सकते हैं। डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के लिए, Arize CI/CD गेटिंग का समर्थन करता है, जिससे टीमें प्रदर्शन में सुधार को माप सकती हैं और खराब प्रदर्शन करने वाले मॉडल या प्रॉम्प्ट को प्रोडक्शन तक पहुंचने से रोक सकती हैं।

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5। मैक्सिम एआई

मैक्सिम एआई ट्रैकिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन को अगले स्तर तक ले जाता है, जो निगरानी और लागत को कम करने के लिए उन्नत उपकरण प्रदान करता है। विस्तृत लॉग एनालिटिक्स और रियल-टाइम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ, प्लेटफ़ॉर्म टोकन के उपयोग, खर्चों और विलंबता के बारे में स्पष्ट जानकारी प्रदान करता है। इंटरैक्टिव लॉग चार्ट, चाहे बार हो या लाइन ग्राफ़, उपयोग के रुझान और विसंगतियों को उजागर करते हैं। आप डैशबोर्ड बदलने की आवश्यकता के बिना, लागत स्पाइक्स से संबंधित विशिष्ट लॉग प्रविष्टियों की जांच करने के लिए इन चार्ट में गहराई से गोता लगा सकते हैं।

रियल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

मैक्सिम एआई डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेसिंग का समर्थन करता है, जिससे टीमें कई अनुप्रयोगों में उत्पादन डेटा का विश्लेषण कर सकती हैं। टोकन डेटा से जुड़े कस्टम मेट्रिक्स, एप्लिकेशन-विशिष्ट मानों, जैसे कि उपयोगकर्ता संतुष्टि या व्यावसायिक KPI की ट्रैकिंग की अनुमति देते हैं। प्लेटफ़ॉर्म की उन्नत फ़िल्टरिंग और “सहेजे गए दृश्य” सुविधाएं समय बचाती हैं, जिससे टीमें उपयोग और लागतों से जुड़े विशिष्ट खोज पैटर्न को तुरंत एक्सेस कर सकती हैं। कई एकत्रीकरण विकल्प (औसत, p50, p90, p95, p99) लागत वितरण का एक विस्तृत दृश्य प्रदान करते हैं, जो अनुकूलन के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

लागत अनुकूलन सुविधाएँ

द बिफ्रोस्ट गेटवे नीचे कैश्ड प्रतिक्रियाओं को वितरित करने के लिए वेक्टर एम्बेडिंग के साथ सिमेंटिक कैशिंग का उपयोग करने वाला एक असाधारण फीचर है 50 मि. मी।, सामान्य की तुलना में 1.5—5 सेकंड। यह दृष्टिकोण API के खर्च को कम करता है 20-40% पूर्वानुमेय प्रश्नों पर। उच्च ट्रैफ़िक स्तरों पर भी - प्रति सेकंड 5,000 अनुरोध - गेटवे केवल जोड़ता है 11µs ओवरहेड का, यह सुनिश्चित करना कि प्रदर्शन सुचारू रहे। स्मार्ट रूटिंग सरल कार्यों को अधिक किफायती मॉडल की ओर निर्देशित करती है, जटिल कार्यों के लिए प्रीमियम मॉडल को आरक्षित करती है। इसके अलावा, वर्चुअल कीज़ ग्राहक, टीम या एप्लिकेशन स्तर पर प्रतिबंधों की अनुमति देते हुए पदानुक्रमित बजट नियंत्रण लागू करें। यह सुविधा विशिष्ट मॉडल या प्रदाताओं तक पहुंच को सीमित करके महंगे संसाधनों के अनधिकृत उपयोग को रोकने में मदद करती है।

मल्टी-प्रोवाइडर और मॉडल सपोर्ट

मैक्सिम एआई ओवर के साथ सहजता से एकीकृत होता है 12 प्रदाता, जिसमें ओपनएआई, एंथ्रोपिक, एडब्ल्यूएस बेडरॉक, गूगल वर्टेक्स, एज़्योर शामिल हैं, कोहेरे, मिस्ट्रल, और ग्रोक। इसके ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट आर्किटेक्चर को बिफ्रॉस्ट गेटवे पर स्विच करने के लिए सिर्फ एक कोड परिवर्तन की आवश्यकता होती है। स्वचालित फ़ॉलबैक मैकेनिज़्म पूर्व-कॉन्फ़िगर फ़ॉलबैक श्रृंखला में वैकल्पिक प्रदाताओं के साथ असफल अनुरोधों को फिर से आज़माकर, निर्बाध सेवा सुनिश्चित करके और महंगे डाउनटाइम से बचकर विश्वसनीयता बढ़ाता है।

AI वर्कफ़्लोज़ और टूल्स के साथ एकीकरण

मैक्सिम एआई लैंगचैन जैसे लोकप्रिय एआई फ्रेमवर्क के साथ अच्छी तरह से काम करता है, लैंग ग्राफ़, क्रू एआई, और एग्नो। यह OpenTelemetry (OTLP) एंडपॉइंट का भी समर्थन करता है, जिससे आपके मौजूदा एप्लिकेशन से लॉग और ट्रेस को समेकित करना आसान हो जाता है। प्लेटफ़ॉर्म ऑपरेशनल टूल जैसे कि ऑपरेशनल टूल के साथ एकीकृत होता है स्लैक और पेजर ड्यूटी रीयल-टाइम अलर्ट के लिए और स्वचालित मूल्यांकन के लिए CI/CD पाइपलाइनों का समर्थन करता है। डेवलपर्स इसका उपयोग कर सकते हैं खेल का मैदान++ परिनियोजन से पहले विभिन्न प्रॉम्प्ट और मॉडल संयोजनों की लागत और विलंबता की तुलना करने के लिए पर्यावरण। इसके अतिरिक्त, उत्पादन डेटा को फाइन-ट्यूनिंग डेटासेट में क्यूरेट करने की क्षमता समय के साथ मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करती है।

6। पोर्टकी

पोर्टकी एक एकल API के माध्यम से प्रतिदिन प्रभावशाली 50 बिलियन टोकन संभालता है जो 1,600 से अधिक LLM से जुड़ता है। Node.js या Python में कोड की सिर्फ तीन पंक्तियों के साथ, एकीकरण त्वरित और सरल हो जाता है।

रियल-टाइम टोकन ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

पोर्टकी का ऑब्जर्वेबिलिटी डैशबोर्ड 40 से अधिक मेट्रिक्स में लागत, टोकन उपयोग, विलंबता और सटीकता के बारे में तत्काल जानकारी प्रदान करता है। यह आपको कस्टम की-वैल्यू पेयर असाइन करने की अनुमति देता है, जैसे कि _user, टीम, या एनवी, सटीक लागत ट्रैकिंग और एट्रिब्यूशन के लिए।

“पोर्टकी एक पूर्ण गेम चेंजर है। इससे पहले कि आपको उपयोगकर्ता स्तर के डेटा पर जानकारी प्राप्त करने के लिए एक अलग डैशबोर्ड बनाना पड़े... अब आप पोर्टकी के डैशबोर्ड का उपयोग कर सकते हैं।”

• टिम मानिक, क्लाउड सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट, इंटरनेट 2

प्रोग्रामेटिक एक्सेस की आवश्यकता वाले लोगों के लिए, Analytics API रीयल-टाइम लागत और उपयोग डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए RESTful एंडपॉइंट प्रदान करता है। इससे कस्टम बिलिंग डैशबोर्ड बनाना या स्वचालित मॉनिटरिंग सिस्टम सेट करना आसान हो जाता है। डेटा रिटेंशन प्लान पर निर्भर करता है: डेवलपर टियर के लिए 30 दिन, प्रोडक्शन के लिए 365 दिन और एंटरप्राइज़ यूज़र के लिए असीमित दिन। इन उपकरणों को लागत प्रबंधन को आसान बनाने और वित्तीय निगरानी में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

लागत अनुकूलन सुविधाएँ

पोर्टकी समान प्रश्नों के परिणामों को संग्रहीत करने और पुन: उपयोग करने के लिए सिमेंटिक कैशिंग का उपयोग करता है, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों या नियतात्मक प्रश्नों जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए टोकन उपयोग में 30% -90% की कटौती करता है। इसके अतिरिक्त, इंटेलिजेंट रूटिंग यह सुनिश्चित करती है कि अनुरोध गुणवत्ता का त्याग किए बिना लागत-कुशल मॉडल को निर्देशित किए जाएं, जिसके परिणामस्वरूप 25% की औसत वार्षिक बचत होती है।

बजट नियंत्रण उपयोगकर्ताओं को खर्च करने की कठिन सीमा निर्धारित करने की अनुमति देता है, चाहे वह डॉलर में हो या टोकन में। स्वचालित ईमेल अलर्ट आपको उपयोग की सीमा के बारे में सूचित करते हैं, जिनकी न्यूनतम सीमाएं $1 या 100 टोकन से शुरू होती हैं, जिससे अप्रत्याशित लागतों से बचने में मदद मिलती है।

“पोर्टकी अपने GitHub वर्कफ़्लो में AI का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए ब्रेनर नहीं है। इसने उन परीक्षणों को कैशिंग करके हमें हजारों डॉलर बचाए हैं, जिन्हें फिर से चलाने की आवश्यकता नहीं होती है।”

• किरण प्रसाद, सीनियर एमएल इंजीनियर, अरिओ

ये सुविधाएँ, मल्टी-प्रोवाइडर समर्थन के साथ, पोर्टकी को लागत प्रबंधन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती हैं।

मल्टी-प्रोवाइडर और मॉडल सपोर्ट

पोर्टकी एकल इंटरफ़ेस के माध्यम से 200 से अधिक AI प्रदाताओं तक पहुंच प्रदान करके बहु-प्रदाता प्रबंधन को सरल बनाता है। प्राथमिक मॉडल के विफल होने पर स्वचालित फ़ॉलबैक तंत्र वैकल्पिक प्रदाताओं पर स्विच करके विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हैं। इससे कस्टम ऑथेंटिकेशन लेयर की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जिससे इंजीनियरिंग टीमों के समय और मेहनत की बचत होती है।

AI वर्कफ़्लोज़ और टूल्स के साथ एकीकरण

पोर्टकी के ओपन-सोर्स AI गेटवे ने 50 से अधिक डेवलपर्स के योगदान के साथ 10,000 से अधिक GitHub स्टार अर्जित किए हैं, जो इसके मजबूत सामुदायिक समर्थन को उजागर करते हैं। यह OpenTelemetry-अनुरूप है, जो मानक निगरानी उपकरणों के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित करता है। OpenAI के रीयलटाइम API के लिए, पोर्टकी विशेष लॉगिंग प्रदान करता है जो किसी भी रेलिंग उल्लंघन सहित संपूर्ण अनुरोध और प्रतिक्रिया प्रवाह को कैप्चर करता है। इसके अतिरिक्त, वर्कस्पेस प्रोविजनिंग क्रेडेंशियल प्रबंधन को केंद्रीकृत करती है, जिससे टीमों को विकास, स्टेजिंग और उत्पादन वातावरण में विशिष्ट मॉडल और इंटीग्रेशन तक पहुंच को नियंत्रित करने की अनुमति मिलती है।

“सभी एलएलएम एक ही स्थान पर होने और विस्तृत लॉग होने से बहुत फर्क पड़ा है। लॉग हमें विलंबता के बारे में स्पष्ट जानकारी देते हैं और समस्याओं को बहुत तेज़ी से पहचानने में हमारी मदद करते हैं.”

• ओरस अल-कुबैसी, सीटीओ, Figg

फ़ीचर और मूल्य निर्धारण की तुलना

टोकन दृश्यता के बारे में पहले की चर्चा पर विस्तार करते हुए, यह अनुभाग विभिन्न प्लेटफार्मों की सुविधाओं और मूल्य निर्धारण की तुलना करता है, जिससे आपको अपने विकल्पों को प्रभावी ढंग से तौलने में मदद मिलती है।

मैक्सिम एआई Slack और PagerDuty के माध्यम से रियल-टाइम अलर्ट के साथ, इसके एकीकृत LLM गेटवे, Bifrost, जो 12 से अधिक प्रदाताओं का समर्थन करता है, सबसे अलग है। मूल्य निर्धारण में 10,000 लॉग के लिए एक निःशुल्क टियर शामिल है, इसके बाद $1 प्रति 10,000 लॉग या $29 प्रति सीट मासिक है।

लैंग स्मिथ इसके माध्यम से लैंगचैन वर्कफ़्लो के साथ सहज एकीकरण प्रदान करता है @traceable डेकोरेटर। हालाँकि, इसके डैशबोर्ड को नेविगेट करना मुश्किल हो सकता है। एंटरप्राइज़ प्लान $75,000 से शुरू होते हैं, जिसकी कीमत 5,000 ट्रेस के फ्री टियर के बाद $0.50 प्रति 1,000 बेस ट्रेस या मासिक रूप से $39 प्रति सीट होती है।

एरिज़ एंटरप्राइज़ MLOPs पर केंद्रित है, जो $50 मासिक के लिए अपने ओपन-सोर्स टूल और क्लाउड स्टोरेज का असीमित उपयोग प्रदान करता है। यह पारंपरिक ML मॉडल और LLM दोनों का प्रबंधन करने वाली टीमों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है।

लैंगफ्यूज छोटी टीमों के लिए आदर्श हल्का, ओपन-सोर्स समाधान प्रदान करता है। इसमें प्रति माह 50,000 मुफ्त यूनिट शामिल हैं, जिसमें प्रो प्लान की कीमत $59 है। हालांकि, इसमें रीयल-टाइम मूल्यांकन क्षमताओं का अभाव है। ये विविध मूल्य निर्धारण मॉडल और सुविधाएँ अनुकूलित प्रदर्शन और लागत रणनीतियों की अनुमति देती हैं।

निरंतर निगरानी महत्वपूर्ण बनी हुई है, क्योंकि अधिकांश एमएल सिस्टम समय के साथ प्रदर्शन में गिरावट का अनुभव करते हैं। उपयोगकर्ता फ़ीडबैक लागत दक्षता और उत्पादकता में सुधार लाने में इन प्लेटफार्मों के मूल्य पर प्रकाश डालता है।

“डैशबोर्ड का उपयोग करने के बाद से, हमने वास्तव में उपयोग बढ़ाते हुए अपनी AI लागत में 26% की कटौती की है। हमारी AI बिलिंग लागतों के बारे में एक सार्वभौमिक दृष्टिकोण हमारे लिए गेम-चेंजिंग है।” - सारा चेन, CTO, AI स्टार्टअप

इसके अतिरिक्त, दिमागी गुदगुदी मैक्सिम एआई के मूल्यांकन मंच को अपनाने के बाद उत्पादकता में 76% की वृद्धि दर्ज की गई। इससे मीट्रिक-संचालित फीचर परिनियोजन का लाभ उठाकर उत्पादन में उनका समय 21 दिन से घटकर सिर्फ 5 दिन रह गया। संकेतों और प्रतिक्रियाओं के लिए कैशिंग रणनीतियों को लागू करने वाली टीमों ने कैश हिट दर उस सीमा से अधिक होने पर 30% से अधिक की टोकन बचत भी देखी है।

आखिरकार, सबसे अच्छा प्लेटफॉर्म आपकी परिचालन आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। विचार करें मैक्सिम एआई रीयल-टाइम अलर्ट के साथ व्यापक एजेंट जीवनचक्र प्रबंधन के लिए, लैंग स्मिथ उन्नत लैंगचैन एकीकरण के लिए, एरिज़ एंटरप्राइज़-स्तरीय एमएल मॉनिटरिंग के लिए, या लैंगफ्यूज छोटी टीमों के अनुरूप हल्के ट्रेसिंग के लिए। प्रत्येक विकल्प आपके लक्ष्यों के साथ तालमेल बिठाने के लिए अद्वितीय खूबियां प्रदान करता है।

निष्कर्ष

कुशल AI संचालन को बनाए रखने के लिए टोकन के उपयोग पर नज़र रखना महत्वपूर्ण है। सही निगरानी का तरीका आपके संगठन के मौजूदा चरण पर निर्भर करता है। उन लोगों के लिए स्टेज 0 (मूल लॉगिंग), उपकरण जो प्रदाता टोकन गणना को ट्रैक करते हैं और लागतों की गणना करते हैं, आवश्यक हैं। यहां की टीमें स्टेज 1 उन प्लेटफार्मों से लाभ उठाएं जो विशिष्ट उपयोगकर्ताओं और वर्कफ़्लो को खर्च करते हैं, जबकि स्टेज 2 संगठनों को ऐसे समाधानों की आवश्यकता होती है जो लागतों को सीधे व्यावसायिक परिणामों से जोड़ते हैं।

आपकी टीम का तकनीकी फोकस भी एक भूमिका निभाता है। डेवलपर की भारी टीमें SDK इंटीग्रेशन वाले टूल की ओर झुक सकती हैं और पेड़ों का पता लगा सकती हैं, जो विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं। इस बीच, फाइनेंस-ओरिएंटेड हितधारक बजट अलर्ट और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स जैसी सुविधाओं वाले विज़ुअल डैशबोर्ड पसंद कर सकते हैं। तय करें कि आपको सही आकार के मॉडल के लिए “सेट-एंड-फॉरगेट” ऑटोमेशन की आवश्यकता है या मूल्य निर्धारण को कस्टमाइज़ करने के लिए मैन्युअल नियंत्रण की आवश्यकता है - आपकी पसंद को आपकी मूल्य निर्धारण रणनीति के अनुरूप होना चाहिए।

बजट संबंधी विचार भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। शुरुआती परीक्षण के लिए फ्री टियर उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन उत्पादन वातावरण में अक्सर उच्च सीमाओं और रीयल-टाइम अलर्ट के साथ सशुल्क प्लान की आवश्यकता होती है। केवल API कॉल का मिलान करने के बजाय, प्राप्त परिणामों के आधार पर लागतों का मूल्यांकन करें।

अंत में, पूर्ण परिनियोजन से पहले परीक्षण महत्वपूर्ण है। यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण चलाएँ कि लागत अनुकूलन गुणवत्ता से समझौता न करें। मूल्यांकन चरण के दौरान अलर्ट थ्रेसहोल्ड सेट करें, ताकि किसी भी खर्च में तेजी का पता चल सके और अपने मासिक बजट पर अप्रत्याशित प्रभावों से बचा जा सके।

पूछे जाने वाले प्रश्न

टोकन उपयोग पर नज़र रखने के लिए AI टूल लागत को कम करने में कैसे मदद कर सकते हैं?

टोकन उपयोग पर नज़र रखने के लिए डिज़ाइन किए गए AI टूल व्यवसायों को एक स्पष्ट, वास्तविक समय का दृश्य देते हैं कि उनके AI वर्कफ़्लो में टोकन का उपभोग कैसे किया जा रहा है। ये टूल अक्सर भ्रमित करने वाले पे-एज़-यू-गो बिलिंग स्ट्रक्चर को सरल, कार्रवाई योग्य जानकारी में बदल देते हैं। टीमें मॉडल, प्रोजेक्ट या उपयोगकर्ता द्वारा उपयोग की आसानी से निगरानी कर सकती हैं, जबकि प्रशासक बजट को मजबूती से नियंत्रण में रखते हुए अप्रत्याशित खर्चों से बचने के लिए खर्च सीमा निर्धारित करने और अलर्ट प्राप्त करने की क्षमता हासिल कर लेते हैं।

ये उपकरण उच्च-लागत वाले मॉडल की पहचान करके, दक्षता के लिए त्वरित लंबाई को समायोजित करके और प्रदर्शन का त्याग किए बिना अधिक बजट-अनुकूल विकल्पों के अनुरोधों को रूट करके लागत प्रबंधन को और अधिक प्रभावी बनाते हैं। कई प्रदाताओं के बीच केंद्रीकृत ट्रैकिंग की पेशकश करके, व्यवसाय डुप्लिकेट लाइसेंस को समाप्त कर सकते हैं और बेहतर दरों पर बातचीत कर सकते हैं, जिससे अक्सर लागत में बचत होती है। यह सुव्यवस्थित प्रणाली न केवल दक्षता को बढ़ाती है बल्कि यह भी सुनिश्चित करती है कि AI बजट प्रबंधनीय बने रहें।

अपने व्यवसाय के लिए टोकन ट्रैकिंग टूल चुनते समय मुझे किन प्रमुख विशेषताओं पर विचार करना चाहिए?

टोकन ट्रैकिंग समाधान चुनते समय, उन टूल पर ध्यान दें जो आपके AI वर्कफ़्लो के लिए स्पष्टता, लागत प्रबंधन और दक्षता प्रदान करते हैं। जैसी सुविधाएँ वास्तविक समय की निगरानी और रिपोर्टिंग विभिन्न मॉडलों में टोकन के उपयोग को ट्रैक करना और खर्च करने के रुझान को स्पॉट करना आसान बनाता है।

के साथ समाधान की तलाश करें बजट प्रबंधन टूल, जैसे कि खर्च करने की सीमा, उपयोग की सीमा, और अलर्ट, ताकि आप अप्रत्याशित खर्चों से बच सकें। एडवांस कॉस्ट एनालिटिक्स उन क्षेत्रों को इंगित कर सकते हैं जहां दक्षता में सुधार किया जा सकता है, प्रदर्शन का त्याग किए बिना इष्टतम टोकन उपयोग सुनिश्चित किया जा सकता है। A) केंद्रीकृत क्रेडिट सिस्टम कई प्लेटफार्मों से खर्चों को मिलाकर बजट को सुव्यवस्थित करता है, जबकि अनुकूलन योग्य अलर्ट और पूर्वानुमान आपको खर्च करने के पैटर्न और संभावित सर्जेस से अवगत कराता है। उच्च AI प्रदर्शन को बनाए रखते हुए टोकन लागतों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए ये सुविधाएँ महत्वपूर्ण हैं।

टोकन ट्रैकिंग टूल AI वर्कफ़्लो को कैसे बढ़ाते हैं और लागत को कम करते हैं?

टोकन ट्रैकिंग टूल ऑफ़र रीयल-टाइम इनसाइट्स भाषा मॉडल का उपयोग कैसे किया जा रहा है और उनकी लागत क्या है, जिससे टीमों को बजट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और उनके वर्कफ़्लो को कारगर बनाने की क्षमता मिलती है। प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन दोनों के लिए टोकन की खपत पर नज़र रखते हुए, इन टूल से महंगे अनुरोधों को फ़्लैग करना, खर्च करने की सीमा निर्धारित करना और अप्रत्याशित लागतों को रोकना आसान हो जाता है। इस तरह, प्रोजेक्ट प्रदर्शन से समझौता किए बिना बजट पर बने रहते हैं।

केवल खर्चों पर नज़र रखने के अलावा, ये उपकरण सुधार के लिए क्षेत्रों को उजागर करने में मदद करते हैं, जैसे कि अत्यधिक जटिल संकेत या महंगे मॉडल पर निर्भरता। टीमें इस डेटा का उपयोग अपनी प्रक्रियाओं को परिष्कृत करने के लिए कर सकती हैं - चाहे वह संकेतों को सरल बनाना हो, कार्यों को अधिक किफायती मॉडल में स्थानांतरित करना हो, या मानकीकृत प्रथाओं को लागू करना हो। नतीजा क्या है? तेज़ प्रोसेसिंग समय, कम विलंबता, और कम लागत, यह सुनिश्चित करते हुए कि AI सिस्टम उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम देना जारी रखें। ये उपकरण चल रहे अनुकूलन के लिए खर्च करने वाले डेटा को व्यावहारिक रणनीतियों में बदल देते हैं।

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