批量处理以节省 LLM 成本

批处理是使用大型语言模型 (LLM) 的一种经济高效的方式。您可以将多个输入分组为一个批次，而不是一个接一个地处理任务。这减少了 API 开销，提高了 GPU 的使用率，并且可以为诸如此类的提供商节省多达 50% 的成本 OpenAI。它非常适合数据提取、内容生成和分析等不需要即时响应的任务。像这样的公司第一个美国人和 Scribd 已经使用批处理来高效处理大量工作负载，在扩展运营的同时削减了成本。

批处理的主要优点：

节省成本： 批处理 API 调用最高可享受 50% 的折扣。
更高的效率： 持续批处理可显著提高 GPU 吞吐量。
可扩展性： 无需更多硬件即可处理大量数据。

如何开始：

对相似的任务（例如，客户评论、支持票证）进行分组。
以 JSONL 等格式准备数据。
使用批处理 API（例如 OpenAI、人类) 在 24 小时窗口内处理任务。
监控和优化工作流程以提高性能。

批处理不仅仅是为了省钱，还是大规模使用 LLM 的一种更明智的方式。

使用更快、更便宜的离线批量推理射线

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批处理如何降低成本

批处理不仅仅是一种技术策略，也是处理大型语言模型 (LLM) 时省钱的明智方法。通过将任务分组，您可以削减三个关键领域的成本：降低 API 调用开销、更好地利用硬件以及利用特殊定价模式。

降低 API 调用开销

每次 API 调用都会产生额外费用。其中包括网络延迟、身份验证和连接设置等内容。当你处理大量数据时，这些成本可能会迅速增加。批处理通过将多个请求捆绑到一个 API 调用中来解决这个问题，从而消除了大部分开销。

举个例子：与其发送 1,000 个单独的 API 调用来处理 1,000 个任务，不如将它们合并为一个批量请求。这种方法削减了与网络和连接设置相关的不必要成本。2025年6月，数据和人工智能工程师格鲁吉亚展示了OpenAI的批处理API如何将支持票证分类任务的成本降低50％。通过将票证分为账单、技术查询或账户访问查询等组，与单独处理每张票证相比，批量处理显著降低了开支。

要最大限度地节省开支，时机就是一切。大多数批处理 API 在 24 小时的处理窗口内运行。围绕这个时间框架构建工作流程可确保您从批处理中获得最大价值。

最大化 GPU 使用率

将 API 调用成本降至最低后，下一步就是优化 GPU 性能。GPU 价格昂贵，未充分利用的 GPU 意味着浪费金钱。批处理允许 GPU 同时处理多个任务，从而减少空闲时间并提高整体效率，从而有所帮助。

问题在于：许多公司平均使用不到其GPU容量的15％。这意味着他们要为未充分利用的资源付费。批处理可以让 GPU 更加繁忙，从而改变游戏规则，这意味着您可以以相同的成本完成更多工作。

“当你使用 GPU 进行模型推理时，你需要尽可能高的每美元性能。了解利用率是实现这一目标的关键——高 GPU 利用率意味着需要更少的 GPU 来处理高流量工作负载。”

马吕斯·基林格， Baseten 博客

持续批处理使这一点更进一步。与静态批处理不同，在静态批处理中，GPU 等待批处理中最慢的任务完成，而持续批处理允许新任务在资源释放后立即启动。这消除了空闲时间，进一步提高了 GPU 的使用率。

“与动态批处理相比，连续批处理可以减少等待每个批次最长响应完成的空闲时间，从而提高了 GPU 的利用率。”

马特·霍华德，Baseten 博客

通过从 GPU 中挤出更多工作，您可以显著降低运行高流量模型端点的成本。

对即用即付模式的影响

批处理还对即用即付定价模式产生重大影响。这些模型根据资源使用量收费，因此更高的效率直接转化为更低的成本。例如，在 2023 年 3 月至 2024 年 9 月期间，OpenAI 对 GPT-4 的定价从每 100 万个代币 36 美元降至 5 美元。通过使用批量请求，成本可以进一步降至每100万个代币2.50美元，可额外节省50％。

Anthropic的消息批处理API也提供了类似的好处，批量请求仅收取标准API价格的50％。对于每月处理1000万个代币的企业来说，这可能意味着每年节省25,000美元。

批处理对于不需要实时响应的任务（例如数据分析或后台工作流程）特别有效。通过将这些任务安排在批处理 API 的处理窗口内，您可以在不牺牲功能的情况下立即节省开支。

简而言之，批处理不仅仅是效率——这是将更明智的资源使用转化为可衡量的财务收益的一种方式。当扩展到数百万个请求时，节省的费用很快就会增加。

如何实现批处理

设置批处理涉及一种清晰而系统的方法。主要挑战在于选择正确的批处理策略并遵循有效实施的基本步骤。

静态批处理与动态批处理

选择批处理策略时，请务必考虑您正在处理的工作负载类型：

静态批处理 一次处理固定数量的请求。此方法将任务分组为预先确定的批次，非常适合数据分析、报告生成或批量处理不需要立竿见影的效果。它非常适合延迟并不重要的离线任务。
动态批处理 在特定的时间窗口内收集请求，无需设置批次大小。这种方法旨在平衡处理速度和延迟，确保没有请求等待太长时间，同时仍能优化吞吐量。
连续批处理 （或进行中批处理）允许批处理中的任务单独完成，同时立即向组合中添加新请求。这种方法旨在通过保持资源的持续使用来最大限度地提高 GPU 的使用率。

对于大多数应用而言，动态和连续批处理通常在速度和效率之间取得最佳平衡。但是，当吞吐量是您的头等大事时，静态批处理效果很好，尤其是对于离线任务。选择策略后，请按照以下步骤有效实施该策略。

设置批处理的步骤

批处理涉及四个主要阶段：数据收集、准备、执行和监控。

数据收集： 首先，将可以一起处理的相似任务（无论是用户查询、内容请求还是分析作业）进行分组。
数据准备： 组织和格式化数据以进行批处理。例如，一家公司将支持请求单分为账单、技术问题、功能请求、账户访问和一般查询等类别。这确保了每张票证在处理之前均已正确格式化。
执行： 上传准备好的数据，创建批次并执行流程。如果你使用的是 OpenAI 的批处理 API，这意味着要上传 JSONL 文件、提交批量请求并跟踪其进度。请记住在 API 的处理时限（通常为 24 小时）内设计工作流程。
监控： 利用日志、警报和报告来确保一切顺利运行。根据需要调整批量大小和工作流程，以提高效率并按时完成任务。

使用 prompts.ai 用于批处理

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为了简化和增强批处理，prompts.ai 等平台提供了专为效率和成本控制而设计的专用工具。

该平台包括代币化跟踪等功能，以即用即付的方式监控使用情况并优化成本。它还支持集成多种语言模型的工作流程，使您可以无缝连接不同的提供商，并为每项任务选择最具成本效益的模型。

prompts.ai 自动执行重复性任务，例如数据准备、批量创建和结果收集，从而减少人为错误，让您的团队腾出时间专注于更具战略性的工作。此外，其加密数据保护可确保敏感信息在从数据收集到最终结果的整个过程中保持安全。

要充分利用批处理，请从小处着手，密切关注您的工作流程，并在完善和优化流程时逐步扩大规模。

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批处理的技术设置

建立强大的技术基础对于高效的大规模批处理至关重要，尤其是在处理大型语言模型 (LLM) 时。关键挑战包括管理 GPU 内存、优化计算性能以及确保工作流程保持流畅且具有成本效益。

管理 GPU 内存限制

GPU 内存经常成为 LLM 批处理的瓶颈。目标是平衡高吞吐量，同时避免可能导致系统崩溃的内存溢出。

了解内存带宽

现代 GPU 可以提供 600—1,000+ GB/s 的内存带宽，而 DDR5 的内存带宽为 50—100 GB/s。这种明显的差异凸显了为什么将数据保存在显卡内存中对性能至关重要。但是，GPU 内存既有限又昂贵，因此高效使用是当务之急。

优化内存分配

静态内存分配可浪费高达 80% 的 GPU 内存，而分页注意力等高级方法可将这种浪费减少到 4% 以下。要充分利用 GPU 内存，请考虑以下技术：

动态批处理： 根据序列长度调整批次大小，以最大限度地减少填充造成的内存浪费。
内存池管理： 防止碎片化并减少分配开销。
渐变检查点： 在训练期间将内存需求减少 30-50%。

使用分析工具来确定您的设置的最佳批次大小。从小处着手，逐渐增加直到接近内存限制，然后稍微缩减以保持稳定性。实时监控可以帮助在问题升级之前检测和解决问题。这些策略不仅可以提高内存效率，还可以提高硬件利用率，从而与节省成本的目标保持一致。

使用混合精度推断

混合精度推理结合了不同的数值精度，如 FP16 和 INT8，在不牺牲精度的前提下减少内存使用量并加快计算速度。

量化优势

使用 8 位精度几乎可以将 GPU 内存使用量减半。例如，将参数为7B的美洲驼模型从FP16切换到INT4将其大小减少了4倍（从16 GB减少到4 GB），同时提高了代币生成速度，同时将质量损失降至最低。研究表明，在各种任务中，4 位量化模型的性能通常与 FP16 版本相同。

性能提升

混合精度推理可以将生成式 AI 模型性能提高 30%，同时将内存效率提高一倍。与 float32 相比，降低矩阵乘法精度可以将计算性能提高 2.5 倍，并将内存需求减少一半。

实施技巧

FP16 混合精度是一个很好的起点，其速度接近 float16，预测性能比 float32 更好。通常，此开关只需要更改一次代码。为了最大限度地提高效率，将量化与其他优化相结合，例如自定义内核和批处理。GPTQ 和量化感知训练等技术即使在积极量化的情况下也有助于保持准确性。这些方法可以无缝集成到批处理工作流程中，进一步降低成本并提高性能。

监控和优化

持续监控和主动优化是保持高效且经济实惠的批处理工作流程的关键。

关键监控指标

专注于跟踪代币使用情况、GPU 利用率和处理时间。为违反预定义阈值的行为设置自动警报。根据应用程序的不同，您可能需要实时监控关键任务或定期检查批处理作业。还应监控质量、相关性、情绪和安全性等指标，并根据您的用例量身定制阈值。

警报和响应系统

为警报定义明确的上报路径，以便合适的团队成员可以快速解决问题。自动化可以简化这一流程，减少延迟和人为错误。对于在美国的部署，跟踪实时成本以及代币使用情况和批次绩效可以帮助有效地管理支出。

优化工具

像这样的工具 NVIDIA Tensorrt-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器非常适合有效地优化和服务 LLM。实验跟踪平台，例如海王星，可以简化资源监测，并揭示其他需要改进的领域。

持续改进实践

使用实时性能数据和用户反馈来微调您的服务基础架构。分析 GPU 利用率、内存使用和处理时间的模式可以确定瓶颈。飞行中批处理和推测推理等技术可以进一步提高性能。请记住，DRAM 带宽通常会限制大批量场景中的性能，由于内存访问延迟，超过一半的注意力计算周期停滞不前。有效的 GPU 内存管理和混合精度推理在克服这些挑战和保持运营成本效益方面起着至关重要的作用。

节约成本的批处理的关键要点

批处理不仅仅是为了省钱，它还可以改变游戏规则，提高效率。通过对请求进行分组，您可以显著降低成本，同时提高吞吐量，这使其成为处理大规模数据任务的明智之举。

批处理的好处

采用批处理可能导致 大幅降低成本 和性能提升。例如：

节省成本：使用竞价型实例时，批处理可以降低 30— 50% 的 API 使用成本，并在按需定价的基础上节省高达 90% 的费用。
性能提升：连续批处理将吞吐量从每秒 50 个令牌提高到 450 个令牌，同时将延迟从大约 2.5 秒减少到不到一秒。任何规模甚至报告说，与传统的每请求处理相比，LLM 推理期间的吞吐量最多可增加 23 倍。

批处理还将模型的内存成本分散到多个操作中，从而减少了资源使用并最大限度地减少了手动工作。自动化进一步减少了对动手管理的需求，降低了劳动力成本并确保任务平稳一致地运行。

一个真实的示例突显了其影响：一家企业在处理大型文档集时实现了批量推理 成本降低 2.9 倍 与实时推理相比 AWS 基岩。对于带有共享前缀的输入，节省的费用跃升至 6×。

这些优势使批处理成为许多组织的一种实用而有效的方法。

接下来的步骤

准备好实施批处理了吗？以下是入门方法：

评估您的工作流程：识别数据量大、可以容忍轻微延迟的进程。不需要即时结果的任务非常适合批处理。
准备好您的数据：将请求转换为 JSONL 格式，上传请求并定义批处理任务处理窗口。
监控和优化：定期检查批次状态并收集结果，以确保一切顺利运行。

为了简化实施，prompts.ai 等平台提供了简化流程的工具。prompts.ai 采用即用即付模式，无缝连接 LLM，跟踪代币使用情况以控制成本，并提供实时协作、自动报告和多模式工作流程等功能。通过保持提示简洁明了并设置了强大的监控系统，您可以随着时间的推移完善策略，从而最大限度地提高效率并节省开支。

预计到2030年，LLM市场将增长到361亿美元，复合年增长率为33.2％，现在采用批处理可以帮助您的组织在控制成本的同时保持竞争力。