按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
批处理是使用大型语言模型 (LLM) 的一种经济有效的方法。您无需逐个处理任务，而是将多个输入分组到一个批次中。这减少了 API 开销，提高了 GPU 使用率，并且可以为 OpenAI 等提供商节省高达 50% 的成本。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。 First American 和 Scribd 等公司已经使用批处理来有效处理大量工作负载，在扩展运营的同时降低成本。
批处理的主要优点：
如何开始：
Batch processing isn’t just about saving money - it’s a smarter way to work with LLMs at scale.
批处理不仅仅是一种技术策略 - 它是使用大型语言模型 (LLM) 时节省资金的明智方法。通过将任务分组在一起，您可以在三个关键领域削减成本：减少 API 调用开销、更好地利用硬件以及利用特殊定价模型。
每个 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。当您处理大量数据时，这些成本可能会快速增加。批处理通过将多个请求捆绑到一个 API 调用中来解决这一问题，从而消除了大部分开销。
举个例子：您无需发送 1,000 个单独的 API 调用来处理 1,000 个任务，而是将它们合并到单个批处理请求中。这种方法减少了与网络和连接设置相关的不必要的成本。 2025 年 6 月，数据和 AI 工程师 Georgian 展示了 OpenAI 的 Batch API 如何将支持票证分类任务的成本削减 50%。通过将工单分类为计费、技术或帐户访问查询等组，与单独处理每张工单相比，批处理可显着降低费用。
要最大限度地节省这些费用，时机就是一切。大多数批处理 API 在 24 小时处理窗口内运行。围绕这个时间范围构建工作流程可确保您从批处理中获得最大价值。
一旦最大限度地降低了 API 调用成本，下一步就是优化 GPU 性能。 GPU 价格昂贵，GPU 未充分利用意味着浪费资金。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。
问题是这样的：许多公司平均使用的 GPU 容量不到 15%。这意味着他们正在为未充分利用的资源付费。批处理通过保持 GPU 更加繁忙来改变游戏规则，这意味着您可以以相同的成本完成更多的工作。
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Marius Killinger，Baseten 博客
“当您使用 GPU 进行模型推理时，您希望尽可能获得最高的性价比。了解利用率是实现这一点的关键 - 高 GPU 利用率意味着需要更少的 GPU 来服务高流量工作负载。”
连续配料使这一点更进一步。与静态批处理（GPU 等待批处理中最慢的任务完成）不同，连续批处理允许在资源释放后立即启动新任务。这消除了空闲时间并进一步提高了 GPU 的使用率。
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马特·霍华德，Baseten 博客
“与动态批处理相比，连续批处理通过消除等待每个批处理最长响应完成的空闲时间来提高 GPU 利用率。”
通过从 GPU 中挤出更多工作，您可以显着降低运行高流量模型端点的成本。
批处理也对即用即付定价模型产生很大影响。这些模型根据资源使用情况收费，因此更高的效率直接转化为更低的成本。例如，2023 年 3 月至 2024 年 9 月期间，OpenAI 对 GPT-4 的定价从每 100 万代币 36 美元降至 5 美元。通过使用批量请求，该成本甚至可以进一步降至每 100 万代币 2.5 美元，额外节省 50%。
Anthropic 的 Message Batches API 提供了类似的优势，对于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。通过对这些任务进行计时以适应批处理 API 的处理窗口，您可以在不牺牲功能的情况下立即节省成本。
简而言之，批处理不仅仅关乎效率，它还是一种将更明智的资源利用转化为可衡量的财务收益的方法。当扩展到数百万个请求时，节省的成本会迅速增加。
设置批处理涉及清晰且系统的方法。主要挑战在于选择正确的批处理策略并遵循有效实施该策略的基本步骤。
选择批处理策略时，重要的是要考虑您正在处理的工作负载类型：
对于大多数应用来说，动态和连续批处理通常可以在速度和效率之间取得最佳平衡。然而，当吞吐量是您的首要任务时，静态批处理效果很好，特别是对于离线任务。选择策略后，请按照以下步骤有效实施它。
批处理涉及四个主要阶段：数据收集、准备、执行和监控。
为了简化和增强批处理，promps.ai 等平台提供了专为提高效率和成本控制而设计的专用工具。
该平台包括标记化跟踪等功能，用于监控使用情况并在即用即付的基础上优化成本。它还支持集成多种语言模型的工作流程，使您能够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。
Promps.ai 可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，让您的团队能够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，请从小规模开始，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。
建立强大的技术基础对于大规模高效批处理至关重要，尤其是在使用大型语言模型 (LLM) 时。主要挑战包括管理 GPU 内存、优化计算性能以及确保工作流程保持平稳且经济高效。
GPU 内存常常成为法学硕士批处理的瓶颈。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。
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.
静态内存分配可能会浪费高达 80% 的 GPU 内存，而分页注意力等先进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：
使用分析工具来确定适合您的设置的最佳批量大小。从小规模开始，逐渐增加，直到接近内存限制，然后稍微缩减以保持稳定性。实时监控有助于在问题升级之前发现并解决问题。这些策略不仅提高了内存效率，还提高了硬件利用率，与节省成本的目标保持一致。
混合精度推理结合了不同的数值精度（例如 FP16 和 INT8），以减少内存使用并加快计算速度，而不会牺牲准确性。
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 混合精度是一个很好的起点，它提供接近 float16 的速度，并且具有比 float32 更好的预测性能。通常，这种切换只需要更改一个代码即可。为了获得最大效率，请将量化与其他优化结合起来，例如自定义内核和批处理。即使采用激进的量化，GPTQ 和量化感知训练等技术也有助于保持准确性。这些方法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。
持续监控和主动优化是维持高效且经济高效的批处理工作流程的关键。
重点跟踪令牌使用情况、GPU 利用率和处理时间。针对违反预定义阈值的情况设置自动警报。根据应用程序，您可能需要实时监控关键任务或定期检查批处理作业。还应该监控质量、相关性、情绪和安全性等指标，并根据您的用例定制阈值。
定义清晰的警报升级路径，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过程，减少延迟和人为错误。对于美国的部署，跟踪实时成本以及令牌使用情况和批量性能可以帮助有效管理费用。
NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton Inference Server 等工具非常适合高效优化和服务 LLM。实验跟踪平台（例如 Neptune）可以简化资源监控并揭示其他需要改进的领域。
Use real-time performance data and user feedback to fine-tune your serving infrastructure. Analyzing patterns in GPU utilization, memory use, and processing times can identify bottlenecks. Techniques like in-flight batching and speculative inference can further enhance performance.请记住，DRAM 带宽通常会限制大批量场景中的性能，超过一半的注意力计算周期由于内存访问延迟而停滞。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发挥着至关重要的作用。
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.
Adopting batch processing can lead to substantial cost reductions and performance gains.例如：
批处理还将模型的内存成本分散到多个操作中，从而减少资源使用并最大限度地减少手动工作量。自动化进一步减少了对手动管理的需求，降低了劳动力成本并确保任务顺利、一致地运行。
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×.
这些优点使批处理成为许多组织实用且高效的方法。
Ready to implement batch processing? Here’s how to get started:
为了简化实施，prompts.ai 等平台提供了简化流程的工具。通过即用即付模式，prompts.ai 无缝连接法学硕士，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建立强大的监控系统，您可以随着时间的推移完善您的策略，以实现最大效率和节省。
预计到 2030 年，LLM 市场将以 33.2% 的复合年增长率增长到 361 亿美元，现在采用批处理可以帮助您的组织保持竞争力，同时控制成本。
批处理通过将多个请求捆绑到一个调用中来帮助降低 API 成本。这种方法减少了发送的单个请求的数量，从而减少了设置开销并提高了资源使用效率。
通过简化操作，批处理不仅可以节省资金，还可以降低延迟，为使用大型语言模型的应用程序提供更快、更一致的性能。它对于处理大批量任务特别有用，其中高效的资源管理可以显着节省成本并提高可扩展性。
当涉及批处理策略时，每种方法都根据工作负载要求服务于特定目的：
要决定哪种策略适合您的需求，请考虑您的工作量。对于稳定、一致的任务，请使用静态批处理；对于可变或不可预测的场景，请使用动态批处理；当实时响应至关重要时，请使用连续批处理。
要在批处理过程中充分利用 GPU 内存，请首先微调批处理大小。目标是在性能和内存消耗之间取得平衡。模型修剪和量化等技术可以帮助减少内存使用，同时保持准确性。另一个明智之举是采用混合精度训练，这样可以实现更高效的内存分配和更好的 GPU 利用率。
密切关注 GPU 使用情况同样重要。定期监控有助于防止内存不足错误并确保平稳运行。根据需要调整设置以匹配工作负载。请记住，GPU 硬件各不相同 - VRAM 容量等因素可能会显着影响您的策略。定制您的方法以适合您正在使用的特定 GPU，以获得最佳结果。
