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随着 AI 采用率的提高，管理大型语言模型 (LLM) 的成本至关重要。 开源工具提供了一种在保持对基础设施和使用控制的同时减少开支的方法。以下是你需要知道的内容的简要概述：
了解LLM（大型语言模型）成本背后的因素对于有效管理费用至关重要。在云环境中，这些成本可能从每月仅几美分到超过20,000美元不等。多个元素塑造了整体成本结构，包括模型复杂度、输入和输出规模、媒体类型、延迟需求和代币化方法。通常，更高级的模型会带来更高的成本，因此在性能和预算之间找到适当的平衡至关重要。了解这些成本驱动因素有助于为更明智的开支控制策略奠定基础。
计算基础设施是任何 LLM 部署的支柱，通常是最大的支出。例如，在 Llama3 上托管 AWS 推荐的ml.p4d.24xlarge实例每小时成本接近38美元，加起来每月至少为27,360美元。选择正确的云提供商和定价模式会对这些成本产生重大影响。按需实例、竞价型实例和预留实例等选项可节省不同的费用。例如，与按需费率相比，竞价型实例最多可降低 90% 的成本，而预留实例最多可节省 75% 的费用，以实现稳定的工作负载。举例来说，一个 AWS p3.2xlarge 实例的按需费用为每小时 3.06 美元，但作为竞价型实例则降至每小时 0.92 美元。
如果不进行仔细的优化，这些支出可能会失控。通过微调基础设施选择，组织可以最大限度地提高其人工智能投资的价值，同时有效地扩展运营。一个值得注意的例子是 拥抱的脸与 2024 年的合作伙伴关系 演员 AI，它使用 Kubernetes 集群来优化 LLM 部署，在提高性能和可靠性的同时降低云成本。
除硬件外，模型处理数据的方式在影响成本方面也起着重要作用。
代币化是LLM运作方式的关键部分——它直接影响成本。正如爱德华多·阿尔瓦雷斯所说：
“LLM 不只是生成文本，它们在产生经济产出，一次只能生成一个代币”。
分词化将文本分成更小的片段，例如单词片段、完整单词或标点符号，模型可以对其进行处理。大约 750 个字等于 1,000 个代币。请求中更长的提示或更高的令牌数量意味着更高的成本和更慢的 API 响应时间。
GPT-4 等优质服务的定价通常约为每 1,000 个代币 0.03 美元至 0.06 美元。例如，GPT-4 每 1,000 个输入代币收费 0.03 美元，每 1,000 个输出代币收费 0.06 美元。相比之下，GPT-3.5 Turbo提供的费率要低得多，为每1,000个输入代币0.0015美元，每1,000个输出代币0.002美元。从这个角度来看，使用GPT-4o处理单个查询的成本为0.1082美元，而GPT-4O-mini的费用为0.0136美元。如果50名每日活跃用户每人进行20次查询，则GPT-4o的每月费用约为3,246.00美元，而GPT-4O-Mini的每月费用约为408.00美元。
有效管理代币——例如压缩提示、监控使用情况以及将大量输入分成较小的区块——可以帮助降低这些成本。
除计算和代币成本外，API 调用和数据存储是其他重要的预算考虑因素。API 请求，尤其是那些在后台发生的请求，可能会很快累积起来。成本源于输入/输出大小、应用程序提示和矢量数据库的使用等因素。
对于处理大量请求的组织来说，这些成本可能会迅速上升。例如，使用GPT-4-Turbo的情感分析任务（每分钟处理30个请求，平均输入150个代币，输出45个代币）每月的费用约为3,693.60美元。在AWS G5.2xLarge实例上运行的LLama3-8b上的相同工作负载，一个实例每月的费用约为872.40美元，两个实例的费用约为1,744.80美元。
管理大型数据集、对话历史记录或检索增强生成 (RAG) 应用程序中使用的矢量数据库时，数据存储成本也会增加。
优化 API 使用可以节省大量资金。例如，批处理 API 调用可以将等待长达 24 小时的任务的成本降低多达 50%。这种方法适用于非紧急操作，例如数据分析或内容生成。归根结底，管理LLM成本涉及平衡速度、准确性和费用。组织需要评估其特定需求，以找到模型、基础架构和使用模式的最佳组合。
控制LLM成本至关重要，而开源工具是有效跟踪和管理这些费用的好方法。这些工具可让您清晰地了解支出情况，同时帮助您找到优化使用量的方法。下面，我们将探讨三个出色的选项，这些选项可以顺利集成到开发工作流程中，并为管理LLM成本提供强大的功能。
Langfuse 是一款用于跟踪和记录 LLM 应用程序的强大解决方案，使团队在关注开支的同时更容易理解和调试工作流程。它跟踪详细的使用量指标，例如每种使用类型消耗的单位数，并提供以美元为单位的成本明细。通过与流行的框架集成，例如 Langchain， 美洲驼指数，以及 OpenAI SDK，Langfuse 监视与 LLM 相关的和非 LLM 的操作。
对于注重成本的团队，Langfuse提供了一些实用功能，例如减少对痕迹的采样或仅记录基本数据以最大限度地减少开销。该平台有多种计划可供选择，包括功能有限的免费Hobby计划，付费选项和自托管的开源版本。
OpenLit 通过专注于人工智能特定的性能指标，填补了传统监控中的关键空白。而 打开遥测 对一般应用程序数据很有用，它不跟踪以人工智能为重点的细节——这就是 OpenLit 介入的地方。OpenLit 支持 50 多个 LLM 提供商、矢量数据库、代理框架和 GPU，提供了广泛的集成选项。
该平台包含一个 SDK，无论您使用的是 OpenAI，它都能自动检测事件并收集跨度、指标和日志 人类， Cohere，或者经过微调的局部模型。它还允许您为专有或经过微调的模型定义自定义定价，从而确保准确的成本跟踪。此外，OpenLit 从 LLM 的输入和输出中收集元数据，并监控 GPU 性能，以帮助识别效率低下的问题。它与OpenTelemetry的兼容性确保了与现有监控设置的无缝集成。
Helicone 采用不同的方法，充当您的应用程序和 LLM 提供商之间的代理。这种设置允许它记录请求并提供缓存、速率限制和增强安全性等功能，所有这些都无需进行重大代码更改。
Helicone的突出功能之一是其缓存功能，它可以将大多数应用程序的成本降低15-30％。实现此功能非常简单，只需最少的调整。下面是一个例子：
openai.api_base = “https://oai.helicone.ai/v1”
client.chat.completions.create (
model= “text-davinci-003”，
prompt= “说这是个测试”，
extra_headers= {
“Helicone-Auth”: f “Bearer {HELICONE_API_KEY}”，
“Helicone-Cache-Enabled”: “true”，# 必选，启用缓存
“Cache-Control”：“max-age = 2592000”，# 可选，缓存 30 天
“Helicone-Cache-Bucket-Max-Size”：“3”，# 可选，最多可存储 3 个变体
“Helicone-Cache-Seed”: “1”，# 可选的确定性种子
})
Nishant Shukla，人工智能高级总监 一只狼，称赞了它的简单性和有效性：
“我见过的最有影响力的单行更改可能适用于我们的代码库。”
当与即时优化策略一起使用时，Helicone的缓存可以将LLM成本削减30-50％，在某些情况下有可能节省更多费用——最多可节省90％。
这些工具中的每一种都带来了独特的优势。Langfuse 凭借其详细的跟踪和即时管理功能大放异彩。OpenLit以其深度集成和以人工智能为中心的监控功能脱颖而出，而Helicone则通过其缓存和基于代理的成本节省方法快速获胜。最佳选择取决于您的特定需求、基础架构和优先级。
在不超支的情况下扩展 LLM 基础架构需要在性能、监控、资源效率和强有力的成本管理之间找到适当的平衡。
关注代币使用情况是管理LLM成本的最有效方法之一。由于许多LLM提供商根据代币收费（通常是每1,000个代币），因此减少不必要的代币可以节省大量资金。
一种有效的方法是 即时工程，这可以将代币使用量减少多达85％。例如，与其写 “请以引人入胜的格式为一篇关于气候变化的博客文章撰写大纲”，不如将其简化为 “撰写一篇引人入胜的气候变化博客文章大纲，概述原因、影响和解决方案”。这种微小的调整减少了代币的使用量，同时保持了消息的清晰度。
上下文管理 是另一种节省代币的方法。通过仅包含基本细节并删除重复或不相关的信息，团队可以将代币使用量减少多达97.5％。同样，控制 响应长度 通过设置代币限额和鼓励简洁的输出可以将使用量减少94％。
为手头的任务选择正确的模型在成本管理中也起着重要作用。使用更小的、针对特定任务的模型来完成更简单的任务，同时为复杂的操作保留更强大的模型，可以创建平衡成本和性能的分层系统：
除了代币优化外，高效的工作负载分配和缓存还可以进一步降低成本。
负载平衡 确保请求在多个 LLM 之间均匀分布，从而避免瓶颈并缩短响应时间。 缓存另一方面，存储经常访问的数据以加快检索速度。
有不同的路由策略可以提高效率：
更高级的方法是 语义缓存，它根据含义和上下文而不是精确匹配来存储查询结果。这允许将结果重复用于语义相似的查询，最多可节省67％的代币。
主要的云提供商已将缓存集成到其平台中，以帮助用户节省成本。例如：
通过将代币储蓄与智能路由和缓存相结合，组织可以通过战略治理进一步加强成本管理。
有效管理LLM成本需要一种结构化的方法，为整个组织带来价值。
集中成本管理的一种方法是采用 LLM 网状架构，它可以标准化成本跟踪，执行政策，并允许测试所有项目的优化策略。此外， 监控和可观察性工具 像Weights & Biases的WandBot、Honeycomb和Paradigm一样，可以跟踪使用情况、延迟和支出，以发现效率低下并改善决策。
成本分配解决方案 按团队或应用程序提供详细的费用明细，这在具有多个模型的环境中特别有用。一个 FinOps 方法 -专注于财务运营-可以通过定期评估模型性能、优化提示和利用缓存策略来帮助优化支出。
例如，2025 年的一项研究 Dataiku 发现，与按代币付费的服务相比，为持续的全球流量部署自我管理的全公司知识助手最多可降低78％的成本。这在很大程度上是由于工作量是可预测的、大量的。
将开源成本管理工具整合到您的大型语言模型 (LLM) 工作流程中可以顺利完成，而不会中断运营。通过将成本控制策略与可观测性相结合，您可以创建一种主动的、数据驱动的费用管理方法。
要完善您的LLM工作流程，您可以手动安装适用于您的编程语言的相应OpenTelemetry SDK并添加跟踪收集代码，也可以使用OpenLit自动执行该过程。对于 OpenLit，请按照以下步骤操作：
pip 安装 openlitOTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 和 OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS导入 openlit；openlit.init ()您可以通过定义应用程序名称和环境等参数来进一步自定义设置。早在 2024 年 7 月， 格拉法纳 重点介绍了 OpenLIT 如何通过可视化时间序列数据 格拉法纳 仪表板，提供对系统性能和成本跟踪的更深入的见解。
设置工作流程时，请确保捕获包含提示、响应、错误和元数据（例如 API 端点和延迟）等关键元素的结构化日志。
一旦您的工作流程得到控制，实时协作和报告对于密切关注 LLM 相关成本就变得至关重要。开源工具在这里表现出色，可提供包含实时指标和自动警报的共享仪表板。这些功能可帮助团队在意外支出激增或绩效问题升级之前快速解决这些问题。
量身定制您的可观测性策略，使其与您的 LLM 架构和用例保持一致。例如：
要成功集成，请选择可与当前 LLM 基础架构无缝协作的开源工具。寻找能够与主要 LLM 提供商、编排框架、矢量数据库和云服务提供强大集成能力的解决方案。具有用户友好型仪表板、详细文档和积极社区支持的工具可以显著缩短入门时间。
像这样的平台 prompts.ai 说明LLM管理在实践中的有效性。他们的人工智能驱动工具支持自然语言处理、创意内容生成和工作流程自动化等任务。此外，它们还支持实时协作、自动报告和多模式 AI 工作流程，同时以即用即付的方式跟踪代币化成本。
跟踪使用情况并定期进行调整对于避免随着使用模式的变化而出现意外的成本峰值至关重要。通过设置结构化流程，您可以及早发现潜在问题并进行必要的改进。
在实时监控您的支出和使用趋势方面，自动仪表板可以改变游戏规则。重点跟踪直接影响成本的关键指标，例如代币使用量、每次请求的费用、按端点划分的请求频率和缓存命中率。这些指标可以清楚地了解您的资源消耗情况以及可能存在效率低下的地方。
为了提前解决问题，请根据历史数据设置支出激增或业绩下降警报。这种主动的方法可以帮助你在小问题变成代价高昂的麻烦之前发现它们。根据研究，实施即时优化和缓存策略的组织通常可以节省30-50％的成本。
您的控制面板还应按型号、终端节点和用户组细分支出。这种细节水平使您可以更轻松地确定高成本领域，并将优化工作重点放在最能带来最大差异的地方。
虽然实时监控至关重要，但定期的成本审查可以进行更深入的分析和长期改进。养成每月或每季度审查法学硕士费用的习惯。在这些审查中，分析您的使用模式，以确定成本高于预期的领域。然后，您可以采取有针对性的步骤，例如微调模型、完善提示或随着应用程序的增长切换到更具成本效益的模型。
设定基准，定义不同运营的 “合理” 成本。例如，以下是常见 LLM 任务的快速参考：
在审查期间，将您的实际成本与这些基准进行比较。如果某些操作持续超出这些范围，请对其进行优先级排序，以便进一步优化。例如，您可能会发现某些提示生成的响应时间过长，或者特定终端节点从缓存中受益的程度不如预期。
记录您的发现并跟踪一段时间内的优化工作结果。这将帮助您的团队为未来的LLM部署和成本管理策略做出更明智的决策。
成本管理不仅仅是数字，还需要强大的数据安全和合规措施来保护敏感信息。保护您的大型语言模型 (LLM) 及其基础设施免遭未经授权的访问或滥用至关重要。
首先，建立一个强大的人工智能治理框架。这应包括明确的人工智能部署安全政策、问责机制和定期审计。确保您的成本监控工具安全地处理数据，并定义访问和处理 LLM 数据的流程。
数据分类、匿名化和加密在成本管理工作流程的每个阶段都至关重要。识别提示和回复中的敏感数据，尽可能对其进行匿名化，并确保对静态和传输中的数据进行加密。
实施严格的访问控制，限制谁可以查看详细的成本明细和使用模式。基于角色的访问控制 (RBAC) 确保只有经过授权的人员才能访问，而多因素身份验证 (MFA) 为管理帐户增加了额外的安全层。定期查看访问日志以发现任何可疑活动。
定期对您的成本管理系统进行审计，确保其符合 SOC 2 或 GDPR 等行业标准。监控 LLM 活动中是否存在可能预示安全问题的异常模式，并进行渗透测试以识别漏洞。
对团队进行生成式 AI 安全最佳实践培训也很重要。这包括识别和防止即时注入攻击、安全处理人工智能生成的数据，以及对敏感工作数据遵循严格的政策。例如，禁止将未经授权的数据输入到LLM，并限制在关键决策中使用人工智能生成的输出。
像 prompts.ai 这样的平台展示了成本管理和安全如何齐头并进。他们的代币化跟踪以即用即付的方式运行，同时保持较高的数据保护标准。这表明您不必为了实现有效的成本管理而牺牲安全性。
开源工具重塑了企业处理LLM成本管理的方式，提供了清晰的视角和对支出的更大控制。在快速扩张的人工智能市场中，培训成本不断攀升，有效管理开支不仅是一件好事，而且对于保持竞争力至关重要。因此，开源解决方案成为在不花很多钱的情况下扩展 LLM 部署的关键策略。
通过专注于监控、优化和治理，组织可以为可持续的LLM运营奠定坚实的基础。Langfuse、OpenLit和Helicone等工具就是企业如何取得有影响力的业绩的绝佳例子。例如，动态模型路由最多可以削减49％的成本，而代币压缩技术可以减少多达90％的开支——所有这些都不会影响性能。
“LLMOps代表了我们在生产中操作人工智能系统的方式的根本转变。与具有明确成功指标的传统机器学习模型不同，LLM 需要细致入微的监控方法，在自动化与人工判断、性能与质量、创新与安全之间取得平衡。”-Suraj Pandey
随着模型的演变和使用模式的转变，持续监控仍然至关重要。建立基线监控、实施详细日志记录和使用实时仪表板可帮助组织根据需求变化调整成本管理策略。自动化仪表板和定期成本审查是确保企业在潜在的低效率问题上保持领先地位的基础实践。
像这样的平台 prompts.ai 为现代成本管理设定标准。他们的代币化跟踪在 即用即付制，使企业能够清楚地了解资金的确切去向。这种透明度与开源灵活性相结合，使组织能够避免受限于昂贵的专有系统，同时保持高效扩展的能力。
有效的成本管理不仅仅是削减开支，还要围绕资源分配和投资回报率做出更明智的决策。遵循与FinOps类似的原则，开源工具鼓励技术和业务团队之间的协作，确保成本最小化，同时价值最大化。
更小、经过微调的模型在节省成本方面也起着重要作用。随着时间的推移，即使是微小的优化也可以大幅减少，这证明微小的变化可以产生很大的影响。
随着开源工具的不断发展，其社区驱动的性质确保了成本管理策略保持灵活性，为应对未来的挑战做好了准备。通过在开源基础上构建方法，您可以让您的组织具备快速适应的能力，同时保持对人工智能基础设施成本的控制。透明度、灵活性和社区创新相结合，使开源解决方案成为可持续的 LLM 运营的明智选择。
要选择最经济实惠的云提供商和实例类型来部署大型语言模型 (LLM)，评估您的性能需求、预算限制和技术要求非常重要。一些需要权衡的关键因素包括 GPU 成本， 数据传输费， 潜伏，以及 专业服务。提供经济实惠的 GPU 选项或灵活的定价模式（例如竞价或预留实例）的提供商可以节省大量费用。
将部署策略与工作负载相匹配是控制成本的另一项明智之举。例如，密切关注代币使用情况和跟踪资源消耗可以帮助您在实现绩效目标的同时避免超支。在预算和技术需求之间取得平衡的精心规划的方法对于最大限度地利用投资至关重要。
要在不超支的情况下充分利用大型语言模型，首先要精心制作 清晰简洁的提示。这种方法减少了输入令牌的数量，确保模型只关注真正重要的内容。同时，目标是 完善你的提示音 要非常具体。精心定制的提示可以明显减少每个请求的代币数量。
管理成本的另一种方法是使用诸如此类的技术 代币高效的即时工程 和 本地缓存。这些方法有助于消除冗余处理，在保持较低的代币使用率的同时仍能提供强劲的性能。
开源工具，例如 Langfuse， OpenLit，以及 Helicone 通过提供有关资源使用和支出的详细见解，简化管理和降低 LLM 成本。例如， Langfuse 监控代币使用情况和相关成本，帮助团队查明昂贵的操作并完善提示以节省资金。同时， Helicone 提供实时成本跟踪和请求记录，允许用户研究模型行为并相应地调整支出。
利用这些工具使企业能够更有效地部署LLM，获得有用的见解，并确保以最有效的方式分配资源以最大化其价值。
