OpenAI cene: vodnik po stroških uporabe API-ja

OpenAI cene: vodnik po stroških uporabe API-ja

Umetna inteligenca (UI) je v zadnjih letih doživela izjemen razcvet, podjetja in razvijalci pa vse pogosteje vključujejo napredne modele UI v svoje produkte in storitve. V ospredju tega razvoja je nedvomno OpenAI, ki s svojimi modeli, kot so GPT-4, GPT-3.5 Turbo, DALL-E in Whisper, ponuja neprimerljive zmogljivosti. Vendar pa je ključno razumeti stroške, povezane z uporabo teh API-jev, saj lahko ti bistveno vplivajo na proračun vašega projekta. Ta obsežen vodnik vam bo pomagal razvozlati cenovne modele OpenAI in vam ponudil praktične nasvete za optimizacijo porabe.

Preden se poglobimo v podrobnosti, je pomembno poudariti, da se OpenAI cenovna politika redno spreminja. Nenehno razvijajo nove, učinkovitejše modele in prilagajajo cene glede na povpraševanje in stroške delovanja. Zato je vedno priporočljivo preveriti uradno stran OpenAI za cene za najnovejše informacije.

Kako OpenAI določa cene?

Večina OpenAI API-jev uporablja model plačila po porabi (Pay-as-you-go), kar pomeni, da plačate glede na količino uporabe. Glavna metrika za določanje stroškov so tokeni. Kaj so tokeni?

• Tokeni: Token je osnovna enota obdelave besedila v modelih UI. En token je približno štiri znaki v angleščini ali eno besedo v slovenščini. Na primer, beseda “umetna” bi bila en token, medtem ko bi “inteligenca” bila dva. Modeli ne obdelujejo besedila na podlagi števila besed, temveč na podlagi tokenov.
• Vhodni tokeni (Input Tokens): To so tokeni, ki jih vi pošljete modelu (npr. vaše vprašanje, navodila, kontekst).
• Izhodni tokeni (Output Tokens): To so tokeni, ki jih model generira kot odgovor.

Cene se običajno razlikujejo med vhodnimi in izhodnimi tokeni, pri čemer so izhodni tokeni pogosto dražji, saj generiranje odgovora običajno zahteva več računalniških virov.

Cene za generativne modele besedila (GPT Series)

Generativni modeli besedila, kot sta GPT-4 in GPT-3.5 Turbo, so srce ponudbe OpenAI. Uporabljajo se za široko paleto nalog, od generiranja besedila, povzemanja, prevajanja do klepetalnih robotov in pisanja kode.

GPT-4 cene

GPT-4 je najnaprednejši in najzmogljivejši model OpenAI, ki ponuja izjemno natančnost in koherentnost. Posledično je tudi najdražji. Obstajata dve glavni različici, ki se razlikujeta po dolžini kontekstnega okna:

• gpt-4 (8K kontekstno okno):
  • Vhodni tokeni: Na primer, $0.03 / 1K tokenov (cena se lahko spreminja).
  • Izhodni tokeni: Na primer, $0.06 / 1K tokenov (cena se lahko spreminja).

  To pomeni, da za vsakih 1000 tokenov, ki jih pošljete modelu, plačate določeno ceno, in za vsakih 1000 tokenov, ki jih model generira, plačate drugo ceno.

• gpt-4-32k (32K kontekstno okno): Ta različica je namenjena aplikacijam, ki zahtevajo obdelavo zelo dolgih besedil (npr. povzemanje knjig, analiza dolgih dokumentov). Je bistveno dražja od 8K različice.
  • Vhodni tokeni: Na primer, $0.06 / 1K tokenov.
  • Izhodni tokeni: Na primer, $0.12 / 1K tokenov.
• Novejše iteracije (npr. gpt-4-turbo, gpt-4o): OpenAI nenehno izdaja izboljšane in pogosto stroškovno učinkovitejše različice. Na primer, gpt-4-turbo ponuja večje kontekstno okno (128K) in pogosto nižje cene kot prvotni GPT-4. gpt-4o (omni) pa je zasnovan za multimodalne interakcije in ponuja še boljše razmerje med ceno in zmogljivostjo. Vedno preverite najnovejšo ponudbo na spletni strani OpenAI.

GPT-3.5 Turbo cene

GPT-3.5 Turbo je cenovno ugodnejša alternativa GPT-4 in je izjemno primeren za mnoge aplikacije, kjer je potrebna hitrost in učinkovitost brez najvišje stopnje natančnosti GPT-4. To je pogosto privzeta izbira za razvoj klepetalnih robotov in aplikacij, ki zahtevajo veliko število interakcij.

• gpt-3.5-turbo (4K kontekstno okno):
  • Vhodni tokeni: Na primer, $0.0015 / 1K tokenov.
  • Izhodni tokeni: Na primer, $0.002 / 1K tokenov.
• gpt-3.5-turbo-16k (16K kontekstno okno): Za daljša besedila.
  • Vhodni tokeni: Na primer, $0.003 / 1K tokenov.
  • Izhodni tokeni: Na primer, $0.004 / 1K tokenov.
• Novejše iteracije (npr. gpt-3.5-turbo-0125): Te pogosto prinašajo izboljšave in potencialno nižje cene.

Kot lahko vidite, je cenovna razlika med GPT-4 in GPT-3.5 Turbo lahko ogromna. Izbira pravega modela je ključna za optimizacijo stroškov.

Cene za modele za ustvarjanje slik (DALL-E)

DALL-E je OpenAI-jev model za generiranje slik iz tekstovnih opisov. Cene za DALL-E se običajno določijo glede na število generiranih slik in njihovo resolucijo.

• DALL-E 3: Trenutno najnaprednejši model, vgrajen v ChatGPT Plus in na voljo preko API-ja.
  • Standardna resolucija (1024×1024): Na primer, $0.04 / sliko.
  • Visoka resolucija (1792×1024 ali 1024×1792): Na primer, $0.08 / sliko.
• DALL-E 2: Starejša, a še vedno uporabna različica.
  • 1024×1024: Na primer, $0.020 / sliko.
  • 512×512: Na primer, $0.018 / sliko.
  • 256×256: Na primer, $0.016 / sliko.

Pri DALL-E je pomembno razmisliti o potrebni kakovosti in velikosti slik za vašo aplikacijo. Generiranje številnih slik visoke resolucije lahko hitro poveča stroške.

Cene za modele za transkripcijo zvoka (Whisper)

Whisper je OpenAI-jev model za transkripcijo zvoka v besedilo. Je izjemno natančen in podpira številne jezike, vključno s slovenščino. Cene so določene glede na dolžino zvočne datoteke.

• Transkripcija: Na primer, $0.006 / minuto.

To pomeni, da če imate 10-minutno zvočno datoteko, bo transkripcija stala približno $0.06. Stroški so precej predvidljivi in odvisni izključno od dolžine zvočnega zapisa.

Cene za modele za vdelave (Embeddings)

Vdelave (Embeddings) so ključne za številne napredne aplikacije UI, kot so semantično iskanje, priporočilni sistemi, razvrščanje besedil in iskanje po podobnosti. Gre za pretvorbo besedila v vektorsko predstavitev, ki zajema semantični pomen. Cene so določene na podlagi vhodnih tokenov.

• text-embedding-ada-002: Trenutno najcenejši in hkrati zelo učinkovit model za vdelave.
  • Vhodni tokeni: Na primer, $0.0001 / 1K tokenov.

Modeli za vdelave so izjemno stroškovno učinkoviti, saj so cene zelo nizke. Kljub temu se lahko stroški naberejo, če obdelujete zelo velike količine besedila (npr. celotna knjižnica dokumentov). Učinkovito indeksiranje in ponovna uporaba vdelav sta ključna za optimizacijo.

Fino nastavljanje (Fine-Tuning) modelov

OpenAI omogoča tudi fino nastavljanje (Fine-Tuning) nekaterih modelov (npr. GPT-3.5 Turbo) z lastnimi podatki. To lahko bistveno izboljša zmogljivost modela za specifične naloge in zmanjša potrebo po dolgih in kompleksnih pozivih (prompts), kar lahko dolgoročno zniža stroške. Vendar pa ima fino nastavljanje svoje stroške:

• Stroški usposabljanja (Training): Plačate za izračunske vire, porabljene med usposabljanjem modela z vašimi podatki. Ti se lahko razlikujejo glede na velikost nabora podatkov in izbrani model. Na primer, za GPT-3.5 Turbo je lahko usposabljanje $0.008 / 1K tokenov.
• Stroški uporabe (Usage): Ko je model fino nastavljen, so stroški njegove uporabe običajno višji kot pri generičnih modelih. Na primer, za fino nastavljen GPT-3.5 Turbo so lahko vhodni tokeni $0.012 / 1K tokenov in izhodni tokeni $0.016 / 1K tokenov.

Fino nastavljanje je smiselno, če imate specifične zahteve, ki jih generični modeli ne morejo učinkovito izpolniti, in če se pričakuje velika količina uporabe, ki bo opravičila začetno investicijo v usposabljanje.

Praktični nasveti za optimizacijo stroškov OpenAI API-ja

Učinkovito upravljanje stroškov je ključno za trajnostni razvoj aplikacij UI. Tukaj je nekaj preverjenih strategij:

1. Izberite pravi model za pravo nalogo

• Za splošne pogovore in osnutke: Uporabite GPT-3.5 Turbo. Je izjemno hitel in stroškovno učinkovit.
• Za kompleksne naloge, kritične aplikacije, generiranje kode: Uporabite GPT-4 (ali njegove novejše iteracije, kot je GPT-4 Turbo/Omni). Čeprav dražji, je njegova natančnost in sposobnost razumevanja kompleksnih navodil neprimerljiva.
• Za transkripcijo zvoka: Whisper je odlična izbira.
• Za semantično iskanje in priporočila: Embeddings so bistveni in zelo poceni.
• Za generiranje slik: DALL-E 3 za visoko kakovost, DALL-E 2 za bolj proračunsko usmerjene projekte.

2. Optimizirajte dolžino pozivov (prompts)

• Bodite jedrnati: Vsak token stane. Odstranite nepotrebne besede in fraze iz svojih pozivov.
• Uporabite učinkovite pozive: Dobro strukturiran poziv lahko zmanjša število izhodnih tokenov, saj model lažje razume, kaj želite. Namesto “Napiši mi nekaj o zgodovini Rimskega imperija”, poskusite “Povzemi ključne mejnike Rimskega imperija v 300 besedah.”
• Ponovna uporaba konteksta: Pri klepetalnih robotih ne pošiljajte celotne zgodovine pogovora znova in znova, če ni nujno. Poskusite povzeti prejšnje interakcije ali uporabite tehnike “sliding window” za kontekst.

3. Nadzorujte izhodno dolžino

• Parametri max_tokens: Uporabite parameter max_tokens v API klicih, da omejite število tokenov, ki jih lahko model generira. To je ključno za preprečevanje dolgih, nepotrebnih odgovorov in s tem zmanjšanje stroškov.
• Jasna navodila: V pozivu jasno določite želeno dolžino odgovora (npr. “odgovori v 50 besedah”, “generiraj tri točke”, “napiši kratek odstavek”).

4. Predpomnjenje (Caching) rezultatov

• Če se določen poziv pogosto ponavlja in vedno pričakujete isti odgovor (ali zelo podoben), shranite odgovor in ga ponovno uporabite, namesto da vsakič znova kličete API. To je še posebej učinkovito pri vdelavah.

5. Serijsko obdelovanje (Batch Processing)

• Za naloge, kot so vdelave ali prevajanje, je pogosto ceneje in hitreje obdelati več zahtev v enem API klicu, če je to mogoče. Preverite dokumentacijo API-ja za to možnost.

6. Spremljajte porabo

• Nadzorna plošča OpenAI: Redno preverjajte svojo porabo na nadzorni plošči OpenAI. Nastavite lahko opozorila o porabi, da se izognete nepričakovanim računom.
• Nastavite limite: Če je vaš projekt proračunsko omejen, nastavite stroge limite porabe na nadzorni plošči.
• Analizirajte vzorce uporabe: Ugotovite, kateri modeli porabijo največ in zakaj. Morda boste odkrili priložnosti za optimizacijo.

7. Fino nastavljanje (Fine-Tuning) za dolgoročne prihranke

• Če imate zelo specifično nalogo, ki se bo ponavljala v velikem obsegu, in imate na voljo kakovostne podatke, razmislite o finem nastavljanju. Čeprav ima začetne stroške, lahko fino nastavljen model zmanjša potrebo po dolgih pozivih, kar dolgoročno zniža stroške in izboljša kakovost.

8. Uporabite odprtokodne alternatve (za določene naloge)

• Za nekatere manj zahtevne naloge (npr. preprosta klasifikacija besedila, hitra sinteza govora) obstajajo kakovostne in brezplačne odprtokodne rešitve, ki jih lahko poganjate na lastni infrastrukturi. Vendar pa imajo te pogosto višje zahteve po tehničnem znanju in infrastrukturi.

9. Previdno z multimodalnimi modeli

• Novejši multimodalni modeli, kot je gpt-4o, omogočajo pošiljanje slik in zvoka kot vhoda. To je močno, a lahko tudi poveča stroške. Prepričajte se, da resnično potrebujete multimodalne zmožnosti za določeno nalogo. Uporabite jih, ko so ključne, ne pa za vsako interakcijo.

Zaključek

OpenAI API-ji ponujajo izjemne zmogljivosti, ki lahko transformirajo vaše produkte in storitve. Razumevanje cenovnih modelov in aktivno upravljanje porabe je ključno za uspeh in finančno vzdržnost vaših projektov. Z izbiro pravega modela, optimizacijo pozivov, nadzorom izhodne dolžine in rednim spremljanjem porabe lahko izkoristite polni potencial umetne inteligence, ne da bi pri tem presegli svoj proračun.

Ne pozabite, da je področje umetne inteligence dinamično. Redno preverjajte posodobitve cen in novih modelov na uradni spletni strani OpenAI, saj se lahko ponudba in cene hitro spreminjajo. S pametnim pristopom lahko izkoristite moč OpenAI za inovativen razvoj, medtem ko ohranjate stroške pod nadzorom.