


Wie berechnet man den OpenAI -API -Preis für die Flaggschiff -Modelle?
Effektiv verwalten OpenAI -API -Kosten: Ein Leitfaden für GPT -Modelle
Das Verständnis der Preisstruktur der GPT-Modelle von OpenAI (GPT-4O, GPT-4O Mini, GPT-3,5 Turbo) ist der Schlüssel zum Budgetmanagement. Die Verfolgung der Nutzung auf Aufgabenebene bietet detaillierte Kosten für Ihre Projekte. In diesem Leitfaden werden effiziente Überwachungs- und Managementstrategien untersucht.
Inhaltsverzeichnis
- OpenAI -API -Preisgestaltung
- Kostenanalyse der realen Welt
- Kostenreduktionstechniken
- Zusammenfassung
- Häufig gestellte Fragen
OpenAI -API -Preisgestaltung
Die Preisgestaltung beträgt 1 Million Token:
Modell | Eingangs -Token (pro 1 m) | Ausgangstoken (pro 1 m) |
GPT-3,5-Turbo | $ 3,00 | $ 6.00 |
GPT-4 | $ 30.00 | $ 60.00 |
Gpt-4o | $ 2,50 | 10,00 $ |
GPT-4O-Mini | $ 0,15 | $ 0,60 |
- GPT-4O-Mini: Die günstigste Option (16K-Kontextlänge), ideal für leichte Aufgaben.
- GPT-4: Die teuerste (32-km-Kontextlänge), die überlegene Leistung für komplexe Aufgaben bietet.
- GPT-4O: Eine ausgewogene Auswahl für Hochvolumenseinwendungen (128K-Kontextlänge), die niedrigere Kosten mit umfangreichem Kontext kombiniert.
- GPT-3,5-Turbo: Ein nur Text-Modell (16K-Kontextlänge), das eine mittlere Kosten und Funktionalität bietet.
Mit der Batch -API (50% Reduktion für Eingangs- und Ausgangs -Token) und zwischengespeicherten Inputs (50% Reduktion der Kosten für Eingangs -Token) sind Kosteneinsparungen möglich.
Kostenanalyse der realen Welt
Die Überwachungsnutzung erfolgt über das OpenAI -Dashboard. Für eine detaillierte Analyse auf Aufgabenebene finden Sie das folgende Beispiel für Python-Code:
von Openai Import Openai Pandas als PD importieren # ... (Code zum Initialisieren von OpenAI -Client- und Modellparametern bleibt gleich) ... # ... (Code zum Senden von Eingabeaufforderungen und Sammeln von Antwortdaten bleibt gleich) ... # Ergebnisse in einer Tabelle anzeigen df = pd.dataframe (Ergebnisse) Druck (df)
Das Beispiel zeigt die Kosten von ca. 0,000093 USD, $ 0,001050, $ 0,000425 und 0,000030 USD für GPT-3,5-Turbo, GPT-4, GPT-4O bzw. GPT-4O-Mini. Beachten Sie, dass die Token -Zählungen auch bei identischen Aufforderungen aufgrund verschiedener Tokenisierer variieren.
Kostenreduktionstechniken
- Max -Token -Grenzwert: Die Beschränkung von
max_tokens
senkt die Kosten für die Ausgabestoken. Eine sorgfältige Auswahl dieser Grenze ist entscheidend.
completion = client.chat.completions.create (model = 'gpt-4o-mini', messages = [...], max_tokens = 50)
- Batch -API: Verarbeiten Sie mehrere Anforderungen gleichzeitig für eine Kostensenkung um 50% sowohl für Eingabe- als auch für die Ausgangs -Token. Beachten Sie die potenzielle 24-Stunden-Verzögerung für Antworten. (Beispielcode im Originaltext angegeben)
Zusammenfassung
Effektives OpenAI -API -Kostenmanagement beinhaltet das Verständnis der Nutzung des Tokens, der Modellpreise und der Nutzung von Funktionen wie der Batch -API und max_tokens
-Grenzen. GPT-4O-Mini bietet für viele Aufgaben Kosteneffizienz, während GPT-4O ein Gewichtsbilanz und Erschwinglichkeit für hochvolumige Bedürfnisse bietet.
(Genai Pinnacle -Programm Erwähnung entfernt, da es eine Werbung ist)
Häufig gestellte Fragen
- F1: Wie kann man OpenAI -API -Kosten senken? A1: Begrenzen Sie
max_tokens
und verwenden Sie die Batch -API. - F2: Wie kann man Ausgaben verwalten? A2: Stellen Sie ein Budget und Warnungen in Ihren Abrechnungseinstellungen fest. Überwachen Sie die Verwendung über das Dashboard.
- F3: Ist der Spielplatz Chargeable? A3: Ja, die Verwendung von Spielplatz wird wie die API -Verwendung in Rechnung gestellt.
- F4: Beispiele für Sehmodelle? A4: GPT-4-Vision-Preview, GPT-4-Turbo, GPT-4O und GPT-4O-Mini.
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