インテリジェントな交通配分がもたらす経済効果
Bifrostのロードバランシングシステムは、開発者が異なるモデルに対してトラフィックの重みと優先ルールを設定することを可能にし、タスクのタイプと複雑さに基づいてリクエストをインテリジェントに割り当てることを可能にします。ユーザーは、計算量の多いタスクを高性能なGPT-4に割り当て、定型的なタスクをClaude Haikuのようなコストの低いモデルに割り当てることで、費用対効果を最適化できる。
- ウェイト設定：モデルの流用率をパーセンテージで精密にコントロール
- 鍵管理：複数の鍵の重み付けポーリングと使用状況の監視をサポート。
- コスト管理：モデル・プライシング・データを組み合わせてコスト最適化戦略を立てる
テストデータによると、負荷分散ルールを合理的に設定した後、特定のシナリオでは40%以上の推論コストを削減できる。
この答えは記事から得たものである。Bifrost：複数の大規模言語モデルを接続する高性能ゲートウェイについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Bifrostのロードバランシング機能により、複数モデルの所有コストを大幅に最適化
