問題の背景
複数のAPIを並列に呼び出すと、応答待ち時間や費用が急増する可能性があり、リソースの割り当てを正確に制御する必要がある。
最適化戦略
- スマートなスロットリング：コンフィグ
task_timeout: 30非効率なクエリを数秒で自動終了 - レイヤーコール：fast_config.yamlで設定する。
model_tiers:
- 首选项: [gpt-4o]
- 备选项: [gemini-flash] - キャッシュの再利用：使い始める
--cache-dir ./cache歴史的反応の保存
類似クエリに対する結果の直接再利用 - コストモニタリング：インテグレーテッド
usage_tracker.pyスクリプトはリアルタイムで表示される：
- トークン消費
- APIコール数
- 推定コスト
ベストプラクティス
一刻を争う仕事ではない：
1.使用する--offline-modeまずローカルモデルを走らせる
2.仲裁のためのクラウド型モデルのみへの紛争結果の提出
60%よりもAPIのオーバーヘッドを削減
この答えは記事から得たものである。MassGen: マルチインテリジェンス協調タスク処理システムについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチモデルコラボレーションにおけるMassGenのリソースの浪費を避けるには？
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