ソリューション：DeepInfraのサーバーレス・アーキテクチャで導入コストを削減
個人の開発者や中小企業にとって、Llama 3、Mistralなどの大型モデルをローカルに直接展開することは、通常、3つの大きな痛みに直面します。高価なGPU調達コスト、複雑な運用・保守作業、リソースの活用不足です：
- 従量制モデル実際に使用されたトークンに対してのみ支払う（100万トークンあたり平均約0.5～3ドル）。
- 自動格納機能プラットフォームは、リクエストの量に応じてコンピューティングリソースを自動的に調整し、アイドル時のリソースの浪費を防ぎます。
- クイックアクセスへの3つのステップアカウントの登録→APIキーの取得→標準化されたインターフェイスによる呼び出し。
具体的な実施は可能だ：
1.モデルの有効性をテストするため、ウェブ版の使用を優先する。
2.使用レベルが低い場合は無料クレジットを利用する（新規ユーザーは通常$5-10トライアル）。
3.形式的な使用は、以下の使用によって達成される。max_tokensパラメータは1回のリクエスト消費を制御する
この答えは記事から得たものである。DeepInfra Chat: さまざまなオープンソースのビッグモデルチャットサービスを体験し、呼び出すについて
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