Langroidは、LLM APIコールを最適化するために以下のメソッドを提供します：
- キャッシングメカニズムRedisまたはMomentoを使用したLLMレスポンスのキャッシュをサポートし、同じコンテンツへの繰り返し呼び出しを回避。
- ストリーミング出力ユーザー・エクスペリエンスを向上させる非同期メソッドを使用したストリーミング・レスポンス
- 精密トークン・コントロールを設定する。
max_tokensパラメータは応答長を制限する - 現地モデルのサポートOllamaまたはLiteLLMの統合により、ローカルに配置されたモデルを使用することができます。
推奨される実装方法：頻繁にクエリーされるコンテンツにはキャッシュを有効にし、大規模なレスポンスにはストリーミング出力を有効にし、需要シナリオに基づいてローカルモデルとクラウドモデルのバランスをとるハイブリッド利用戦略を選択する。
この答えは記事から得たものである。Langroid：マルチインテリジェントボディプログラミングによる大規模言語モデルの容易なナビゲーションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LLM APIコールのコストと応答時間を最適化するには？
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