パフォーマンスボトルネック
AIアプリケーションは一般的に高遅延と高コストに悩まされていますが、Portkeyはインテリジェントなキャッシングと経路最適化により、この2つの指標を改善することができます。
実施方法
- セマンティックキャッシュの有効化
Cacheでonオプションを設定すると、システムは自動的に類似度≥90%（調整可能なしきい値）のクエリをクラスタ化します。 - ハイブリッド・モデリング戦略
ルーティングルールの設定：単純なクエリ→高速な小型モデル（GPT-3.5など）、複雑なタスク→高性能な大型モデル（GPT-4など） - モニタリングの最適化
アナリティクスでコスト／遅延レポートを定期的に分析し、コスト効率の悪いモデルを排除する。
推定効果
典型的なテストケースで示されるように、このソリューションは通常のクエリの応答速度を3～5倍向上させ、月々のAPIコストを35%～60%削減することができる。
この答えは記事から得たものである。Portkey：複数のAIモデルを接続し、アプリケーションを管理するための開発ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIアプリケーションの応答性を向上させ、コストを削減するには？
