Histórico da questão
Chamadas paralelas a várias APIs podem levar à latência de resposta e a picos de despesas, exigindo um controle preciso da alocação de recursos.
estratégia de otimização
- Limitação inteligente:configurar
task_timeout: 30Encerre automaticamente as consultas ineficientes em segundos - Chamadas em camadas:Definido em fast_config.yaml.
model_tiers:
- 首选项: [gpt-4o]
- 备选项: [gemini-flash] - Reutilização do cache:começar a usar
--cache-dir ./cacheArmazenamento de respostas históricas
Reutilização direta de resultados para consultas semelhantes - Monitoramento de custos:integrado (como em um circuito integrado)
usage_tracker.pyOs scripts são exibidos em tempo real:
- Consumo de tokens
- Número de chamadas de API
- Custos estimados
melhores práticas
Para tarefas que não são sensíveis ao tempo:
1. usar--offline-modeExecute o modelo local primeiro
2. envio do resultado da disputa para o modelo baseado em nuvem somente para arbitragem
Reduz a sobrecarga da API em relação ao 60%
Essa resposta foi extraída do artigoMassGen: um sistema de processamento de tarefas colaborativas com inteligência múltiplaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar o desperdício de recursos do MassGen na colaboração de vários modelos?
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