Histórico
Ao integrar modelos multi-LLM usando a estrutura Sage, o consumo de tokens é uma importante consideração de custo. Especialmente em aplicativos corporativos, um grande número de processamento de tarefas frequentes pode resultar em custos significativos de chamadas de API.
Medidas essenciais de otimização
- Ativação do monitoramento de tokenSage: O Sage oferece um painel de estatísticas de token em tempo real para visualizar a entrada, a saída e o uso de token em cache.
- técnica de compressão de mensagensO sistema tem um algoritmo de compactação de mensagens integrado que reduz o consumo de tokens de 30% a 70%.
- Análise de registro do modo de depuraçãoObtenha registros detalhados configurando SAGE_DEBUG=true para analisar os pontos críticos de consumo de tokens.
- Estratégia de seleção de modelosEscolha racional de modelos de linguagem de diferentes tamanhos com base na complexidade da tarefa.
Instruções de operação
- Ative o modo de depuração definindo SAGE_DEBUG=true no arquivo .env
- Visualizar estatísticas de uso de tokens por meio do painel de monitoramento da interface da Web
- Para tarefas não críticas, modelos em escala menor são preferíveis
- Análise regular dos registros para otimizar o design dos avisos de tarefas
ponto de partida
Com os recursos de monitoramento incorporados da Sage e políticas de uso razoáveis, o consumo de tokens pode ser controlado de forma eficaz para otimizar a estrutura de custos e, ao mesmo tempo, garantir a qualidade das tarefas.
Essa resposta foi extraída do artigoSage: uma estrutura inteligente de decomposição e colaboração de tarefas multiagentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o uso de tokens para modelos LLM na estrutura do Sage para reduzir os custos?
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