ChatGPT pricing | ChatGPT Experts چت جی پی تی
چگونه هزینه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) محاسبه می‌شود؟
مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) مانند GPT-4، Claude، Gemini و دیگر مدل‌های مشابه، امروزه نقش مهمی در صنعت هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. این مدل‌ها برای کارهای مختلفی از جمله تولید محتوا، چت‌بات‌ها، تحلیل داده‌های متنی، و حتی یادگیری زبان به کار می‌روند. با این حال، یکی از سوالات رایج کاربران در این زمینه این است که هزینه استفاده از این مدل‌ها چگونه محاسبه می‌شود و چه عواملی بر آن تاثیر می‌گذارند؟ اگر شما هم به دنبال درک بهتر و مدیریت بهینه هزینه‌های استفاده از این مدل‌ها هستید، این مقاله می‌تواند به شما کمک کند.
اهمیت محاسبه هزینه مدل‌های زبانی
با افزایش کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت‌های مختلف، از جمله خدمات مشتری، تولید محتوا و تحلیل داده‌های متنی، درک نحوه محاسبه هزینه‌ها و چگونگی بهینه‌سازی آن‌ها به مسئله‌ای مهم تبدیل شده است. هزینه این مدل‌ها اغلب بر اساس تعداد توکن‌ها محاسبه می‌شود و فهم این مفهوم به شما کمک می‌کند تا از منابع خود به بهترین نحو استفاده کنید و از هزینه‌های غیرضروری جلوگیری نمایید.
در این مقاله، قصد داریم علاوه بر بررسی نحوه محاسبه هزینه، برخی راهکارهای مفید برای بهینه‌سازی هزینه‌ها را نیز معرفی کنیم. همچنین، اگر به دنبال پلتفرمی برای استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته هستید، می‌توانید از پلتفرم CHATGPT Exerts در BinaExperts بهره‌مند شوید. این پلتفرم به شما امکان دسترسی به مدل‌های قدرتمند مانند GPT-4 را با هزینه‌های مقرون به صرفه فراهم می‌کند.
توکن چیست؟
هزینه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، به تعداد توکن‌ها مرتبط است. اما دقیقا توکن چیست؟ توکن‌ها می‌توانند شامل کلمات، بخش‌هایی از کلمات، یا کاراکترها باشند که برای محاسبه هزینه‌ها در نظر گرفته می‌شوند. این توکن‌ها هم برای ورودی‌ها (متن‌های ارسالی شما) و هم برای خروجی‌ها (پاسخ‌های مدل) محاسبه می‌شوند.
مثال‌هایی از توکن‌ها:
- کلمه "فیل" به عنوان یک توکن در نظر گرفته می‌شود.
- جمله "این GPT-4 است!" شامل شش توکن است: ("این"، "GPT"، "-", "4"، "است"، "!").
در زبان انگلیسی، هر توکن معمولاً معادل ۴ کاراکتر یا ¾ کلمه است. این بدان معناست که توکن‌ها می‌توانند بیشتر از یک کلمه باشند و هزینه آن‌ها به تعداد و نوع کاراکترهای مورد استفاده بستگی دارد.
توکن‌های ورودی و خروجی
توکن‌های ورودی
توکن‌های ورودی شامل متن‌هایی هستند که شما برای درخواست ارسال می‌کنید. برای مثال، اگر جمله "یک شعر درباره فناوری بنویس" را ارسال کنید، هر کلمه یا بخشی از آن به عنوان توکن ورودی محاسبه می‌شود. این توکن‌ها ممکن است شامل کلمات، علائم نگارشی و حتی فواصل میان کلمات باشند.
توکن‌های خروجی
توکن‌های خروجی، به پاسخ‌هایی مربوط می‌شوند که مدل تولید می‌کند. اگر پاسخ مدل یک پاراگراف طولانی باشد، هر کلمه یا بخشی از آن به عنوان توکن خروجی محاسبه می‌شود. این توکن‌ها به دلیل پردازش پیچیده‌ای که مدل برای تولید پاسخ‌ها انجام می‌دهد، معمولاً هزینه بالاتری دارند.
تفاوت قیمت توکن‌های ورودی و خروجی
یکی از نکات مهم در محاسبه هزینه، تفاوت قیمت توکن‌های ورودی و خروجی است. هزینه تولید پاسخ توسط مدل معمولاً بیشتر از پردازش ورودی‌ها است، زیرا تولید خروجی‌ها به منابع پردازشی بیشتری نیاز دارد. به همین دلیل، هزینه توکن‌های خروجی بیشتر از توکن‌های ورودی است. درک این تفاوت به شما کمک می‌کند تا هزینه‌های خود را بهتر مدیریت کنید.
مثال محاسبه هزینه
فرض کنید:
- قیمت هر ۱ میلیون توکن ورودی ۲۰ دلار است.
- قیمت هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۰ دلار است.
- شما یک درخواست با ۲۰۰ توکن ورودی ارسال می‌کنید و مدل با ۵۰۰ توکن خروجی پاسخ می‌دهد.
محاسبه هزینه به این صورت انجام می‌شود:
- هزینه توکن‌های ورودی: هزینه توکن‌های ورودی معادل 0.004 دلار است (محاسبه شده از ۲۰ دلار × ۲۰۰ توکن / ۱ میلیون توکن).
- هزینه توکن‌های خروجی: هزینه توکن‌های خروجی معادل 0.02 دلار است (محاسبه شده از ۴۰ دلار × ۵۰۰ توکن / ۱ میلیون توکن).
- هزینه کل: هزینه کل معادل 0.024 دلار است (0.004 دلار ورودی + 0.02 دلار خروجی).
برای تبدیل این مبلغ به ریال، کافی است قیمت روز دلار را در عدد به دست آمده ضرب کنید.
لیست قیمت مدل‌های زبانی بزرگ
در این بخش، قیمت‌های برخی از مدل‌های زبانی معروف را بررسی می‌کنیم. توجه داشته باشید که قیمت‌ها به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند و بهتر است برای دریافت قیمت دقیق به لینک‌های مربوطه مراجعه کنید:
| مدل زبانی | قیمت هر ۱ میلیون توکن ورودی | قیمت هر ۱ میلیون توکن خروجی | لینک بررسی قیمت |
|---|---|---|---|
| Chat GPT-4 | ۳۰ دلار | ۶۰ دلار | OpenAI Pricing |
| Chat GPT-4 Turbo | ۱۰ دلار | ۳۰ دلار | OpenAI Pricing |
| Claude 3.5 Sonnet | ۳ دلار | ۱۵ دلار | Anthropic Pricing |
| Gemini 1.5 Flash | ۰.۱۵ دلار | ۰.۶ دلار | Google AI Pricing |
| LLAMA ۳.۱ 70B | ۰.۸۸ دلار | ۰.۸۸ دلار | Together Pricing |
توجه: تمامی مبالغ به دلار است و نرخ تبدیل به ریال به نرخ روز بستگی دارد.
بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از مدل‌های زبانی
برای کاهش هزینه‌ها و بهینه‌تر استفاده کردن از مدل‌های زبانی، می‌توانید از روش‌های زیر بهره‌برداری کنید:
- ارسال متن‌های کوتاه و دقیق: تلاش کنید درخواست‌های خود را تا جای ممکن خلاصه کنید تا از ارسال داده‌های غیرضروری جلوگیری شود.
- محدود کردن پاسخ‌ها: می‌توانید حداکثر طول پاسخ مدل را محدود کنید تا توکن‌های خروجی کمتری تولید شود.
- انتخاب مدل‌های بهینه: اگر به قدرت محاسباتی بالا نیاز ندارید، از مدل‌های اقتصادی‌تر مانند GPT-4 Turbo یا Claude Haiku استفاده کنید.
معرفی پلتفرم CHATGPT Exerts
اگر شما به دنبال راهی برای استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته و در عین حال مدیریت بهینه هزینه‌ها هستید، پلتفرم CHATGPT Exerts از BinaExperts می‌تواند گزینه‌ای عالی برای شما باشد. این پلتفرم با ارائه دسترسی به مدل‌های مختلف مانند GPT-4 و دیگر مدل‌های مشابه، به شما امکان می‌دهد که از توان محاسباتی بالای این مدل‌ها بهره‌برداری کنید و در عین حال از هزینه‌ها به‌طور قابل توجهی بکاهید.
با استفاده از CHATGPT Exerts، شما به ابزاری قدرتمند و مقرون به صرفه دسترسی خواهید داشت که می‌تواند نیازهای مختلف شما را در زمینه تولید محتوا، پشتیبانی مشتری و سایر زمینه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برطرف کند. برای شروع، کافی است به chat.binaexperts.com مراجعه کنید و تجربه‌ای متفاوت از استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ را آغاز کنید.
نتیجه‌گیری
هزینه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ بستگی به تعداد توکن‌های ورودی و خروجی دارد. با درک بهتر این فرآیند و استفاده از روش‌های بهینه‌سازی ذکر شده، شما می‌توانید به‌طور مؤثری از این مدل‌ها استفاده کرده و هزینه‌ها را مدیریت کنید. همچنین، با بهره‌برداری از پلتفرم CHATGPT Exerts از BinaExperts، شما قادر خواهید بود به بهترین نحو از این مدل‌ها بهره‌برداری کنید و عملکرد خود را بهینه کنید.