如何优化 OpenAI API 成本并处理更长聊天记录？

2024-03-03 17:15:00

优化 OpenAI API 成本和处理更长聊天记录：全面指南

随着对话式 AI 模型的兴起，OpenAI API 为各种应用程序提供了强大的潜力。然而，其按使用付费的定价模式可能会带来成本挑战，特别是对于需要处理更长聊天记录的情况。本文将深入探讨优化 OpenAI API 成本并有效处理更长对话的策略。

优化成本策略

减少聊天消息长度

OpenAI API 根据生成文本的长度收费。通过限制每个消息的长度，可以显着减少成本。简明扼要地传达信息，避免不必要的细节。

使用较小的模型

OpenAI 提供各种模型，具有不同的功能和成本。对于大多数对话任务，较小的模型（例如 text-davinci-003）通常就足够了，并且比较大的模型更实惠。

利用缓存

对于重复的提示，请将响应缓存在数据库中。这消除了为相同提示重复付费的需要，节省了成本。

批量发送消息

OpenAI API 允许批量发送消息。这种方法比单独发送每条消息更有效地利用配额，从而降低了总体成本。

处理更长聊天记录策略

对话状态

通过跟踪对话的状态，可以避免重复查询，从而减少费用。将聊天记录存储在数据库中，并在每次交互中对其进行更新。

上下文化合物

OpenAI API 允许指定上下文化合物，以便模型理解对话上下文。这有助于模型生成更相关的响应，减少所需的提示数量。

消息模板

对于常见问题，创建消息模板以快速轻松地响应用户，而无需生成新文本。这对于减少成本和提高响应时间至关重要。

实施示例

使用 PHP 框架 Laravel 的示例实现如下：

use OpenAi\Client;
use OpenAi\Responses\MessageResponse;

function callAi(string $prompt): MessageResponse
{
    $openai = new Client(getenv('OPENAI_KEY'));
    $response = $openai->messages()->create([
        'prompt' => $prompt,
        'model' => 'text-davinci-003'
    ]);
    return $response;
}