Das Kostenproblem
Die Kosten für LLM-APIs können schnell in die Höhe schnellen. Eine bescheidene App, die 10.000 Nutzer bedient, kann 500 bis 2000 Dollar pro Monat kosten. So kannst du das senken.
1. Aggressiv cachen
- Speichere identische oder ähnliche Abfragen mit semantischem Caching.
- Verwende Redis oder In-Memory LRU für heiße Pfade.
- Cache-Rate: 30–60 % für die meisten Anwendungen.
2. Verwende kleinere Modelle für einfache Aufgaben
- Leite einfache Anfragen an GPT-5-mini oder Haiku weiter (10-mal günstiger).
- Reserviere GPT-5 oder Claude für komplexes Denken.
- Verwende einen Klassifikator, um das Routing zu bestimmen.
3. Prompts optimieren
- Kürzere Systemeingaben = weniger Eingabetoken.
- Entferne redundante Anweisungen.
- Verwende strukturierte Ausgaben, um ausführliche Antworten zu vermeiden.
4. Batch-Anfragen
- OpenAI und Anthropic bieten Batch-APIs mit 50 % Rabatt an.
- Stelle nicht-dringende Anfragen in die Warteschlange und verarbeite sie in Batches.
5. Kontextfenster begrenzen
- Sende nur relevanten Kontext, nicht komplette Dokumente.
- Benutze RAG, um genau die nötigen Stücke zu holen.
- Fasse lange Gespräche vor dem Absenden zusammen.
6. Budgets überwachen und festlegen
- Nutze Nutzungs-Dashboards, um Ausgaben zu verfolgen.
- Setze feste Grenzen pro Nutzer und pro Funktion.
- Alarmiere bei ungewöhnlichen Spitzen.
7. Feinabstimmung statt Prompt
- Ein fein abgestimmtes kleines Modell kann ein großes Modell mit Prompts ersetzen.
- Spart das Fünf- bis Zehnfache der Kosten pro Token in großem Maßstab.
8. Nutze Streaming
- Streaming ermöglicht es Benutzern, frühzeitig abzubrechen und so Ausgabetoken zu speichern.
- Auch eine bessere UX – Nutzer sehen teilweise Ergebnisse.
9. Self-Host für hohes Volumen
- Mit >10 Millionen Tokens pro Tag sind selbstgehostete Open-Source-Modelle günstiger.
- Verwende vLLM oder TGI für effizientes Servieren.
10. Verhandele Unternehmenspläne
- Die meisten Anbieter bieten Mengenrabatte an.
- Verpflichte dich zu monatlichen Ausgaben für bessere Tarife.