我們在各種 AI 模型的 API 價格裏經常會看到這樣的描述:
百萬 Tokens 輸入(緩存命中):XX 元/百萬 Tokens,
百萬 Tokens 輸入(緩存未命中):XX 元/百萬 Tokens,
百萬 Tokens 輸出:XX 元 /百萬 Tokens。
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那這些都是什麼意思呢?首先我們要理解的就是百萬 Tokens是什麼意思,提到百萬 Tokens我們就要先知道Tokens是什麼意思!Token(中文規範譯名:詞元)可以簡單理解爲:AI讀取和生成內容時使用的計量單位。它不完全等於“一個字”,也不完全等於“一個單詞”。
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比如,AI讀到一句話:“今天天氣不錯,我們出去玩吧。”我們看上去是一句完整得話,但是AI看到的時候就需要先經過一個叫 Tokenizer(分詞器) 的東西,把文字轉換成一串 Token,然後將其拆分成類似:[今天] [天氣] [不錯] [,] [我們] [出去] [玩] [吧] [。]的若干個 Token。每個模型還不一樣,有的模型還可能拆成:[今] [天天] [氣] [不錯] [,] [我們] [出去] [玩吧] [。]。這樣的各個Token。
所以模型的百萬 Tokens就是有10百萬個這樣的Token,AI的使用就是靠這個百萬 Tokens來做爲計量單位的。
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那麼“百萬 Tokens 輸入”又什麼意思?就是,你把東西發送給 AI ,就是輸入 Tokens。比如你和AI的對話,你發給AI的文檔、系統提示詞、圖片、視頻、代碼、AI角色的設定等等這些東西加起來,就是一次請求的:Tokens 輸入。有時候所以有時候你明明只對 AI 說了一句:繼續。看上去只有2個字,但如果AI把之前十幾萬 Token 的聊天記錄也一起重新發給模型,那這次請求依然可能產生非常大的Tokens輸入量。
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“百萬 Tokens 輸出”那就是同理,AI回答你的內容,就是輸出 Tokens。比如,你輸入一句:寫一篇5000字的小說。你的輸入可能非常少,但 AI 真給你寫了5000字,那生成出來的這些內容,就是:Tokens 輸出。所以:輸入 = AI讀了多少,輸出 = AI寫了多少!
那麼爲什麼輸出一般比輸入貴呢?那是因爲 AI 生成答案,並不是一次性把整段文字“寫”出來的。大模型本質上是在不停幹一件事:根據前面的內容,預測下一個 Token,生成一個之後,再繼續預測下一個,一個接着一個。所以生成一大段內容,需要進行大量連續計算。這也是爲什麼我們經常會看到:輸出 Tokens 的價格明顯高於輸入 Tokens。簡單理解就是,給AI看東西就只有給的那麼多東西,但是AI給你生成東西在背後就要跑更多東西。
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接下來就是“緩存命中”又是什麼了?這個呢舉個例子只有,假設我第一次給 AI 發了一篇:20萬 Tokens 的小說。然後問:主角是誰?AI就會把20萬 Tokens 全部處理了一遍。接着我又問:那主角最後去了哪裏?這時候,如果AI又把那20萬 Tokens 的小說完整發送過去,並且模型重新從頭算一遍的話,是不是就特別浪費了?因爲AI剛讀了那20萬 Tokens 的小說,內容一模一樣!所以很多 AI 服務會提供一種機制,叫:Prompt Cache,也就是提示詞緩存。也就是如果AI發現:“這前面一大段內容我剛剛已經處理過了。”那麼它就可以直接複用之前的一部分計算結果。這就是:緩存命中!
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所以現在是不能能理解爲什麼緩存命中能便宜那麼多?因爲:這段東西之前已經算過了。咱們還是拿剛纔那篇20萬 Token 小說舉例。第一次:20萬 Tokens 小說 + 主角是誰?模型要認真處理前面的20萬 Tokens。第二次:同樣20萬 Token小說 + 主角喜歡誰?如果前面的內容完全一樣,就可以利用緩存,只繼續處理後面新增的部分。所以:緩存未命中:重新算。緩存命中:以前算過,直接複用。需要消耗的計算資源少得多,價格自然也就能低很多。
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再舉個簡單例子來講講緩存命中吧,咱們把它理解成“做數學題”,比如有一道特別麻煩的計算:123456789 × 987654321,AI計算完得到結果,然後我們接着問:用剛纔的結果再 +100。如果你把之前的答案記下來了:直接 +100 就行。這就是:緩存命中。但如果它每次都要重新把:123456789 × 987654321再算一遍的話,那就是:緩存未命中。
之所以緩存命中價格便宜,是因爲:確實少算了很多東西!
不知道盒友們瞭解了AI定價中的百萬 Tokens 輸入,百萬 Tokens 輸出,緩存命中,緩存未命中的意思了嗎?
評論區置頂有福利活動!
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發完帖子了下面就是我們2人開發的遊戲小廣~~謝謝盒友們
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