Coste por llamada: Optimizando el consumo de tokens en prompts

Introducción

En la era de los sistemas de inteligencia artificial basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), uno de los desafíos más visibles es el coste asociado a la generación y procesamiento del texto. El modelo de pago por token, utilizado comúnmente por proveedores como Anthropic, Alibaba Cloud y Microsoft Azure, hace que cada llamada al LLM suponga un costo directo en términos monetarios o de recursos computacionales. En este artículo, exploraremos cómo optimizar el consumo de tokens a través del diseño eficiente de prompts.

Explicación principal con ejemplos

Comprendiendo el modelo de tokens

Para comprender mejor los costes asociados, es crucial entender el concepto fundamental de tokens en estos modelos de lenguaje. Un token puede representar una palabra, un carácter o incluso una secuencia de caracteres corta. En la práctica, cada llamada al LLM genera un número de tokens que se facturan.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos utilizando el modelo text-davinci-003 y queremos generar una respuesta a una pregunta del usuario. Si nuestro prompt es:

¿Cuál es la capital de España?

El LLM convertirá esta frase en tokens internos antes de procesarla, y cada token que se genera durante la respuesta también será facturado.

Reducir la longitud del prompt

Una de las formas más directas de reducir el coste por llamada es minimizar la cantidad de tokens utilizados en los prompts. Esto puede lograrse mediante:

1. Usar prompts concisos: Evitar la redundancia y mantener cada palabra o frase necesaria.
2. Separación clara entre prompt e instrucciones: No incluir información innecesaria que pueda ser generada como respuesta.

Ejemplo de optimización

Comparando estos dos prompts:

Prompt 1: ¿Cuál es la capital de España?

vs

Prompt 2: Capital del país que tiene Madrid.

El segundo prompt puede generar una respuesta más corta y, por lo tanto, consumir menos tokens.

Estrategias avanzadas para optimización

Usar prompts parametrizados

Incorporar variables en los prompts permite personalizar la salida sin aumentar la longitud total. Por ejemplo:

Prompt: ¿Cuál es la capital de [ciudad]?
Respuesta: La capital de [ciudad] es [capital].

Se puede reemplazar [ciudad] con diferentes ciudades para optimizar el uso de tokens.

Utilizar prompts en cascada

Dividir una tarea compleja en varios prompts más pequeños y manejables puede reducir la cantidad total de tokens necesarios. Por ejemplo:

Prompt 1: Proporciona un resumen breve del siguiente texto.
Respuesta: [Resumen].

Prompt 2: Genera un título que se ajuste al resumen proporcionado.
Respuesta: [Título].

Ejemplos de optimización en código

A continuación, presentamos un ejemplo simple de cómo podrían optimizarse prompts utilizando funciones para reutilizar código y minimizar la redundancia.

def generate_prompt(city):
    return f"¿Cuál es la capital de {city}?"

# Uso del prompt personalizado
city = "Madrid"
prompt = generate_prompt(city)

Errores típicos / trampas

1. Redundancia en el texto: Incluir información innecesaria en los prompts puede aumentar significativamente la cantidad de tokens consumidos.
2. Uso excesivo de caracteres especiales: Caracteres como comillas, guiones o signos de puntuación pueden añadir tokens adicionalmente a la longitud del texto.
3. Generación de largas respuestas: Permitir que las respuestas sean demasiado extensas puede resultar en un alto consumo de tokens.

Checklist accionable

1. Analiza y reduce el prompt inicial: Evalúa cada palabra para asegurarte de que es necesaria.
2. Utiliza parametrización: Implementa variables y placeholders donde sea posible.
3. Optimiza la estructura en cascada: Dividir tareas grandes en varios prompts más pequeños.
4. Monitorea el uso de tokens: Utiliza herramientas de monitoreo para detectar posibles problemas.
5. Ajusta el modelo según necesidad: Selecciona modelos con menor consumo de tokens si es aplicable a tu caso de uso.

Siguientes pasos

• Investiga más sobre fine-tuning: Ajustar un LLM a tus propios datos puede mejorar la precisión y reducir la cantidad de tokens utilizados.
• Explora RAG (Retrieval-Augmented Generation): Integrar el uso de fuentes externas puede permitir respuestas más concisas y precisas.
• Implementa monitoreo en tiempo real: Mantén un control sobre los costes generados por tus prompts para evitar sobrecostos.

Siguiendo estas pautas, podrás optimizar significativamente el uso de tokens en tus llamadas a LLMs, lo que no solo reducirá costes sino también mejorará la eficiencia y escalabilidad de tus sistemas.