KI-Modelle bieten Unternehmen erhebliche Chancen zur Prozessoptimierung und Innovation. Doch die Nutzung dieser Technologien kann mit hohen Kosten verbunden sein, insbesondere wenn es um Tokenkosten geht. Token sind ein zentrales Element bei der Nutzung von Sprachmodellen wie GPT-3. Diese Token stellen die Rohdaten dar, die in einem Modell verarbeitet werden, und deren Anzahl beeinflusst direkt die Kosten. Daher ist es essenziell für Unternehmen, die Tokenkosten im Griff zu haben, um die Wirtschaftlichkeit des KI-Einsatzes zu gewährleisten.
Kernaussage: Eine effektive Verwaltung und Überwachung der Tokenkosten kann zu erheblichen Einsparungen führen, während gleichzeitig die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen maximiert wird.
Typische Fehler und deren Korrektur:
- Unkontrollierte API-Nutzung:
Einer der grössten Fehler ist die unkontrollierte Nutzung von APIs, die auf KI-Modelle zugreifen. Unternehmen lassen häufig mehrere Teams ohne koordinierte Strategie dieselbe API nutzen, was zu einer unvorhersehbaren Zunahme von Tokenkosten führt. Eine Korrektur besteht darin, eine zentrale Überwachung und Zugriffskontrolle zu etablieren. Durch die Implementierung von Nutzungsrichtlinien und die Einschränkung von API-Zugriffen auf spezifische Anwendungsfälle kann der unnötige Verbrauch reduziert werden.
- Ineffiziente Code-Implementierung:
Bei der Implementierung von KI-Lösungen wird oft Code verwendet, der nicht auf die Optimierung von Token ausgelegt ist. Dies erhöht den Verbrauch unnötig. Eine typische Korrektur wäre die Überprüfung und Optimierung des Codes, um sicherzustellen, dass Anfragen an das Modell präzise formuliert werden und keine überflüssigen Daten gesendet werden. Die Schulung von Entwicklern im Schreiben von effizientem Code kann ebenfalls dazu beitragen, Tokenkosten niedrig zu halten.
- Missachtung von Caching-Strategien:
Manche Unternehmen versäumen es, effektive Caching-Strategien zu implementieren, was dazu führt, dass dieselben Anfragen wiederholt an das Modell gesendet werden und damit zusätzliche Tokenkosten verursachen. Die Korrektur besteht in der Implementierung von Caching-Mechanismen, die sicherstellen, dass häufig gestellte Anfragen zwischengespeichert und nicht erneut an das Modell gesendet werden, es sei denn, es gibt Veränderungen in den zugrunde liegenden Daten.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:
- Analyse der aktuellen Nutzung:
Beginnen Sie mit der umfassenden Analyse der derzeitigen Nutzung von KI-Modellen in Ihrem Unternehmen. Erfassen Sie die Anzahl der Token, die von verschiedenen Teams und Projekten verbraucht werden.
- Richtlinien zur Nutzung etablieren:
Entwickeln Sie klare Richtlinien und stellen Sie sicher, dass alle Teammitglieder informiert und geschult sind. Dazu gehört auch die Festlegung von Verantwortlichkeiten für die Überwachung der Tokenkosten.
- Team-Workshops:
Organisieren Sie Workshops für Ihre Entwickler, in denen effiziente Programmiertechniken zur Reduzierung der Token-Nutzung praxisnah vermittelt werden. Ziel ist es, ihnen das Wissen zu geben, Anfragen effizient und token-sparend zu gestalten.
- Einführung von Caching-Mechanismen:
Implementieren Sie in den nächsten Wochen Caching-Mechanismen, wo sinnvoll. Prüfen Sie Tools und Technologien, die in Ihre bestehende Infrastruktur integriert werden können, um die Tokenkosten durch Caching effizient zu reduzieren.
- Zyklus für regelmässige Überprüfung:
Legen Sie einen monatlichen Überprüfungszyklus fest, um die getroffenen Massnahmen auf ihre Wirksamkeit hin zu bewerten. Passen Sie Strategien kontinuierlich an, um die Wirtschaftlichkeit und Effizienz der KI-Nutzung sicherzustellen.
Mit diesen Schritten sollte es gelingen, die Tokenkosten nachhaltig zu optimieren und die Nutzung von KI-Modellen in Ihrem Unternehmen wirtschaftlich effizient zu halten.
