Chuyển đổi JSON sang TOON

Hướng dẫn cơ bản về tính toán mức tiết kiệm API với TOON

Tối ưu hóa API
Quản lý chi phí

Nếu bạn đang chạy một ứng dụng sản xuất được hỗ trợ bởi Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bạn đã biết nỗi đau của hóa đơn hàng tháng. Cho dù bạn đang sử dụng GPT-4 của OpenAI, Claude 3 của Anthropic hay các mô hình nguồn mở trên cơ sở hạ tầng được lưu trữ, bạn đều phải trả tiền cho mỗi mã thông báo chuyển qua dây.

Chúng tôi thường tập trung vào kỹ thuật nhanh chóng hoặc lượng tử hóa mô hình để giảm chi phí, nhưng có một kết quả dễ dàng hơn đó là cấu trúc chặt chẽ: chính định dạng dữ liệu. Việc chuyển từ JSON nặng về cú pháp sang định dạng TOON được sắp xếp hợp lý có thể mang lại khoản tiết kiệm lớn. Nhưng với tư cách là một kỹ sư hoặc CTO, bạn không thể chỉ làm việc theo "linh cảm". Bạn cần dữ liệu cứng để biện minh cho việc tái cấu trúc.

Dưới đây là cách tính toán chính xác tác động tài chính của việc chuyển tải trọng API của bạn sang TOON, bao gồm các công thức bạn cần để xây dựng công cụ tính toán của riêng mình.

Logic tiết kiệm cốt lõi

Ở cấp độ cơ bản nhất, khoản tiết kiệm đến từ việc loại bỏ đường cú pháp của JSON—dấu ngoặc nhọn, dấu ngoặc kép và dấu phẩy—mà LLM hiểu nhưng thực tế không cần xử lý ý nghĩa ngữ nghĩa của dữ liệu của bạn.

Để có được số liệu cơ bản, bạn cần xem xét sự khác biệt giữa trạng thái hiện tại và trạng thái tương lai. Dưới đây là các công thức cơ bản bạn sẽ sử dụng để phân tích.

1. Tính toán giảm Token

Đầu tiên, bạn cần xác định mức tăng hiệu quả. Đây không phải là phỏng đoán; đó là phép đo chính xác lấy từ mẫu tải trọng thực tế của bạn.

2. Dự kiến ​​tác động tài chính

Khi bạn có tỷ lệ phần trăm đó, ý nghĩa tài chính sẽ được tính dựa trên tỷ lệ chi tiêu hàng tháng của bạn. Lưu ý rằng đối với các ứng dụng có khối lượng lớn, ngay cả sự khác biệt điểm phần trăm nhỏ ở đây cũng có thể lên tới hàng nghìn đô la.

Kế hoạch thực hiện từng bước

Bạn cần một con số có thể đưa cho CFO hoặc Trưởng nhóm Kỹ thuật của mình. Đây là phương pháp để có được nó.

Bước 1: Thiết lập đường cơ sở của bạn

Trước khi viết mã, hãy kiểm tra mức sử dụng hiện tại của bạn. Mở bảng điều khiển thanh toán của bạn và nhật ký nhà cung cấp LLM cụ thể để lấy bốn số liệu sau:

  1. Tổng số yêu cầu hàng tháng: Khối lượng cuộc gọi.
  1. Mã thông báo trung bình cho mỗi yêu cầu: Kết hợp mã thông báo đầu vào và đầu ra.
  1. Chi phí cho mỗi 1K mã thông báo: Cụ thể cho kiểu máy của bạn (ví dụ: GPT-4o so với GPT-3.5).
  1. Chi tiêu hàng tháng hiện tại: Tổng số tiền.

Bước 2: "Thử nghiệm lấy mẫu"

Đừng cố gắng chuyển đổi toàn bộ cơ sở dữ liệu của bạn để tính toán mức tiết kiệm. Bạn chỉ cần một mẫu đại diện. Lấy 10 đến 20 tải trọng JSON điển hình nhất của bạn—những tải trọng đại diện cho phần lớn lưu lượng truy cập của bạn.

Hãy xem một ví dụ thực tế về chuyển đổi đối tượng Hồ sơ người dùng để thấy sự khác biệt về mã thông báo:

JSON gốc (146 mã thông báo):

{ 
"bối cảnh": { 
"task": "Những chuyến đi bộ đường dài yêu thích của chúng ta cùng nhau", 
"vị trí": "Tảng đá", 
"mùa": "mùa xuân_2025" 
}, 
"bạn bè": ["ana", "luis", "sam"], 
"đi bộ đường dài": [ 
{ 
"id": 1, 
"name": "Đường mòn Hồ Xanh", 
"khoảng cáchKm": 7,5, 
"Độ cao": 320, 
"bạn đồng hành": "ana", 
"wasSunny": đúng 
}, 
{ 
"id": 2, 
"name": "Ridge Overlook", 
"khoảng cáchKm": 9,2, 
"Độ cao": 540, 
"bạn đồng hành": "luis", 
"wasSunny": sai 
}, 
{ 
"id": 3, 
"name": "Vòng hoa dại", 
"khoảng cáchKm": 5.1, 
"Độ cao": 180, 
"bạn đồng hành": "sam", 
"wasSunny": đúng 
} 
] 
}

Định dạng TOON (58 Token):

bối cảnh: 
nhiệm vụ: Những chuyến đi bộ đường dài yêu thích của chúng tôi cùng nhau 
địa điểm: Boulder 
mùa: mùa xuân_2025 
bạn bè[3]: ana,luis,sam 
tăng vọt[3]{id,name,distanceKm,elevationGain,companion,wasSunny}: 
1,Blue Lake Trail,7.5.320,ana,true 
2,Ridge Overlook,9.2,540,luis,false 
3,Vòng hoa dại,5.1,180,sam,true

Trong trường hợp cụ thể này, số lượng mã thông báo đã giảm từ 35 xuống 18. Đó là mức giảm 48,6%. Lặp lại quy trình này cho 20 mẫu để tìm phần trăm giảm trung bình.

Bước 3: Tính ROI

Tiết kiệm rất nhiều nhưng việc thực hiện không miễn phí. Bạn cần tính toán xem công tắc sẽ tự trả tiền nhanh như thế nào để xác định xem nỗ lực kỹ thuật có xứng đáng hay không.

Kịch bản trong thế giới thực

Để minh họa những công thức này trông như thế nào trong thực tế, hãy chạy các con số trên ba hồ sơ kinh doanh phổ biến dựa trên tỷ giá thị trường điển hình.

Kịch bản A: Nền tảng thương mại điện tử cỡ trung bình

  • Lưu lượng truy cập: 1,5 triệu yêu cầu/tháng
  • Mẫu: GPT-4 Turbo
  • Chi tiêu hiện tại: $30.000/tháng
  • Tác động TOON: Giảm 52% mã thông báo (được xác minh qua lấy mẫu)

Bằng cách áp dụng công thức giảm thiểu, chi phí hàng tháng dự kiến ​​của họ giảm xuống còn khoảng 14.400 USD.

Kết quả:

  • Tiết kiệm hàng tháng: $15.600
  • Tiết kiệm hàng năm: $187.200

Nếu một nhà phát triển cấp cao phải mất cả tuần (40 giờ với mức 100 USD/giờ) để cập nhật lời nhắc và trình phân tích cú pháp thì chi phí triển khai là 4.000 USD. Tiến trình ROI là 0,26 tháng—có nghĩa là dự án sẽ tự hoàn vốn sau khoảng 8 ngày.

Kịch bản B: Nền tảng AI doanh nghiệp

  • Lưu lượng truy cập: 6 triệu yêu cầu/tháng
  • Mẫu: Claude 3 Opus (Thông minh cao/Giá cao)
  • Chi tiêu hiện tại: $472.500/tháng
  • Tác động TOON: Giảm 58% mã thông báo

Bởi vì họ đang sử dụng một mô hình "thông minh hơn", đắt tiền hơn nên số tiền tiết kiệm được sẽ tăng theo cấp số nhân. Mức giảm 58% giúp họ tiết kiệm $274.050 mỗi tháng.

Kết quả:

  • Triển khai: 160 giờ (Một tháng dành cho nhà phát triển) = 24.000 USD
  • Dòng thời gian ROI: 0,09 tháng (Dưới 3 ngày)
  • ROI hàng năm: 13,602%

Kịch bản C: Trình bao bọc SaaS nhỏ

  • Lưu lượng truy cập: 150k yêu cầu/tháng
  • Mẫu: GPT-3.5 Turbo (Giá hàng hóa)
  • Chi tiêu hiện tại: $90/tháng
  • Tác động TOON: Giảm 48%

Ở đây, số tiền tiết kiệm được là khoảng $43/tháng. Nếu chi phí thực hiện là 600 USD thì sẽ mất 1,4 tháng để hòa vốn. Mặc dù số tiền thấp hơn nhưng ROI hàng năm 86% về mặt kỹ thuật vẫn là một chiến thắng, mặc dù nó có thể bị giảm mức độ ưu tiên để chuyển sang các tính năng mới.

Yếu tố nâng cao: Kích thước yêu cầu thay đổi

Nếu ứng dụng của bạn có sự khác biệt lớn về kích thước yêu cầu (ví dụ: một số yêu cầu là 100 mã thông báo, số khác là 5.000), thì mức trung bình đơn giản có thể khiến bạn hiểu lầm. Bạn nên sử dụng giá trị trung bình có trọng số để có độ chính xác.

Hệ số nhân "ẩn"

Khi tính toán khoản tiết kiệm của bạn, đừng phạm sai lầm phổ biến là chỉ nhìn vào hóa đơn API ngay lập tức. Có những hiệu quả kỹ thuật làm tăng thêm giá trị của TOON:

  1. Tối đa hóa cửa sổ ngữ cảnh: Nếu TOON nén dữ liệu của bạn xuống 50%, bạn sẽ nhân đôi cửa sổ ngữ cảnh một cách hiệu quả. Điều này cho phép tạo ra một vài ví dụ nhắc nhở mà JSON không thể thực hiện được, có khả năng cải thiện độ chính xác của mô hình mà không cần chuyển sang cấp mô hình đắt tiền hơn.
  1. Giảm độ trễ: Ít mã thông báo hơn có nghĩa là LLM tạo ra phản hồi nhanh hơn.
  1. Tải cơ sở hạ tầng: Tải trọng nhỏ hơn có nghĩa là băng thông giảm và quá trình tuần tự hóa/giải tuần tự hóa trên chương trình phụ trợ của bạn nhanh hơn một chút.

Phần kết luận

Phép toán rất đơn giản: các ký tự cú pháp trong JSON rất phức tạp. Bằng cách chuyển sang TOON, bạn ngừng thanh toán cho bao bì và bắt đầu chỉ thanh toán cho sản phẩm.

Chạy các công thức trên trên dữ liệu của riêng bạn. Nếu bạn thấy mức giảm lớn hơn 30% và hóa đơn hàng tháng của bạn vượt quá 1.000 USD, ROI gần như chắc chắn sẽ có ngay lập tức.