В последние годы мир искусственного интеллекта и обработки естественного языка стремительно развивается. Большие языковые модели (LLM) стали основой для создания самых различных приложений — от чат-ботов и цифровых помощников до автоматизированных систем поддержки клиентов и генерации контента. Однако, несмотря на технический прогресс, многие вопросы, связанные с ценообразованием и экономической эффективностью внедрения этих моделей, остаются предметом активных дискуссий. Одним из самых спорных и заблуждений, влияющих на рынок и восприятие таких технологий, является модель оценки затрат через показатель «доллары за токен». Понимание того, почему такой подход вреден и как правильно оценивать расходы на работу с языковыми моделями, поможет компаниям и разработчикам грамотно строить свои бизнес-модели и оптимизировать расходы.
Немного контекста. Провайдеры крупных языковых моделей, включая таких гигантов как OpenAI, Anthropic и Alphabet, традиционно предлагают API-доступ к своим моделям именно с ценообразованием на основе количества обработанных токенов — единиц текста, составляющих входные и выходные данные модели. Такая схема кажется логичной для сервиса, который предоставляет вычислительные мощности и API в аренду. Чем больше токенов обрабатывается, тем выше затраты провайдера, и соответственно тем выше плата для конечного пользователя. Это простая и прозрачная формула, которая отлично подходит для облачных моделей предоставления услуг.
Однако, когда организации и команды начинают разрабатывать и размещать собственные инсталляции LLM, преследуя цели оптимизации затрат, контроля данных и снижения зависимости от внешних API, модель «доллары за токен» перестает быть применимой и начинает фактически мешать эффективному управлению ресурсами. Это связано с тем, что в реальных пользовательских приложениях конечные пользователи не считают токены — они взаимодействуют с приложением, направляя запросы и ожидая результатов. Их интересует не техническая метрика токенов, а качество и время отклика на конкретный запрос — например, насколько быстро чат-бот ответит на вопрос о стоимости услуги или поможет выполнить задачу. Ориентация на стоимость за токен создает ряд проблем при проектировании и эксплуатации LLM-приложений. Во-первых, она отвлекает внимание инженеров и менеджеров от реального пользовательского опыта и бо́льших бизнес-метрик, переключая на технические детали, которые для клиента не имеют значения.
Во-вторых, такой подход затрудняет оценку пропускной способности системы и нагрузки, возникающей в момент максимального количества пользователей. Токены не равномерно распределены по запросам, и мерять нагрузку в токенах сложно, поскольку их нельзя произвольно разделить между несколькими серверами без потери целостности запроса. Вместо этого более эффективным и практичным считается подход, основанный на измерении затрат через стоимость за запрос. Запрос — это минимальная единица взаимодействия пользователя с приложением, целиком вмещающая и входные данные, и выходные ответы модели. Это то, что пользователи действительно «покупают».
Анализ затрат на запрос позволяет оценить, сколько ресурсов — вычислительных мощностей, времени и денег — необходимо для поддержки определенного количества активных пользователей. Такой подход напрямую соотносит затраты с бизнес-целями и пользовательским опытом. Еще одним важным аспектом является характер расходов на инференс моделей при самостоятельном хостинге. В отличие от облачных API, где оплата привязана к суммарному объему обработанных токенов, здесь основными статьями затрат являются вычислительные мощности и время их использования. Эти расходы обычно выражаются в затратах на вычислительные ресурсы за единицу времени — например, за секунду работы GPU.
Следовательно, правильная оценка стоимости должна учитывать пропускную способность серверов в запросах в секунду и необходимое количество реплик, чтобы обеспечить желаемый уровень обслуживания и минимальную задержку для пользователей. Определение достаточного количества реплик и балансировка нагрузки происходит именно на уровне запросов, а не токенов. Это связано с тем, что запросы нельзя дробить по серверам, как токены, поскольку они представляют собой целостные единицы задачи. Если учитывать токены вместо запросов, потребуется сложная и не всегда точная логика прогнозирования нагрузки, что усложняет масштабирование и ведет к неоптимальному использованию ресурсов. Рассмотрение затрат в терминах стоимости за запрос возвращает фокус обсуждения на конечного пользователя и бизнес-результаты.
Теперь стоимость одного запроса можно напрямую сравнивать с потенциальной выгодой от его обработки. Например, если удовлетворение одного запроса увеличивает конверсию на несколько процентов, а жизненная ценность клиента существенно превосходит затраты на запрос, вложения оправданы. В противном случае, проект требует переосмысления либо через оптимизацию модели, либо через изменение продукта. Во многом современные инструменты и платформы, такие как Modal, ориентированы именно на такое правильное измерение и оптимизацию затрат в рамках собственных LLM-инфраструктур. Modal предлагает серверлесс-платформу для запуска моделей с акцентом на высокую пропускную способность, низкие задержки и контроль издержек с позиционированием стоимости на уровне запросов, а не токенов.
Такой подход позволяет командам быстрее принимать решения, создавать более гибкие и экономичные решения, а также лучше управлять пользовательским опытом. Таким образом, натуральное разделение моделей ценообразования по целевой аудитории становится очевидным. Для провайдеров облачных API — идеальна модель оплаты за токен, отражающая технические затраты и обеспечивающая прозрачность рисков. Для разработчиков и предприятий, создающих пользовательские приложения на базе LLM путем самостоятельного хостинга, следует ориентироваться на стоимость за запрос. При таком подходе фокус смещается с технических деталей на эффективное насыщение пользовательских потребностей, контроль расходов и бизнес-результаты.
Также важно отметить, что понимание этого фундаментального сдвига меняет парадигму оценки производительности. Вместо того, чтобы гнаться за снижением стоимости за отдельный токен или стремиться к максимальному числу токенов в секунду, специалистам стоит анализировать возможность обработки определенного количества запросов за секунду с заданным временем отклика. Это помогает принимать обоснованные решения об архитектуре системы, выборе оборудования и методах оптимизации моделей. В завершение, модель «доллары за токен» является своеобразным наследием эпохи облачных сервисов и API, когда провайдеры хотели максимально точно и удобно тарифицировать свои услуги. Тем не менее, для эволюции рынка и перехода к массовому внедрению собственных LLM-инстансов в бизнес-приложениях этот подход неэффективен и вводит в заблуждение.
Современные команды должны менять перспективу и оценивать свои расходы через «доллары за запрос», что отражает реальные взаимодействия пользователей и помогает лучше прогнозировать и контролировать затраты. Принимая во внимание изменения в индустрии, владельцы продуктов, технические руководители и разработчики должны сфокусироваться на создании инфраструктур и бизнес-моделей, в которых ключевым фактором станет именно стоимость за запрос. Применение такой стратегии позволит не только снизить операционные расходы, но и повысить удовлетворенность пользователей, оптимизировать производительность системы и ускорить инновационные процессы. Новые подходы к самостоятельному хостингу и управлению инференсом больших языковых моделей, учитывающие эти принципы, уже доступны благодаря современным платформам и инструментам. Компании, желающие сохранять конкурентоспособность и максимизировать отдачу от своих инвестиций в ИИ, должны внимательно переосмыслить традиционные практики ценообразования и принимать решения, исходя из потребностей своих клиентов и характера бизнес-процессов, а не абстрактных технических единиц измерения.
В конечном итоге успешное развитие и широкое внедрение ИИ-приложений зависят от понимания экономики технологий и эффективного управления затратами. Отказ от устаревшей модели «доллары за токен» и переход к проактивному расчету затрат «доллары за запрос» станет ключом к устойчивому росту и инновациям в сфере AI.
