Искусственный интеллект становится все более важной частью технологического ландшафта современного мира. От чат-ботов до генерации текста и анализа данных — ИИ-модели постепенно внедряются в различные сферы бизнеса и повседневной жизни. Одним из критических аспектов работы таких моделей является количество информации, которую они обрабатывают для генерации ответов — соотношение входных и выходных данных. Недавние исследования и эксперименты показывают, что это соотношение значительно выше, чем предполагалось ранее, что имеет серьезные последствия для разработчиков, бизнеса и пользователей. Для начала стоит понять, что происходит внутри языковых моделей (LLM), когда пользователь задает вопрос или вводит запрос.
Модель анализирует большое количество контекстуальной информации, чтобы создать ответ, который будет релевантным и точным. Интуитивно многие специалисты считали, что объем входных данных примерно в двадцать раз превышает объем текста, который выдает ИИ в ответе. Однако недавние эксперименты с инструментом Gemini CLI, позволяющим отслеживать статистику токенов, показали, что среднее соотношение составляет около трехсот, а иногда достигает четырех тысяч. Это означает, что для того, чтобы получить один токен (единицу языка) на выходе, модель должна обработать приблизительно триста токенов на входе. Такой высокий коэффициент вход-выход вызывает пересмотр многих подходов к реализации и доработке ИИ-систем.
Первым значимым аспектом является управление затратами. Все крупные провайдеры услуг по предоставлению API для работы с ИИ-моделями тарифицируют использование именно по количеству токенов, которые проходят через систему. На первый взгляд кажется, что более дорогостоящими являются выходные токены, поскольку их стоимость в четыре раза выше, чем у входных, но если пересчитать, учитывая тристаразовое превосходство потребления входных данных, выходит, что именно они составляют около 98% от общей суммы расходов. Для бизнеса это означает, что экономия и оптимизация должны уделять максимум внимания сокращению объема обрабатываемого контекста. Неэффективное хранение и извлечение данных, чрезмерное дублирование или избыточность информации становятся серьезной проблемой, из-за которой затраты на вызовы ИИ-API растут стремительно.
Еще одной важной метрикой является задержка ответа модели, то есть время, которое пользователь ждет, прежде чем получить ответ. Поскольку обработка входных данных занимает гораздо больше времени, чем генерация ответа, крупные объемы контекста напрямую ведут к увеличению времени отклика. Для интерактивных или real-time приложений это становится критическим недостатком, который может существенно снизить комфорт пользователя и уменьшить приемлемость продукта. В связи с этим возникает понятие «инженерии контекста» — новая технологическая и продуктовая задача. Ранее основное внимание уделялось созданию эффективных и точных промптов (запросов к модели), но теперь стало ясно, что нужно оптимизировать именно то, какой контекст подается модели.
Оптимизация включает в себя разработку эффективных алгоритмов поиска и извлечения нужной информации, создание умных фильтров и методов сжатия данных, способных передавать максимально релевантный, но компактный контекст. В результате увеличивается точность, снижаются затраты и уменьшается задержка ответа. Одним из ключевых инструментов для управления затратами и производительностью становится кеширование. Поскольку 99% токенов приходится на входные данные, повторное использование часто используемых контекстов, документов или частых запросов позволяет существенно сократить дублирующую обработку. Инфраструктура с хорошо организованным кешем перестает быть просто приятным дополнением — она становится неотъемлемой частью архитектуры, направленной на масштабирование и уменьшение операционных расходов.
Разработчики, работающие с языковыми моделями, должны сосредотачиваться не только на формулировании промптов, но и на построении эффективных pipeline’ов — цепочек обработки и подготовки данных, которые максимально сокращают размер контекста без потери качества. Кроме того, понимание этих аспектов позволяет лучше прогнозировать бюджет и планировать инфраструктуру при использовании облачных платформ и API. Компании могут проводить аудит и анализ своих данных, чтобы выявлять участки с избыточностью и размышлять над стратегиями их оптимизации. Важным направлением исследований и разработок становится именно работа с данными и контекстом — быстрое извлечение, сжатие, ранжирование информации. Только так можно обеспечить высокую производительность в мире, где модели «голодны» на большие объемы входных данных.
