ԱԲ գործակալի հաշիվը հաշվեք ամբողջ loop-ով․ մեկ փորձը կարող է 30 անգամ տարբերվել

|Հեղինակ: QUASA-ի խմբագրական թիմ|5 րոպե ընթերցանություն| 1
ԱԲ գործակալի հաշիվը հաշվեք ամբողջ loop-ով․ մեկ փորձը կարող է 30 անգամ տարբերվել

ԱԲ գործակալի մեկ հաջող ավարտված աշխատանքի արժեքը ստանալու համար գումարեք դրան հասնելու բոլոր փորձերի մոդելային կանչերը, ենթագործակալների աշխատանքը և գործիքների ու միջավայրի վճարները, ապա ընդհանուր ծախսը կապեք հաջող արդյունքների քանակին։ Մեկ հարցման միջին token-ներով այդ հաշիվը կազմել չի լինի. գործակալային ծրագրավորման հետազոտության մեջ նույն առաջադրանքի գործարկումները ընդհանուր token-ների քանակով տարբերվել են մինչև 30 անգամ։ Դա token-ների ծավալի տարբերություն է. դոլարային վճարը կախված է նաև ընտրված մոդելից, քեշավորումից և գործիքներից։

Հաշվարկի հիմքը գործարկման trace-ն է՝ յուրաքանչյուր աշխատանքի արդյունքի հետ կապակցված օգտագործման գրառումներով։ OpenAI-ի Agents API-ի հաշվառման ուղեցույցը խորհուրդ է տալիս ներառել հիմնական գործակալի ու ենթագործակալների կանչերը, կրկնափորձերը, գործիքները, sandbox-ի հաշվարկային աշխատանքը և երրորդ կողմի ծառայությունները։ Քեշից կարդացված input-ը նույնպես վճարովի է, իսկ reasoning token-ներն արդեն ներառված են output token-ների մեջ։

Սահմանեք աշխատանքի սահմանն ու հաջողության չափանիշը

Նախ որոշեք, թե որ արդյունքն է համարվում ավարտված. օրինակ՝ գործակալը պատրաստել է պահանջված պատասխանը, և այն անցել է ձեր սահմանած ստուգումը։ API-ի հաջող պատասխանը միայն մեկ կանչի կարգավիճակն է. ամբողջ առաջադրանքը կարող է շարունակվել գործիքի անպետք արդյունքից կամ ստուգման ձախողումից հետո։ Նույն workflow_id-ի տակ պահեք առաջին փորձից մինչև վերջնական արդյունքը կամ դադարեցումը կատարված ծախսերը։

Տարբերեք մեկ փորձի արժեքը և մեկ հաջող ավարտի արժեքը։ Առաջինը փորձերի ընդհանուր ծախսը բաժանած փորձերի քանակին է։ Երկրորդը տվյալ ժամանակահատվածի բոլոր աշխատանքների ծախսը բաժանած հաջող ավարտների քանակին է. այս հաշվարկում ձախողված աշխատանքների համար արդեն վճարված գումարն էլ է բաշխվում ստացված արդյունքների վրա։ Եթե ծառայության համար ձախողված աշխատանքը նույնպես առանձին մատուցված միավոր է, դրա արժեքը ցույց տվեք առանձին, որպեսզի ցուցանիշների իմաստը չխառնվի։

Trace-ից կազմեք հաշվարկի տողերը

Հաշվարկի աղյուսակում յուրաքանչյուր մոդելային կանչին հատկացրեք մեկ տող՝ անկախ նրանից՝ այն վերջնական պատասխան է տվել, գործիքի փաստարկներ է ստեղծել, թե տեղի է ունեցել կրկնափորձի ժամանակ։ Ենթագործակալը կարող է ունենալ սեփական կանչերն ու կրկնափորձերը, որոնք պետք է միավորվեն մայր աշխատանքի հաշվին։ Յուրաքանչյուր նոր կանչ կարող է կրկին կարդալ նախորդ պատասխաններն ու գործիքների արդյունքները, ուստի պատմության աճը գնահատեք գրանցված usage-ով, ոչ թե միայն առաջին prompt-ի երկարությամբ։

  • Կապերի համար պահեք workflow_id, attempt_id, call_id, parent_call_id և agent_role դաշտերը։ Դրանք թույլ են տալիս առանձնացնել հիմնական գործակալին, ենթագործակալներին և նույն աշխատանքի կրկնափորձերը։
  • Մոդելի համար պահեք model, service_tier, input_tokens, cached_input_tokens, cache_write_tokens, output_tokens և reasoning_tokens։ Յուրաքանչյուր տողի հետ գրանցեք նաև կիրառված սակագինը, որպեսզի հետագա գնային փոփոխությունը չփոխի անցյալի հաշվարկը։
  • Գործիքների համար պահեք tool_call_id, tool_type, վճարման միավորը, քանակը, tool_fee, sandbox_compute_fee և third_party_fee։ Եթե ծառայության հաշվում վճարն արդեն ներառված է մեկ այլ տողում, երկրորդ անգամ մի գումարեք։
  • Արդյունքի համար պահեք started_at, finished_at, retry_reason, attempt_status և workflow_success։ Վերջին դաշտը լրացրեք ամբողջ առաջադրանքի արդյունքի ստուգումից հետո։

Սա հավելվածի համար առաջարկվող հաշվառման սխեմա է, ոչ թե Agents API-ից ամբողջությամբ վերադարձվող պատրաստ օբյեկտ։ Դրա session և turn usage-ը կարող է բացակայել կամ հետո ճշտվել, իսկ առանձին cache write քանակը այդ դաշտերում չի երևում։ Եթե cache write-ի տվյալը լրացուցիչ հաշվառումից կամ մատակարարի վճարման գրառումից չունեք, ճշգրիտ մոդելային վճար մի ներկայացրեք. այդ տողը նշեք որպես գնահատական։

Յուրաքանչյուր կանչին կիրառեք համապատասխան սակագինը

Աղյուսակի մեկ տողի բանաձևը հետևյալն է՝ (չքեշավորված input × input սակագին + քեշից կարդացված input × cached սակագին + քեշում գրված input × cache write սակագին + output × output սակագին) ÷ 1 000 000, երբ գները սահմանված են մեկ միլիոն token-ի համար։ Input-ի երեք մասերը պետք է իրար չհամընկնեն. cache write-ը նույն token-ի վրա հավելյալ վճար չէ։ Reasoning token-ները նույնպես երկրորդ անգամ մի ավելացրեք, քանի որ ներառված են output-ի ընդհանուր քանակում։

Մոդելի, սպասարկման ռեժիմի և context-ի երկարության համապատասխան գինը վերցրեք OpenAI-ի API սակագների էջից. օրինակ՝ gpt-6-luna-ի Standard ռեժիմում կարճ context-ի մեկ միլիոն token-ի գները $0.10 են չքեշավորված input-ի, $0.01՝ cached input-ի, $0.125՝ cache write-ի և $0.50՝ output-ի համար։ Այլ մոդելի, ռեժիմի կամ երկար context-ի կանչին այդ թվերը մի տարածեք։ Եթե տվյալ workflow-ում մի քանի մոդել կա, յուրաքանչյուր կանչը հաշվեք իր սակագնով և միայն հետո գումարեք տողերը։

Մոդելային գումարին ավելացրեք գործիքների, sandbox-ի և երրորդ կողմի իրական վճարները։ Գործիքի վերադարձած տեքստը կարող է նաև հաջորդ մոդելային կանչի input դառնալ. այդ դեպքում կա գործիքի ծառայության վճար և այդ տեքստի մշակման token-ային վճար։ Հաշվարկը պահեք մեկ արժույթով, իսկ Հայաստանի համար դրամով բյուջե կազմելիս առանձին գրանցեք կիրառված փոխարժեքն ու փոխարկման օրը։

Երեք ամսական ծավալ հաշվեք նույն ենթադրություններով

Պայմանական օրինակում մեկ փորձը ներառում է հիմնական գործակալի երեք և ենթագործակալի երկու մոդելային կանչ։ Դրանց միասնական ծավալը 40 000 չքեշավորված input, 60 000 քեշից կարդացված input, 10 000 քեշում գրված input և 8 000 output token է։ Գործիքների ու միջավայրի պայմանական վճարը $0.02 է մեկ փորձի համար։ Վերևում նշված gpt-6-luna սակագներով մոդելային մասերը համապատասխանաբար $0.004, $0.0006, $0.00125 և $0.004 են. գործիքային վճարը գումարելուց հետո ստացվում է $0.02985 մեկ փորձի համար։ Սրանք հաշվարկի ենթադրություններ են, ոչ թե իրական գործակալների չափված միջին։

Ենթադրենք փորձերի 80%-ը հաջող է ավարտվում, իսկ անհաջող փորձը նույնքան է արժենում։ Մեկ հաջող ավարտի սպասվող արժեքն այդ դեպքում $0.02985 ÷ 0.80 = $0.0373125 է։ Նույն հաջողության բաժնով ամսական ծավալների հաշվարկը կլինի՝

  • 100 հաջող ավարտի համար՝ սպասվող 125 վճարովի փորձ և մոտ $3.73 ծախս։
  • 1 000 հաջող ավարտի համար՝ սպասվող 1 250 վճարովի փորձ և մոտ $37.31 ծախս։
  • 10 000 հաջող ավարտի համար՝ սպասվող 12 500 վճարովի փորձ և մոտ $373.13 ծախս։

Այս երեք թվերում փոխվել է միայն ծավալը. մեկ փորձի token-ները, գործիքների վճարը և հաջողության բաժինը նույնն են։ Եթե իրական աշխատանքների մի մասը երկար է, մյուսը՝ կարճ, յուրաքանչյուր խմբի համար հաշվեք առանձին արժեք ու հաջողության բաժին, ապա գումարեք ամսական ծախսերը։ Ամսական հաստատուն ծառայության վճարը ևս ավելացրեք առանձին. այն մեկ փորձի փոփոխական վճար համարելը կխեղաթյուրի փոքր և մեծ ծավալների համեմատությունը։

Կանխատեսման մեջ տեղ տվեք ծախսի տատանմանը

Միջինը ցույց է տալիս սպասվող բյուջեն, բայց չի նկարագրում երկար գործարկումների ազդեցությունը։ Իրական trace-երից առանձնացրեք մեկ workflow-ի արժեքի միջնարժեքը, բարձր ծախս ունեցող գործարկումների սահմանը և դրանց բաժինը ընդհանուր գումարում։ Նույն խմբերի համար պահեք հաջողության բաժինը, կրկնափորձերի քանակը և ենթագործակալների ծախսը. այդպես պարզ կլինի՝ թանկացել է առանձին կանչը, թե ավելացել է արդյունքին հասնելու կանչերի թիվը։

Քեշավորված input-ի բարձր բաժինն ինքնուրույն չի նշանակում էժան ավարտված աշխատանք. երկար պատմությունը կարող է բազմիցս ընթերցվել, իսկ ձախողված փորձերը՝ վճարվել։ Ամսական կանխատեսումը կազմեք հաջող ավարտների սպասվող քանակից և յուրաքանչյուր տեսակի աշխատանքի մեկ հաջող ավարտի արժեքից։ Երբ արդեն ունեք իրական ամսվա տվյալները, սպասվող գումարը համեմատեք ամբողջական trace-երի ու վճարման գրառումների գումարի հետ. անհամապատասխանությունը կարող է ցույց տալ բացակայող usage, գործիքային վճար կամ չհաշվառված կրկնափորձ։

Կարդացեք նաև:

Կիսվել:

Առնչվող հոդվածներ

Բաժանորդագրվեք մեր տեղեկագրին

Ստացեք Web3-ի, ԱԲ-ի և կրիպտոյի վերջին լուրերն անմիջապես ձեր էլ. փոստին։

0