November 21, 2023

Quanto costa investire in LLM?

Indaghiamo il costo effettivo dei Large Language Models (LLM) nel panorama IT, offrendo una disamina tecnica dei prezzi e strategie per massimizzare l'investimento in AI.

L'evoluzione rapida nel campo dell'intelligenza artificiale ha portato i Large Language Models (LLMs) sotto i riflettori, diventando un punto di svolta per molte aziende tecnologiche. Questi modelli potenti possono elaborare, comprendere e generare linguaggio umano con una precisione sorprendente, ma a quale costo? Con questo articolo, vogliamo offrirvi un'analisi dettagliata dei costi associati all'uso degli LLMs e come questi influenzano le decisioni di spesa IT.

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I Large Language Models (LLMs) hanno aperto nuove frontiere nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma con ogni nuova tecnologia emergono interrogativi sui costi. Per le aziende tech-oriented, capire il peso economico di questi strumenti è essenziale per bilanciare innovazione e sostenibilità finanziaria.

I Fattori di Costo dei LLM:
I prezzi per l'utilizzo di un LLM variano in base al modello scelto, alla dimensione della finestra di contesto, al volume di parole generate e al numero di richieste effettuate. Ad esempio, l'invio di una query che richiede una risposta di 200 parole potrebbe costare da 0,03$ a 3,60$, a seconda del modello di LLM utilizzato.

La Finestra di Contesto:
La finestra di contesto è la quantità di informazioni pregresse che possiamo fornire al modello per contestualizzare la risposta. Un esempio tecnico potrebbe essere l'addestramento di un LLM per riconoscere e replicare lo stile di codifica di un software specifico; caricando una porzione sostanziale del codice sorgente, possiamo migliorare la capacità dell'LLM di generare codice in linea con le aspettative dello stile aziendale.

Costo per Dati di Input e Output:
La quantità di testo fornito all'LLM e la lunghezza della risposta desiderata influenzano direttamente il costo. Ad esempio, generare una documentazione tecnica di 500 parole con GPT-4 può arrivare a costare 8,40$, mentre con modelli open-source come Llama2 di Facebook, il costo scende a 0,07$.

Altri esempi:

  • GPT-4: costo per 200 parole $3.60; per 500 parole $8,40; 4096 tokens
  • Llama2: costo per 200 parole $0,07; per 500 parole $0,14; 700 tokens
  • GPT-3.5: costo per 200 parole $1,50; per 500 parole $3,50; 2048 tokens

Scelta e Ottimizzazione del Modello:
La scelta del modello ideale dipende dal caso d'uso specifico. Per esempio, un'azienda che sviluppa un chatbot per assistenza tecnica potrebbe preferire un modello come GPT-3.5 per la sua capacità di generare risposte tecniche dettagliate, mentre un blog potrebbe optare per Llama2 per contenere i costi.

Dinamiche di Prezzo e Tendenze:
I prezzi degli LLM non sono statici. OpenAI ha recentemente annunciato una riduzione del costo per token del 300%, una tendenza al ribasso che si prevede continuerà con il miglioramento delle infrastrutture e l'ottimizzazione dei processi.

Il costo di integrazione di un LLM nelle strategie di business IT varia ampiamente. Nonostante il trend verso una riduzione dei costi, la selezione del modello appropriato e la sua ottimizzazione rimangono fondamentali per garantire un equilibrio tra innovazione tecnologica e efficienza dei costi.