【勉強メモ】OpenAI APIのコストを削減　APIコストの削減：LLMアプリケーションのキャッシングをマスターするSlash API Costs: Mastering Caching for LLM Applications

だいち

Slash API Costs: Mastering Caching for LLM Application(GPTにて要約）

概要

このビデオチュートリアルでは、LLM（Language Model）アプリケーションにおいてキャッシュ技術を使用してOpenAI APIのコストを節約する方法について説明します。キャッシュとは、元のプロンプトとレスポンスを一時的なストレージであるキャッシュに保存し、後続のクエリはAPI呼び出しを行わずにキャッシュからレスポンスを取得することで、レスポンス時間と関連するコストを削減するものです。このチュートリアルでは、Pythonとキャッシュツールライブラリを使用してキャッシュを実装する方法を説明し、Link Chainアプリケーションにキャッシュを組み込む方法も説明します。また、インメモリキャッシュ、SQLiteキャッシュ、Redisキャッシュなど、他のキャッシュオプションについても言及されています。

ハイライト

  • 💰 キャッシュ技術を実装することで、LLMアプリケーションにおけるOpenAI APIのコストを削減できます。

  • 📦 キャッシュとは、プロンプトとレスポンスを一時的なストレージであるキャッシュに保存することです。

  • ⏳ API呼び出しを行わずにキャッシュからレスポンスを取得することで、レスポンス時間が改善されます。

  • 🐍 Pythonとキャッシュツールライブラリを使用して、OpenAI APIを直接利用したアプリケーションにキャッシュを実装することができます。

  • ⛓️ キャッシュをLink Chainアプリケーションに組み込むことで、レスポンス時間とコストを最適化することができます。

  • 🗄️ インメモリキャッシュ、SQLiteキャッシュ、Redisキャッシュなど、さまざまなキャッシュオプションがあります。

  • 🔄 インメモリキャッシュは、似たような質問があるアプリケーションに適しています。

  • 📁 SQLiteキャッシュは、キャッシュをデータベースに書き込んで効率的な取得が可能です。

  • 🗃️ Redisキャッシュは、プロンプトとレスポンスの意味的な類似性をサポートする別のキャッシュオプションです。

この動画では、LLMプロジェクトのAPIコールに関連したコストとレスポンスタイプについて考慮し、キャッシュ技術を使用してコストを節約する方法を学びます。様々な種類のキャッシュについても紹介され、LLMプロジェクトの開発者にとって非常に重要なツールとなっています。また、この動画はPythonを使用して実装されます。

Detailed Summary for Slash API Costs: Mastering Caching for LLM Applications by Monica

00:00 Open AIのAPIコストを削減するために、キャッシュ技術を使用する方法について説明している。

  • APIコールに関連するコストとレスポンスタイプの改善にキャッシュ技術を使用できる。

  • キャッシュには、オリジナルのプロンプトとレスポンスが保存される。

  • ユーザーが同じクエリを行った場合、キャッシュにレスポンスがある場合は、レスポンス時間と関連するコストを節約できる。

  • Pythonとcache toolsライブラリを使用して、キャッシュをアプリケーションに実装する方法を説明している。

02:34 キャッシュを使用することでAPIコールのコストを削減し、レスポンスタイムを短縮できる。

  • キャッシュを使用すると同じテキストに対する予測が再度必要な場合にAPIコールを待つ必要がなくなる。

  • インメモリキャッシュの例を示し、自分自身のLLMアプリケーションに実装できることを説明している。

  • OpenAI LLMに限らず、ローカルまたはクラウドでホストされているオープンソースLLMにも適用できる。

  • 簡単な例を示し、時間を追跡するためのコールバックを使用してコールあたりのコストを把握する。

05:11 Open Air Modelを定義し、簡単なプロンプトを使用してコールバックを追跡する

  • DaVinciモデルをGPD 3.5 turbo 16kに置き換えてコストを削減

  • コンテキストマネージャーを使用してコールバックを追跡

  • モデルからの応答と合計時間を出力し、使用されたトークン数とコストを表示

07:46 キャッシュを有効にすると、APIコールを行わずに以前のバージョンを使用することができます。

  • キャッシュを使用すると、APIコールを行わずに以前のバージョンを使用できます。

  • データベースにキャッシュを書き込むこともできます。

  • SQLiteキャッシュを使用する場合は、データベースパスを定義する必要があります。

  • LAGチェーンには複数のキャッシュタイプがサポートされています。

10:21 キャッシュを使用する方法と種類について説明されている。

  • キャッシュを使用することで、トークンを使用しなくてもデータを取得できる。

  • In Memory CacheとSQL Lite Cache以外にもRedis CacheやGPT Cacheなどの種類がある。

  • Semantic Cacheを使用することで、意味的に類似した質問を区別できる。

  • OpenAIのEmbeddingsを使用することで、Embeddingsのコストが低くなる。

このビデオでは、APIコールのコストを削減し、LLMベースのアプリケーションのレスポンスタイムを改善するために、キャッシング技術を使用する方法を紹介します。OpenAIのAPIからのレスポンスをキャッシュするためのInMemoryCacheとSQLiteCacheを見ていきます。同じアプローチがオープンソースのモデルにも使えます。

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タイムスタンプ
イントロ[0:00]
なぜキャッシュなのか？[0:17]
LLMキャッシュ[1:09]
OpenAI APIを使ったキャッシュ: [1:35] (英語)
LangChainキャッシュ：[3:40]
SQLiteCache：[8:42]
その他のキャッシュ[10:40]
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Slash API Costs: Mastering Caching for LLM Applicationより

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