9、大语言模型推理成本优化与提示工程实践

大语言模型推理成本优化与提示工程实践

在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。然而，使用这些模型时，成本优化是一个不可忽视的问题。本文将深入探讨如何通过提示工程来优化与大语言模型交互的成本，并提高交互的效率和准确性。

1. 使用OpenAI生成文本及成本计算

要使用OpenAI生成文本，可以使用完成API。以下是Python代码示例：

import openai

completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": 
"user", "content": "Say this is a test!"}])
print(completion.choices[0].message.content)

这类似于进行curl请求：

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
     "model": "gpt-3.5-turbo",
     "messages": [{"role": "user", "content": "Say this is a test!"}],
     "temperature": 0.7
   }'