Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →

Monitorizarea consumului de tokeni și costurilor per program compilat în DSPy & Programare Algoritmică LLM

Sintaxă & invocare
lm.history -> token usage aggregation

DSPy monitorizează numărul total de tokeni de intrare (prompt tokens) și de ieșire (completion tokens) consumați de fiecare modul și de întreg procesul de optimizare. Dezvoltatorii pot interoga consumul acumulat pentru a calcula costul financiar exact al unei sesiuni de compilare.

Contabilitate Precisă a Consumului de Tokeni

Previne surprizele bugetare și permite raportarea exactă a eficienței operaționale.

import dspy

lm = dspy.settings.lm
# Rulare sarcină...
print("Total apeluri efectuate:", len(lm.history))
total_tokens = sum(call.get("usage", {}).get("total_tokens", 0) for call in lm.history)
print(f"Total tokeni consumați în sesiune: {total_tokens}")

Utilizarea corectă a acestei funcționalități în DSPy asigură programarea algoritmică robustă a modelelor mari de limbaj, decuplând arhitectura codului de redactarea fragilă a prompturilor manuale.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Monitorizarea consumului de tokeni și costurilor per program compilat

Ai o întrebare despre Monitorizarea consumului de tokeni și costurilor per program compilat sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.