Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jaké jsou hlavní důvody pro omezení API na 32k tokeny, přestože model podporuje 128K


Jaké jsou hlavní důvody pro omezení API na 32k tokeny, přestože model podporuje 128K


| Omezení API na maximálně 32 000 tokenů, navzdory schopnosti modelu podporovat až 128 000 tokenů, lze připsat několika klíčovým faktorům:

1. výkon a stabilita **

Omezení počtu tokenů pomáhá udržovat výkon a stabilitu API. Vyšší limity tokenu mohou vést ke zvýšeným výpočetním požadavkům, což může mít za následek pomalejší doba odezvy a potenciální nestabilitu během období s vysokým provozem. Omezením limitu tokenu na 32K mohou poskytovatelé zajistit konzistentnější výkon v různých scénářích použití [1].

2.. Uživatelská zkušenost **

Nižší limit tokenu povzbuzuje uživatele, aby vytvořili stručnější a soustředěnější dotazy. To může zvýšit celkovou kvalitu interakce podporou jasnější komunikace mezi uživateli a modelem. Pokud jsou uživatelé omezeni na méně žetonů, je pravděpodobnější, že se zapojí do iterativního dialogu, spíše než překonají model s příliš dlouhými vstupy [3].

3. správa zdrojů **

Provozování v rámci definovaného limitu tokenů umožňuje lepší správu zdrojů na straně serveru. Každá žádost vyžaduje paměť a sílu zpracování a omezením využití tokenů mohou poskytovatelé služeb optimalizovat svou infrastrukturu tak, aby zvládli více současných požadavků bez zhoršení kvality služeb [2].

4. Úvahy o nákladech **

Vyšší limity tokenu mohou vést ke zvýšeným provozním nákladům pro poskytovatele služeb v důsledku větší spotřeby zdrojů. Udržováním limitu 32K mohou poskytovatelé spravovat náklady efektivněji a přitom nabízet robustní službu, která vyhovuje potřebám většiny uživatelů [6].

5. Technická omezení **

Mohou také existovat technická omezení související s tím, jak jsou modely nasazovány nebo nakonfigurovány v konkrétních prostředích. Například některé implementace nemusí plně podporovat vyšší limity tokenů kvůli omezením jejich architektury nebo nastavení nasazení [4] [5].

Stručně řečeno, zatímco samotný model má potenciál pro větší kontextové okno, praktické úvahy týkající se výkonu, uživatelských zkušeností, správy zdrojů, nákladů a technických omezení řídí rozhodnutí omezit API na 32K tokeny.

Citace:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-4-continues-lead-googles-32K-Models-Match-Token-Ankit-Pareek
[2] https://learn.microsoft.com/en-au/answers/questions/2121835/gpt-has-a-35k-input-token-limit
[3] https://devblogs.microsoft.com/surface-duo/android-openai-catgpt-15/
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2116223/azure-openai-token-limit-issue
[5] https://community.zapier.com/troubleshooting-99/chatgpt-error-400-max-token-is-too-large-32768-This-Model-supports-tmost-4096-Completion-Tokens -39804
[6] https://themeisle.com/blog/chatgpt-api-cost/
[7] https://community.openai.com/t/anyone-can-explain-me-why-i-cannot-max-token-to-32k/951948
[8] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1h7jm52/one_thing_that_openai_shouldve_highlighted_more/
[9] https://github.com/danny-avila/librechat/discussions/1077
[10] https://www.googlecloudcommunity.com/gc/ai-ml/gemini-1-0-tekon-cont-not-32k/m-p/719426