De beperking van de API tot maximaal 32.000 tokens, ondanks het vermogen van het model om maximaal 128.000 tokens te ondersteunen, kan worden toegeschreven aan verschillende belangrijke factoren:
1. Prestaties en stabiliteit **
Het beperken van de tokentelling helpt de prestaties en stabiliteit van de API te behouden. Hogere tokenlimieten kunnen leiden tot verhoogde computationele eisen, wat kan leiden tot langzamere responstijden en potentiële instabiliteit tijdens hoge verkeer. Door de tokenlimiet op 32K af te leggen, kunnen providers zorgen voor meer consistente prestaties in verschillende gebruiksscenario's [1].2. Gebruikerservaring **
Een lagere tokenlimiet moedigt gebruikers aan om meer beknopte en gerichte vragen te maken. Dit kan de algehele interactiekwaliteit verbeteren door een duidelijkere communicatie tussen gebruikers en het model te bevorderen. Wanneer gebruikers beperkt zijn tot minder tokens, zijn ze eerder geneigd om een iteratieve dialoog aan te gaan in plaats van het model te overweldigen met overmatig lange ingangen [3].3. Resource Management **
Werken binnen een gedefinieerde tokenlimiet zorgt voor een beter resource management aan de serverzijde. Elk verzoek vereist geheugen- en verwerkingskracht, en door het gebruik van token te beperken, kunnen serviceproviders hun infrastructuur optimaliseren om meer gelijktijdige verzoeken af te handelen zonder de kwaliteit van de services [2].4. Kostenoverwegingen **
Hogere tokenlimieten kunnen leiden tot verhoogde operationele kosten voor dienstverleners vanwege een groter verbruik van middelen. Door een 32K -limiet te handhaven, kunnen providers de kosten effectiever beheren en toch een robuuste service aanbieden die voldoet aan de behoeften van de meeste gebruikers [6].5. Technische beperkingen **
Er kunnen ook technische beperkingen zijn met betrekking tot hoe modellen worden geïmplementeerd of geconfigureerd in specifieke omgevingen. Sommige implementaties ondersteunen bijvoorbeeld mogelijk geen hogere tokenlimieten vanwege beperkingen in hun architectuur of implementatie -instellingen [4] [5].Samenvattend, hoewel het model zelf het potentieel heeft voor een groter contextvenster, brengen praktische overwegingen met betrekking tot prestaties, gebruikerservaring, resource management, kosten en technische beperkingen de beslissing om de API te beperken tot 32K -tokens.
Citaten:[1] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-4-continues-leadgoogles-32k-models-meet-match-token-ankit-pareek
[2] https://learn.microsoft.com/en-au/answers/questions/2121835/gpt-4o-has-a-35k-input-token-limit
[3] https://devblogs.microsoft.com/surface-duo/android-openai-chatgpt-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-to-large-32768-this-model-support-at-most-4096-complete-tokkens -39804
[6] https://themeisle.com/blog/chatgpt-api-cost/
[7] https://community.openai.com/t/anyone-can-explain-me-why-i-cannot-set-max-token-to-32k/951948
[8] https://www.reddit.com/r/openai/comment
[9] https://github.com/danny-avila/librechat/discussions/1077
[10] https://www.googlecloudcommunity.com/gc/ai-ml/gemini-1-0-tro-tekon-count-not-32k/m-p/719426