Die Einschränkung der API auf maximal 32.000 Token, trotz der Fähigkeit des Modells, bis zu 128.000 Token zu unterstützen, kann auf mehrere Schlüsselfaktoren zurückgeführt werden:
1. Leistung und Stabilität **
Durch die Begrenzung der Token -Anzahl wird die Leistung und Stabilität der API aufrechterhalten. Höhere Token-Grenzen können zu erhöhten Rechenanforderungen führen, was zu langsameren Reaktionszeiten und potenziellen Instabilität während hoher Laufzeit führen kann. Durch die Begrenzung der Token -Grenze bei 32.000 können Anbieter eine konsistentere Leistung in verschiedenen Nutzungsszenarien sicherstellen [1].2. Benutzererfahrung **
Eine niedrigere Token -Grenze ermutigt die Benutzer, prägnantere und fokussierte Abfragen zu erstellen. Dies kann die allgemeine Interaktionsqualität verbessern, indem eine klarere Kommunikation zwischen Benutzern und dem Modell fördert. Wenn Benutzer auf weniger Token beschränkt sind, sind sie eher iterativen Dialog als überwältigend, als das Modell mit übermäßig langen Eingaben zu überwältigen [3].3. Ressourcenmanagement **
Das Betrieb innerhalb eines definierten Token -Limits ermöglicht eine bessere Ressourcenverwaltung auf der Serverseite. Jede Anfrage erfordert Speicher- und Verarbeitungsleistung. Durch die Einschränkung der Token -Nutzung können Dienstanbieter ihre Infrastruktur optimieren, um gleichzeitigere Anfragen zu bearbeiten, ohne die Servicequalität zu verschlechtern [2].4. Kostenüberlegungen **
Höhere Token -Grenzen können aufgrund des größeren Ressourcenverbrauchs zu erhöhten Betriebskosten für Dienstleister führen. Durch die Aufrechterhaltung eines 32 -km -Grenzwerts können Anbieter die Kosten effektiver verwalten und gleichzeitig einen robusten Dienst anbieten, der den Anforderungen der meisten Benutzer entspricht [6].5. Technische Einschränkungen **
Möglicherweise gibt es auch technische Einschränkungen in Bezug auf die Bereitstellung oder Konfiguration von Modellen in bestimmten Umgebungen. Beispielsweise unterstützen einige Implementierungen aufgrund der Einstellungen der Architektur oder ihrer Bereitstellung möglicherweise nicht vollständig höhere Token -Grenzen [4] [5].Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Modell selbst das Potenzial für ein größeres Kontextfenster hat, praktische Überlegungen in Bezug auf Leistung, Benutzererfahrung, Ressourcenmanagement, Kosten und technische Einschränkungen die Entscheidung, die API auf 32K -Token zu beschränken.
Zitate:[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-4o-has-a-35k-input-token-limit
[3] https://devblogs.microsoft.com/surfaceduo/android-openai-chatgpt-15/
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2116223/azure-openai-teken-limit- isue
[5] https://community.zapier.com/troubleshooting-99/chatgpt-error-400-max-token-too-large-32768-tis-model-support-at-most-4096-pletion-tokens -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/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-pro--tekon-count-not-32k/m-p/719426