La restrizione dell'API a un massimo di 32.000 token, nonostante la capacità del modello di supportare fino a 128.000 token, può essere attribuita a diversi fattori chiave:
1. Performance e stabilità **
Limitare il conteggio dei token aiuta a mantenere le prestazioni e la stabilità dell'API. I limiti di token più elevati possono portare ad un aumento delle richieste computazionali, che possono comportare tempi di risposta più lenti e potenziale instabilità durante i periodi di traffico elevato. Cintendo il limite di token a 32K, i fornitori possono garantire prestazioni più coerenti tra diversi scenari di utilizzo [1].2. Esperienza utente **
Un limite di token inferiore incoraggia gli utenti a creare domande più concise e mirate. Ciò può migliorare la qualità di interazione complessiva promuovendo una comunicazione più chiara tra gli utenti e il modello. Quando gli utenti sono limitati a un minor numero di token, hanno maggiori probabilità di impegnarsi in un dialogo iterativo piuttosto che travolgere il modello con input eccessivamente lunghi [3].3. Gestione delle risorse **
Il funzionamento entro un limite token definito consente una migliore gestione delle risorse sul lato server. Ogni richiesta richiede la memoria e la potenza di elaborazione e limitando l'utilizzo dei token, i fornitori di servizi possono ottimizzare la propria infrastruttura per gestire più richieste simultanee senza degradare la qualità del servizio [2].4. Considerazioni sui costi **
I limiti di token più elevati possono portare ad un aumento dei costi operativi per i fornitori di servizi a causa di un maggiore consumo di risorse. Mantenendo un limite di 32k, i fornitori possono gestire i costi in modo più efficace offrendo comunque un servizio robusto che soddisfi le esigenze della maggior parte degli utenti [6].5. Vincoli tecnici **
Potrebbero esserci anche vincoli tecnici relativi al modo in cui i modelli sono distribuiti o configurati in ambienti specifici. Ad esempio, alcune implementazioni potrebbero non supportare pienamente limiti di token più elevati a causa di limiti nella loro architettura o impostazioni di distribuzione [4] [5].In sintesi, mentre il modello stesso ha il potenziale per una finestra di contesto più ampia, considerazioni pratiche in merito alle prestazioni, all'esperienza dell'utente, alla gestione delle risorse, ai costi e ai vincoli tecnici che guidano la decisione di limitare l'API a token a 32K.
Citazioni:[1] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-4-continues-lead-googles-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-too-large-32768-this-model-supports-at-most-4096-Compltion-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_highlight_more/
[9] https://github.com/danny-avila/librechat/discussions/1077
[10] https://www.googlecloudcomunity.com/gc/ai-ml/gemini-1-0-pro-tekon-count-not-32k/m-p/719426