最大128,000トークンをサポートするモデルの機能にもかかわらず、APIの最大32,000トークンへの制限は、いくつかの重要な要因に起因する可能性があります。
1。パフォーマンスと安定性**
トークンカウントの制限は、APIのパフォーマンスと安定性を維持するのに役立ちます。トークン制限が高いと計算需要が増加する可能性があり、それにより、応答時間が遅くなり、トラフィック中の潜在的な不安定性が発生する可能性があります。トークン制限を32Kに上限することにより、プロバイダーはさまざまな使用シナリオでより一貫したパフォーマンスを確保できます[1]。2。ユーザーエクスペリエンス**
トークンの制限が低いと、ユーザーはより簡潔で集中したクエリを作成することが促進されます。これにより、ユーザーとモデル間のより明確な通信を促進することにより、全体的な相互作用の品質を向上させることができます。ユーザーがトークンの少ない場合、過度に長い入力でモデルを圧倒するのではなく、反復的な対話に従事する可能性が高くなります[3]。3。リソース管理**
定義されたトークン制限内で操作することで、サーバー側でのリソース管理を改善できます。各リクエストにはメモリと処理能力が必要であり、トークンの使用を制限することにより、サービスプロバイダーはインフラストラクチャを最適化して、サービス品質を低下させることなく、より多くの同時リクエストを処理できます[2]。4。コストに関する考慮事項**
トークンの制限が高いと、リソースの消費量が増えるため、サービスプロバイダーの運用コストが増加する可能性があります。 32K制限を維持することにより、プロバイダーはほとんどのユーザーのニーズを満たす堅牢なサービスを提供しながら、コストをより効果的に管理できます[6]。5。技術的な制約**
また、特定の環境でモデルの展開または構成方法に関連する技術的制約もあります。たとえば、一部の実装は、アーキテクチャまたは展開設定の制限により、より高いトークン制限を完全にサポートしない場合があります[4] [5]。要約すると、モデル自体にはより大きなコンテキストウィンドウの可能性がありますが、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、リソース管理、コスト、および技術的制約に関する実用的な考慮事項は、APIを32Kトークンに制限する決定を促進します。
引用:[1] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-4-continues-lead-googles-32k-models-match-match-token-ankit-pareek
[2] https://learn.microsoft.com/en-auswers/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-compledecute-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-token-token-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