Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon 128K를 지원하는 모델에도 불구하고 API를 32K 토큰으로 제한하는 주된 이유는 무엇입니까?


128K를 지원하는 모델에도 불구하고 API를 32K 토큰으로 제한하는 주된 이유는 무엇입니까?


최대 128,000 개의 토큰을 지원할 수있는 모델의 기능에도 불구하고 API를 최대 32,000 개의 토큰으로 제한하는 것은 몇 가지 주요 요인에 기인 할 수 있습니다.

1. 성능과 안정성 **

토큰 수를 제한하면 API의 성능과 안정성을 유지하는 데 도움이됩니다. 토큰 한도가 높을수록 계산 수요가 증가 할 수 있으며, 이로 인해 교통량이 많은 동안 응답 시간이 느려지고 잠재적 불안정이 발생할 수 있습니다. 토큰 제한을 32K로 캡핑함으로써 제공자는 다양한 사용 시나리오에서보다 일관된 성능을 보장 할 수 있습니다 [1].

2. 사용자 경험 **

더 낮은 토큰 한도는 사용자가 더 간결하고 집중된 쿼리를 만들도록 권장합니다. 이는 사용자와 모델 간의 더 명확한 커뮤니케이션을 촉진하여 전반적인 상호 작용 품질을 향상시킬 수 있습니다. 사용자가 토큰이 적은 것으로 제한되면, 모델을 지나치게 긴 입력으로 압도하는 대신 반복 대화에 참여할 가능성이 더 높습니다 [3].

3. 자원 관리 **

정의 된 토큰 한도 내에서 작동하면 서버 측에서 더 나은 리소스 관리가 가능합니다. 각 요청에는 메모리 및 처리 능력이 필요하며 토큰 사용을 제한함으로써 서비스 제공 업체는 서비스 품질을 저하시키지 않으면 서보다 동시 요청을 처리하기 위해 인프라를 최적화 할 수 있습니다 [2].

4. 비용 고려 사항 **

토큰 한도가 높을수록 자원 소비가 증가함에 따라 서비스 제공 업체의 운영 비용이 증가 할 수 있습니다. 제공 업체는 32K 한도를 유지함으로써 비용을보다 효과적으로 관리하면서 대부분의 사용자의 요구를 충족시키는 강력한 서비스를 제공 할 수 있습니다 [6].

5. 기술적 제약 **

특정 환경에서 모델을 배포하거나 구성하는 방법과 관련된 기술적 제약이있을 수 있습니다. 예를 들어, 일부 구현은 아키텍처 또는 배포 설정의 한계로 인해 더 높은 토큰 제한을 완전히 지원하지 않을 수 있습니다 [4] [5].

요약하면, 모델 자체는 더 큰 컨텍스트 창에 대한 잠재력을 가지고 있지만 성능, 사용자 경험, 리소스 관리, 비용 및 기술적 제약 조건에 관한 실질적인 고려 사항은 API를 32k 토큰으로 제한하기로 결정한 결정을 이끌어냅니다.

인용 :
[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--a-35k- 입력-kon-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-large-32768-이 model-supports-at-most-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-pro-ton-not-not-32k/m-p/719426