Ograniczenie API do maksymalnie 32 000 tokenów, pomimo zdolności modelu do obsługi do 128 000 tokenów, można przypisać kilku kluczowym czynnikom:
1. Wydajność i stabilność **
Ograniczenie liczby tokenów pomaga utrzymać wydajność i stabilność interfejsu API. Wyższe limity tokenów mogą prowadzić do zwiększonych wymagań obliczeniowych, co może powodować wolniejsze czasy reakcji i potencjalną niestabilność w okresach o wysokim ruchu. Wyprowadzając limit tokena na 32k, dostawcy mogą zapewnić bardziej spójną wydajność w różnych scenariuszach użytkowania [1].2. Doświadczenie użytkownika **
Niższy limit tokena zachęca użytkowników do tworzenia bardziej zwięzłych i skoncentrowanych zapytań. Może to zwiększyć ogólną jakość interakcji, promując wyraźniejszą komunikację między użytkownikami a modelem. Gdy użytkownicy są ograniczeni do mniejszej liczby tokenów, częściej angażują się w iteracyjny dialog niż przytłaczanie modelu nadmiernie długimi wejściami [3].3. Zarządzanie zasobami **
Działanie w określonym limicie tokena pozwala na lepsze zarządzanie zasobami po stronie serwera. Każde żądanie wymaga mocy pamięci i przetwarzania, a poprzez ograniczenie korzystania z tokenów dostawcy usług mogą zoptymalizować swoją infrastrukturę, aby obsługiwać bardziej jednoczesne żądania bez poniżania jakości usług [2].4. Rozważania dotyczące kosztów **
Wyższe limity tokenów mogą prowadzić do zwiększenia kosztów operacyjnych dla dostawców usług z powodu większego zużycia zasobów. Utrzymując limit 32 000, dostawcy mogą skuteczniej zarządzać kosztami, jednocześnie oferując solidną usługę, która spełnia potrzeby większości użytkowników [6].5. Ograniczenia techniczne **
Mogą również istnieć ograniczenia techniczne związane z sposobem wdrażania lub konfigurowania modeli w określonych środowiskach. Na przykład niektóre implementacje mogą nie w pełni obsługiwać wyższych limitów tokenów ze względu na ograniczenia w ich ustawieniach architektury lub wdrażania [4] [5].Podsumowując, podczas gdy sam model ma potencjał większego okna kontekstowego, praktyczne rozważania dotyczące wydajności, doświadczenia użytkownika, zarządzania zasobami, kosztów i ograniczeń technicznych powodują, że decyzja o ograniczeniu interfejsu API do 32 tokeńskich tokenów.
Cytaty:[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-large-32768-this-model-supports-at-most-4096-completecje-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/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