A restrição da API a um máximo de 32.000 tokens, apesar da capacidade do modelo de suportar até 128.000 tokens, pode ser atribuída a vários fatores -chave:
1. Desempenho e estabilidade **
Limitar a contagem de token ajuda a manter o desempenho e a estabilidade da API. Limites de token mais altos podem levar ao aumento das demandas computacionais, o que pode resultar em tempos de resposta mais lentos e instabilidade potencial durante períodos de alto tráfego. Ao limitar o limite do token em 32K, os fornecedores podem garantir um desempenho mais consistente em diferentes cenários de uso [1].2. Experiência do usuário **
Um limite de token mais baixo incentiva os usuários a criar consultas mais concisas e focadas. Isso pode aumentar a qualidade geral da interação, promovendo uma comunicação mais clara entre os usuários e o modelo. Quando os usuários estão limitados a menos tokens, é mais provável que eles se envolvam em diálogo iterativo, em vez de sobrecarregar o modelo com entradas excessivamente longas [3].3. Gerenciamento de recursos **
Operar dentro de um limite de token definido permite um melhor gerenciamento de recursos no lado do servidor. Cada solicitação requer memória e poder de processamento e, ao restringir o uso de token, os provedores de serviços podem otimizar sua infraestrutura para lidar com solicitações mais simultâneas sem degradar a qualidade do serviço [2].4. Considerações de custo **
Limites de token mais altos podem levar ao aumento dos custos operacionais dos prestadores de serviços devido ao maior consumo de recursos. Ao manter um limite de 32k, os fornecedores podem gerenciar os custos com mais eficiência, oferecendo um serviço robusto que atenda às necessidades da maioria dos usuários [6].5. Restrições técnicas **
Também pode haver restrições técnicas relacionadas a como os modelos são implantados ou configurados em ambientes específicos. Por exemplo, algumas implementações podem não suportar totalmente limites de token mais altos devido a limitações em suas configurações de arquitetura ou implantação [4] [5].Em resumo, enquanto o modelo em si tem o potencial de uma janela de contexto maior, considerações práticas sobre desempenho, experiência do usuário, gerenciamento de recursos, custo e restrições técnicas levam a decisão de restringir a API a 32K tokens.
Citações:[1] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-4-continues-lead-googles-32k-models-match--match-token-ankit-parek
[2] https://learn.microsoft.com/en-auu/answers/questions/2121835/gpt-4o-has-a-35k-nput-token-token-climit
[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-iStue
[5] https://community.zapier.com/troubleSleshooting-99/chatgpt-error-400-max-token-is-oo-large-32768-this-model-supports-at-Most-4096-Concluir-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.googlecloudcommunity.com/gc/ai-ml/gemini-1-0-pro-tekon-count-not-32k/m-p/719426