Ограничение API до максимум 32 000 токенов, несмотря на возможность модели поддерживать до 128 000 токенов, может быть связано с несколькими ключевыми факторами:
1. Производительность и стабильность **
Ограничение количества токенов помогает поддерживать производительность и стабильность API. Более высокие пределы токена могут привести к увеличению вычислительных требований, что может привести к более медленному времени отклика и потенциальной нестабильности в период с высоким трафиком. Укрепив предел тона на уровне 32 тыс., Поставщики могут обеспечить более постоянную производительность в разных сценариях использования [1].2. Пользовательский опыт **
Более низкий токен побуждает пользователей создавать более краткие и сфокусированные запросы. Это может улучшить общее качество взаимодействия, способствуя более четкой связи между пользователями и моделью. Когда пользователи ограничены меньшим количеством жетонов, они с большей вероятностью будут участвовать в итерационном диалоге, а не подавляют модель чрезвычайно длинными входами [3].3. Управление ресурсами **
Работа в пределах определенного предела токена позволяет лучше управлять ресурсами на стороне сервера. Каждый запрос требует мощности памяти и обработки, и, ограничивая использование токенов, поставщики услуг могут оптимизировать свою инфраструктуру для обработки более одновременных запросов без ухудшения качества обслуживания [2].4. Соображения стоимости **
Более высокие ограничения токенов могут привести к увеличению эксплуатационных расходов для поставщиков услуг из -за большего потребления ресурсов. Поддерживая ограничение в 32 тыс., Поставщики могут более эффективно управлять затратами, все еще предлагая надежную услугу, которая отвечает потребностям большинства пользователей [6].5. Технические ограничения **
Также могут быть технические ограничения, связанные с тем, как модели развернуты или настроены в определенных средах. Например, некоторые реализации могут не полностью поддерживать более высокие ограничения токенов из -за ограничений в их архитектуре или настройках развертывания [4] [5].Таким образом, в то время как сама модель имеет потенциал для более крупного контекстного окна, практические соображения, касающиеся производительности, пользовательского опыта, управления ресурсами, затрат и технических ограничений, способствуют решению ограничить API токенами 32K.
Цитаты:[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-cplureation-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/
[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