Обмеження API максимум 32 000 жетонів, незважаючи на здатність моделі підтримувати до 128 000 жетонів, можна віднести до декількох ключових факторів:
1. Продуктивність та стабільність **
Обмеження кількості жетонів допомагає підтримувати продуктивність та стабільність API. Більш високі межі токенів можуть призвести до збільшення обчислювальних потреб, що може призвести до більш повільного часу реакції та потенційної нестабільності протягом періодів високого руху. Обмежуючи ліміт маркера на 32 тис., Постачальники можуть забезпечити більш послідовну продуктивність у різних сценаріях використання [1].2. Досвід користувача **
Нижній ліміт маркера спонукає користувачів здійснювати більш стислі та цілеспрямовані запити. Це може підвищити загальну якість взаємодії, сприяючи більш чіткому спілкуванню між користувачами та моделлю. Коли користувачі обмежуються меншою кількістю жетонів, вони швидше беруть участь у ітеративному діалозі, а не переважають модель із надмірно тривалими входами [3].3. Управління ресурсами **
Експлуатація в межах визначеної межі маркера дозволяє краще керувати ресурсами на стороні сервера. Кожен запит вимагає потужності пам'яті та обробки, а також обмежуючи використання токенів, постачальники послуг можуть оптимізувати свою інфраструктуру для обробки більш одночасних запитів без погіршення якості послуг [2].4. міркування щодо витрат **
Більш високі межі токенів можуть призвести до збільшення експлуатаційних витрат для постачальників послуг через більший споживання ресурсів. Підтримуючи ліміт 32K, постачальники можуть більш ефективно керувати витратами, пропонуючи надійну послугу, яка відповідає потребам більшості користувачів [6].5. Технічні обмеження **
Також можуть бути технічні обмеження, пов'язані з тим, як моделі розгортаються або налаштовані в конкретних середовищах. Наприклад, деякі реалізації можуть не повністю підтримувати більш високі межі токенів через обмеження в їх архітектурі або налаштуваннях розгортання [4] [5].Підсумовуючи це, хоча сама модель має потенціал для більшого вікна контексту, практичні міркування щодо ефективності, досвіду користувачів, управління ресурсами, вартості та технічних обмежень призводять до рішення про обмеження API до 32 -кратних жетонів.
Цитати:[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-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-complete-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--0-po-tekon-count-not-32k/m-p/719426