Ottimizzare i costi degli LLM | ElevenLabs Documentation

Panoramica

Gestire i costi di inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è essenziale per sviluppare applicazioni IA sostenibili. Questa guida illustra le strategie principali per ottimizzare la spesa sulla piattaforma ElevenLabs utilizzandone al meglio le funzionalità. Per informazioni dettagliate su capacità e prezzi dei modelli, consulta la nostra documentazione principale sugli LLM.

ElevenLabs riduce i costi riducendo l’inferenza dei modelli durante i periodi di silenzio. Questi periodi vengono fatturati al 5% della normale tariffa al minuto. Per maggiori dettagli, consulta la pagina panoramica di ElevenAgents .

Comprendere i costi di inferenza

I costi di inferenza degli LLM sulla nostra piattaforma sono influenzati principalmente da:

Token di input: La quantità di dati elaborati dal prompt, incluse le query degli utenti, le istruzioni di sistema ed eventuali dati contestuali.
Token di output: Il numero di token generati dall’LLM nella risposta.
Scelta del modello: I diversi LLM hanno prezzi per token diversi. I modelli più potenti comportano generalmente costi più elevati.

Monitorare l’utilizzo tramite la dashboard o l’API di ElevenLabs è fondamentale per individuare le aree in cui ridurre i costi. Puoi anche stimare il costo LLM previsto di un agente direttamente da Claude o da un altro client MCP tramite il server MCP fornito, utile per confrontare i modelli prima di apportare una modifica.

Selezione strategica del modello

Scegliere l’LLM più adatto è un fattore chiave per l’efficienza dei costi.

Dimensionamento adeguato: Seleziona il modello meno complesso (e in genere meno costoso) in grado di eseguire in modo affidabile l’attività specifica. Evita di utilizzare modelli costosi per operazioni semplici. Ad esempio, modelli come gemini-2.0-flash di Google offrono prezzi molto competitivi per molte attività comuni. Consulta sempre l’elenco completo degli LLM supportati per conoscere prezzi e capacità aggiornati.
Sperimentazione: Prova vari modelli per le tue attività, confrontando la qualità dell’output con i costi sostenuti. Considera il supporto linguistico, le esigenze relative alla finestra di contesto e le competenze specializzate.

Ottimizzazione dei prompt

Il prompt engineering è una tecnica efficace per ridurre il consumo di token e i costi associati. Creando prompt di sistema chiari, concisi e privi di ambiguità, puoi guidare il modello a produrre risposte più efficienti. Elimina formulazioni ridondanti e contesto superfluo che potrebbero aumentare il numero di token. Valuta di indicare esplicitamente al modello la lunghezza desiderata dell’output, ad esempio aggiungendo frasi come “Limita la risposta a due frasi” o “Fornisci un breve riepilogo”. Queste semplici istruzioni possono ridurre significativamente il numero di token di output, mantenendo al contempo qualità e pertinenza dei contenuti generati.

Progettazione modulare: Per flussi conversazionali complessi, usa il trasferimento agente-agente. In questo modo puoi suddividere un unico grande prompt di sistema in più prompt più piccoli e specializzati, ciascuno gestito da un agente diverso. Ciò riduce significativamente il numero di token per interazione, caricando solo il prompt contestualmente rilevante per la fase corrente della conversazione, anziché un prompt completo progettato per tutte le possibilità.

Sfruttare conoscenza e recupero delle informazioni

Per le applicazioni che richiedono l’accesso a grandi volumi di informazioni, la Retrieval Augmented Generation (RAG) e una knowledge base ben gestita sono fondamentali.

RAG efficiente:
- La RAG riduce i token di input fornendo all’LLM solo estratti pertinenti dalla tua Knowledge Base, anziché includere dati estesi nel prompt.
- Ottimizza il retriever affinché recuperi solo i “chunk” di informazioni più pertinenti.
- Regola dimensione e sovrapposizione dei chunk per bilanciare contesto e numero di token.
- Scopri di più sull’implementazione della RAG.
Dimensione del contesto:
- Assicurati che la tua Knowledge Base contenga informazioni accurate, aggiornate e pertinenti.
- Contenuti ben strutturati migliorano la precisione del recupero e riducono l’utilizzo di token dovuto a contesto irrilevante.

Utilizzo intelligente degli strumenti

L’uso degli strumenti webhook consente agli LLM di delegare attività ad API esterne o codice personalizzato, con costi potenzialmente inferiori.

Delega delle attività: Individua le attività deterministiche e quelle che richiedono dati in tempo reale, calcoli complessi o interazioni API (ad esempio, ricerche nel database e chiamate a servizi esterni).
Orchestrazione: L’LLM agisce da orchestratore ed effettua chiamate strutturate agli strumenti. Spesso è molto più efficiente in termini di token rispetto a tentare attività complesse solo tramite prompt.
Descrizioni degli strumenti: Fornisci descrizioni chiare e concise per ogni strumento, consentendo all’LLM di usarli in modo efficiente e accurato.

Checklist

Valuta di applicare queste tecniche per ridurre i costi:

Funzionalità	Impatto sui costi	Azioni consigliate
Scelta dell’LLM	Riduce il costo per token	Seleziona il modello più piccolo ed economico che esegua l’attività in modo affidabile. Sperimenta e confronta costi e qualità.
LLM personalizzati	Costo di inferenza potenzialmente inferiore per attività specializzate	Valutali per attività specifiche ad alto volume; esegui il fine-tuning su dati proprietari per creare modelli più piccoli ed efficienti.
Prompt di sistema	Riduce i token di input e output, guida il comportamento del modello	Sii conciso, chiaro e specifico. Indica il formato e la lunghezza dell’output desiderati (ad es. “sii breve”, “usa JSON”).
Prompt utente	Riduce i token di input	Incoraggia query specifiche; usa strategicamente esempi few-shot; riassumi o seleziona la cronologia pertinente.
Controllo dell’output	Riduce i token di output	Richiedi riepiloghi o informazioni chiave; usa `max_tokens` con cautela; perfeziona i prompt per ottenere una concisione naturale.
RAG	Riduce i token di input evitando un contesto ampio nel prompt	Ottimizza il retriever per la pertinenza; regola dimensione/sovrapposizione dei chunk; garantisci embedding e algoritmi di ricerca di alta qualità.
Knowledge base	Migliora l’efficienza della RAG, riducendo i token irrilevanti	Gestiscila regolarmente; rimuovi le informazioni obsolete; assicurati che struttura, metadati e tagging favoriscano un recupero preciso.
Strumenti (funzioni)	Evita chiamate LLM per attività specifiche; riduce i token	Delega agli strumenti le attività deterministiche, con molti calcoli o che coinvolgono API esterne. Progetta descrizioni chiare degli strumenti per l’LLM.
Trasferimento dell’agente	Consente di usare modelli meno costosi per le parti più semplici delle attività	Usa agenti più semplici/economici per il triage iniziale e le FAQ; trasferisci ad agenti più capaci solo quando necessario; scomponi prompt grandi in prompt più piccoli tra vari agenti

Gestione della cronologia delle conversazioni

Per le conversazioni con stato, anziché passare più trascrizioni della conversazione come parte del prompt di sistema, implementa tecniche di riepilogo della cronologia o finestra scorrevole per mantenere il contesto snello. Ciò può essere particolarmente efficace nella creazione di applicazioni per consumatori e spesso può essere gestito alla ricezione di un webhook post-chiamata.

Monitora continuamente l’utilizzo e i costi degli LLM. Rivedi e perfeziona regolarmente prompt, configurazioni RAG e integrazioni degli strumenti per garantire un’efficienza dei costi costante.