AI Agent Roadmap
Chào mừng các bạn đã quay trở lại với series “AI Agent Roadmap”! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá AI Agent là gì và cách chúng hoạt động, đi sâu vào vòng lặp Agent (Nhận thức, Suy luận, Hành động), tìm hiểu cách xây dựng các công cụ hỗ trợ Agent, khám phá các trường hợp sử dụng thực tế (bao gồm cả ứng dụng trong game), và đặc biệt là hiểu về Transformers và LLM – nền tảng cốt lõi của nhiều Agent hiện đại. Chúng ta cũng đã thảo luận về ảnh hưởng của Tokenization và cửa sổ ngữ cảnh (Context Window) đến hiệu năng của LLM. Hôm nay, chúng ta sẽ chạm đến một khía cạnh cực kỳ quan trọng khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua API: chi phí. Cụ thể, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về mô hình định giá dựa trên token và cách tối ưu hóa chi phí cho các tải công việc AI của bạn.
Mục lục
Token là gì trong Bối cảnh Định giá?
Như chúng ta đã tìm hiểu trong bài về ảnh hưởng của Tokenization, token là các đơn vị văn bản nhỏ mà mô hình LLM xử lý. Chúng có thể là một từ, một phần của từ, hoặc thậm chí là một ký tự đặc biệt. Các nhà cung cấp dịch vụ LLM như OpenAI, Anthropic, Google, v.v., định giá việc sử dụng API của họ dựa trên số lượng token bạn gửi vào (input tokens hay prompt tokens) và số lượng token mô hình trả về (output tokens hay completion tokens). Đây là mô hình định giá phổ biến nhất bởi vì lượng tính toán mà mô hình thực hiện tỷ lệ thuận với số lượng token nó phải xử lý (input) và tạo ra (output).
Khi bạn gửi một yêu cầu (prompt) đến API của LLM, văn bản của bạn sẽ được chuyển đổi thành token. Mô hình sẽ xử lý các token này (dựa trên cửa sổ ngữ cảnh Cửa sổ Ngữ cảnh) và tạo ra văn bản phản hồi, văn bản này cũng được chuyển đổi thành token. Bạn bị tính phí dựa trên tổng số token ở cả hai đầu:
- Input Tokens: Số token trong prompt của bạn (bao gồm cả hướng dẫn hệ thống, lịch sử trò chuyện, và bất kỳ thông tin nào bạn cung cấp).
- Output Tokens: Số token trong phản hồi do mô hình tạo ra.
Mức giá cho input token và output token thường khác nhau, với output token thường có giá cao hơn đáng kể. Điều này là do việc tạo ra văn bản (output) đòi hỏi nhiều tính toán hơn so với việc xử lý văn bản đầu vào (input). Các mô hình khác nhau cũng có mức giá token rất khác nhau. Các mô hình mạnh hơn, lớn hơn (ví dụ: GPT-4) sẽ có giá token cao hơn nhiều so với các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn (ví dụ: GPT-3.5-turbo).
Tại sao Định giá theo Token lại Quan trọng với AI Agent?
Đối với các AI Agent, đặc biệt là những Agent sử dụng vòng lặp Agent để suy luận và thực hiện hành động lặp đi lặp lại, chi phí theo token có thể tăng lên rất nhanh. Mỗi bước trong vòng lặp Agent thường liên quan đến một hoặc nhiều lời gọi API tới LLM:
- Nhận thức (Perception): Xử lý thông tin đầu vào, có thể cần LLM để diễn giải dữ liệu phi cấu trúc.
- Suy luận (Reasoning): LLM phân tích thông tin, đưa ra kế hoạch, quyết định hành động tiếp theo. Đây là bước tốn kém nhất vì prompt thường dài (chứa lịch sử, mục tiêu, công cụ có sẵn) và output cũng có thể dài (kế hoạch chi tiết, lý do).
- Hành động (Action): Thực hiện hành động (sử dụng công cụ), kết quả của hành động này lại trở thành input cho bước Nhận thức/Suy luận tiếp theo.
Một Agent có thể thực hiện nhiều “turn” hoặc “step” để hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp. Mỗi step là một vòng lặp, mỗi vòng lặp là một hoặc nhiều lời gọi LLM, và mỗi lời gọi là một lượng token đáng kể. Prompt cho các bước sau có xu hướng dài ra do cần bao gồm lịch sử trò chuyện/lịch sử thực thi để duy trì ngữ cảnh. Do đó, việc hiểu và tối ưu chi phí token là cực kỳ quan trọng để xây dựng các Agent hiệu quả và kinh tế.
Hiểu Rõ Cách Tính Token và Chi Phí
Mỗi nhà cung cấp API LLM sử dụng một bộ mã hóa token riêng. Ví dụ, OpenAI sử dụng bộ mã hóa Tiktoken. Số lượng token cho cùng một đoạn văn bản có thể hơi khác nhau giữa các mô hình và nhà cung cấp.
Bạn có thể sử dụng các thư viện hoặc công cụ do nhà cung cấp cung cấp để ước tính số token trước khi gửi yêu cầu. Ví dụ, với OpenAI:
import tiktoken
def count_tokens(text: str, model_name: str) -> int:
"""Counts the number of tokens in a text using Tiktoken."""
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model_name)
except KeyError:
# Fallback for models not directly supported by name
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Common encoding
return len(encoding.encode(text))
# Example usage
prompt_text = "Đây là một ví dụ về văn bản để đếm token."
model_to_use = "gpt-4o" # Or "gpt-3.5-turbo" etc.
num_tokens = count_tokens(prompt_text, model_to_use)
print(f"Văn bản: '{prompt_text}'")
print(f"Số lượng token (ước tính cho {model_to_use}): {num_tokens}")
Hiểu rõ cách tính này giúp bạn dự đoán chi phí. Hơn nữa, giá token cũng khác nhau rất lớn giữa các mô hình. Dưới đây là bảng ví dụ (giá có thể thay đổi, kiểm tra trang giá chính thức của nhà cung cấp):
| Mô hình | Giá Input Token (mỗi 1 triệu token) | Giá Output Token (mỗi 1 triệu token) | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $5.00 | $15.00 | Mạnh mẽ, nhanh, tối ưu chi phí so với GPT-4 trước đây |
| GPT-4 Turbo | $10.00 | $30.00 | Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, kiến thức cập nhật hơn (so với GPT-4 8K) |
| GPT-3.5 Turbo | $0.50 | $1.50 | Nhanh, rẻ, tốt cho các tác vụ đơn giản |
| Claude 3 Opus | $15.00 | $75.00 | Mạnh mẽ, cửa sổ ngữ cảnh lớn (200K) |
| Claude 3 Sonnet | $3.00 | $15.00 | Cân bằng giữa hiệu năng và chi phí |
| Claude 3 Haiku | $0.25 | $1.25 | Nhanh nhất, rẻ nhất |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 | Cửa sổ ngữ cảnh cực lớn (1M) |
(Lưu ý: Bảng này chỉ mang tính chất tham khảo, giá thực tế có thể thay đổi và khác nhau giữa các phiên bản mô hình hoặc chính sách của nhà cung cấp).
Qua bảng này, bạn có thể thấy sự khác biệt rất lớn về giá giữa các mô hình và giữa input/output token. Một Agent thực hiện nhiều bước, mỗi bước tạo ra output dài, sử dụng mô hình đắt tiền như Claude 3 Opus có thể tốn kém hơn rất nhiều so với Agent sử dụng GPT-3.5 Turbo hoặc Claude 3 Haiku cho các tác vụ tương tự.
Các Chiến Lược Tối Ưu Chi Phí Token
Khi đã hiểu rõ cách định giá, chúng ta có thể áp dụng các chiến lược cụ thể để giảm chi phí khi phát triển và triển khai AI Agent:
1. Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering) Có Ý Thức
Prompt là input chính cho LLM, và nó chiếm chi phí input token. Prompt càng dài, càng tốn kém. Prompt engineering không chỉ là viết prompt để mô hình hiểu đúng, mà còn là viết prompt một cách hiệu quả về mặt chi phí:
- Ngắn gọn và Rõ ràng: Loại bỏ thông tin thừa. Chỉ cung cấp những gì mô hình thực sự cần để hoàn thành nhiệm vụ. Tránh các câu giới thiệu dài dòng hoặc lặp lại.
- Tái cấu trúc Thông tin: Thay vì đưa toàn bộ tài liệu vào prompt, hãy trích xuất thông tin quan trọng trước bằng các kỹ thuật xử lý văn bản đơn giản hoặc sử dụng các mô hình nhỏ hơn/rẻ hơn cho bước trích xuất.
- Quản lý Lịch sử Trò chuyện: Trong các tác vụ đối thoại hoặc lặp đi lặp lại của Agent, lịch sử trò chuyện/thực thi nhanh chóng làm tăng kích thước prompt. Hãy triển khai chiến lược quản lý lịch sử:
- Tóm tắt lịch sử định kỳ.
- Chỉ giữ lại các đoạn hội thoại/thực thi gần nhất hoặc quan trọng nhất.
- Sử dụng kỹ thuật “Forgetful Agent” cho phép Agent quên đi các chi tiết cũ không còn liên quan.
- Hướng dẫn Output Rõ Ràng: Nếu bạn cần output theo một định dạng cụ thể (JSON, danh sách, v.v.), hãy yêu cầu rõ ràng trong prompt. Điều này giúp mô hình trả về output chính xác và thường là gọn gàng hơn, giảm số lượng output token không cần thiết.
# Ví dụ Prompt tốn kém
Bạn là một chuyên gia phân tích thị trường chứng khoán. Dưới đây là toàn bộ báo cáo tài chính quý của công ty X (dán cả báo cáo dài vào đây...). Phân tích kỹ lưỡng báo cáo này, đưa ra nhận định về tình hình tài chính hiện tại, dự báo triển vọng trong 6 tháng tới, và so sánh với đối thủ cạnh tranh Y (dán báo cáo công ty Y...). Viết một báo cáo chi tiết đầy đủ.
# Ví dụ Prompt tối ưu hơn
Dựa trên báo cáo tài chính của công ty X (chỉ dán phần tóm tắt hoặc các số liệu chính) và công ty Y (tương tự), hãy phân tích tình hình tài chính hiện tại của X, dự báo 6 tháng tới, và so sánh với Y. Tập trung vào các chỉ số lợi nhuận và dòng tiền. Trả lời dưới dạng các gạch đầu dòng chính.
2. Lựa chọn Mô hình Phù hợp
Đây là một trong những yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến chi phí. Không phải mọi tác vụ đều cần mô hình mạnh mẽ và đắt tiền nhất như GPT-4 hay Claude 3 Opus. Hãy đánh giá yêu cầu của từng tác vụ trong Agent của bạn:
- Tác vụ đơn giản (phân loại, trích xuất thông tin cơ bản, tóm tắt ngắn, viết nháp): Sử dụng các mô hình nhanh, rẻ như GPT-3.5 Turbo, Claude 3 Haiku.
- Tác vụ phức tạp (suy luận logic, lập kế hoạch đa bước, phân tích sâu): Có thể cần các mô hình mạnh hơn như GPT-4o, Claude 3 Sonnet/Opus, Gemini 1.5 Pro.
Bạn thậm chí có thể thiết kế Agent sử dụng nhiều mô hình khác nhau cho các bước khác nhau trong vòng lặp của nó. Ví dụ: sử dụng mô hình rẻ để nhận diện ý định người dùng (Nhận thức), mô hình mạnh hơn để lập kế hoạch (Suy luận), và mô hình rẻ hơn nữa để định dạng output (Hành động).
3. Tối Ưu Hóa Kích thước Output
Output token thường đắt hơn input token. Hãy kiểm soát kích thước và nội dung output của mô hình:
- Yêu cầu Output cô đọng: Chỉ yêu cầu mô hình trả về thông tin cần thiết. Nếu chỉ cần câu trả lời “Có” hoặc “Không”, đừng yêu cầu giải thích dài dòng (trừ khi giải thích là cần thiết cho bước tiếp theo của Agent).
- Chỉ định Định dạng Output: Sử dụng JSON hoặc các cấu trúc dữ liệu có cấu trúc khác khi có thể. Điều này không chỉ giúp bạn dễ dàng parse kết quả mà còn thường dẫn đến output gọn gàng hơn so với văn bản tự do.
- Giới hạn Độ dài Tối đa (Max Tokens): Hầu hết các API cho phép bạn đặt giới hạn số lượng output token tối đa. Hãy sử dụng tính năng này để ngăn chặn mô hình tạo ra các phản hồi quá dài không cần thiết (và tốn kém). Tuy nhiên, hãy cẩn thận để không cắt cụt câu trả lời hữu ích.
# Ví dụ gọi API với giới hạn output tokens
import openai
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý hữu ích."},
{"role": "user", "content": "Tóm tắt cuốn sách 'Nhà Giả Kim'."}
],
max_tokens=150 # Giới hạn output tối đa 150 token
)
print(response.choices[0].message.content)
# Chi phí sẽ dựa trên (input_tokens + min(output_tokens_generated, max_tokens)) * giá_token
4. Xử lý Batch (Batch Processing)
Nếu bạn có nhiều yêu cầu độc lập cần xử lý, việc gửi chúng theo từng yêu cầu riêng lẻ có thể kém hiệu quả. Một số nhà cung cấp (hoặc bạn có thể tự xây dựng) cho phép xử lý batch, gửi nhiều prompt trong một lần gọi API. Điều này có thể giúp giảm chi phí mạng và đôi khi có các gói giá ưu đãi cho batch.
5. Caching và Lưu trữ Trạng thái
Nếu Agent của bạn hoặc ứng dụng của bạn thường xuyên cần lại thông tin hoặc kết quả từ các lần gọi LLM trước đó, hãy triển khai caching. Lưu trữ các cặp (input, output) hoặc các thông tin suy luận quan trọng của Agent vào bộ nhớ cache hoặc database. Trước khi gọi LLM, kiểm tra cache xem thông tin cần thiết đã có sẵn chưa. Điều này giúp tránh lặp lại các lời gọi API tốn kém.
Đối với Agent có trạng thái, việc lưu trữ trạng thái (ví dụ: các bước đã thực hiện, kết quả trung gian) giúp Agent tiếp tục công việc mà không cần tái tạo lại toàn bộ suy luận từ đầu (điều này làm tăng kích thước prompt lịch sử).
6. Sử dụng Mô hình Mở hoặc Tự Host (Tự Lưu Trữ)
Đối với các ứng dụng quy mô lớn hoặc yêu cầu bảo mật cao, việc sử dụng các mô hình mở như Llama, Mistral, Mixtral, v.v., và tự host chúng trên hạ tầng của bạn có thể là một lựa chọn để tối ưu chi phí dài hạn, mặc dù chi phí ban đầu và chi phí vận hành có thể cao.
Việc tự host giúp bạn kiểm soát hoàn toàn chi phí phần cứng (GPU) thay vì trả phí theo token cho nhà cung cấp. Tuy nhiên, bạn cần có chuyên môn để triển khai, quản lý và tối ưu hiệu năng của mô hình.
7. Giám sát và Phân tích Chi phí
Hầu hết các nền tảng API LLM cung cấp công cụ giám sát và báo cáo chi phí. Hãy sử dụng chúng một cách thường xuyên:
- Theo dõi chi phí hàng ngày/hàng tuần.
- Phân tích xem lời gọi API nào hoặc loại tác vụ nào đang tiêu tốn nhiều token nhất.
- Xác định các khu vực có thể tối ưu hóa dựa trên dữ liệu sử dụng thực tế.
Hiểu rõ mô hình sử dụng giúp bạn tinh chỉnh các chiến lược tối ưu hóa của mình.
8. Cập nhật về Giá và Mô hình mới
Thị trường LLM phát triển rất nhanh. Các nhà cung cấp thường xuyên ra mắt các mô hình mới (ví dụ: GPT-4o tối ưu chi phí hơn GPT-4) hoặc điều chỉnh giá. Hãy theo dõi các thông báo này để kịp thời chuyển đổi sang các mô hình hiệu quả hơn về chi phí hoặc điều chỉnh chiến lược của bạn.
Kết luận
Định giá dựa trên token là mô hình tiêu chuẩn khi làm việc với các API LLM và nó là một yếu tố chi phí quan trọng cần quản lý, đặc biệt là khi xây dựng các AI Agent phức tạp và có tính tương tác cao. Bằng cách hiểu rõ cách token được tính, sự khác biệt về giá giữa các loại token và mô hình, cùng với việc áp dụng các chiến lược tối ưu hóa từ kỹ thuật prompt, lựa chọn mô hình, kiểm soát output, caching, đến giám sát chi phí, bạn có thể xây dựng các Agent mạnh mẽ mà vẫn duy trì được hiệu quả về mặt kinh tế.
Trong bài viết tiếp theo của series “AI Agent Roadmap”, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về cách đánh giá và lựa chọn các mô hình LLM cho các tác vụ cụ thể của Agent. Hẹn gặp lại!
