大型语言模型（LLM）的成本

llms经过大量数据（认为数十亿个代币）的培训，以理解和生成类似人类的语言。我在工作流程中广泛使用LLMS-无论是提示Chatgpt起草电子邮件，通过双子座分析照片还是从Claude获取内容想法。

企业可以在多个部门使用LLM来执行以下操作：

通过聊天机器人回答用户投诉。 屏幕简历，创建SOP或帮助决定 AI辅助代码开发或调试。

llms很强大 - 但这也是使它们昂贵的原因。用户查询在涉足资源的GPU上计算

这是将LLM集成在业务中的成本的粗略分解。

模型作为服务

llms之类的chatgpt和克劳德（Claude）属于这一类。您本质上是通过自然语言接口（聊天机器人）或API调用来“租用”其计算能力。聊天机器人每月收取固定费用，而API定价更为compLex。

llms将您的提示（您发送的内容）和输出（生成的答案）分解为令牌。每个令牌都是文本单元 - 一个完整的单词，单词的一部分，空间甚至标点符号，例如“/”。

对于API呼叫，您会根据令牌的总使用量获得收费。截至2025年5月，这是Openapi的费用：

个人层：$ 20- $ 200/月，用于限制访问其聊天机器人界面。 GPT O3（每1M令牌）：$ 10.00输入； $ 40.00输出。 GPT 4.1（每1M令牌）：$ 2.00输入； $ 8.00输出 GPT 4.1 Nano（每1M令牌）：$ 0.100输入； $ 0.400输出。

不确定您将使用多少个令牌？您可以通过提示并进行估算。另外，请记住，您包含的任何文档或过去的对话历史记录都可以用作令牌用法的上下文！

开源LLM

诸如美洲驼或米斯特拉尔（Mistral）之类的开源模型是OpenAI等商业LLM的具有成本效益的替代品。访问开源模型权重是免费的，因此您不必支付Y API成本。

开源LLM的主要成本来自Compute +硬件要求。企业可能会为较小型号支付约200至500美元/月的$ 500，但对于大规模企业使用情况，它的价格也可能超过5,000美元至$ 10K。

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当然，开源模型需要相当多的技术专业知识来跨系统实施，部署和更新。但是，对开源模型进行微调可以大大降低您的整体成本。

培训自己的LLM

如果您的业务处理非常复杂或敏感的数据，则可以选择开发自己的AI基础架构。 LLM需要计算资源（高端GPU），内存（数据库）和专业工程才能。

培训自己的LLM很容易花费100万美元至100万美元的初始开发。然后进行维护，微调，及时的工程，后备逻辑和模型监控。

预测分析平台的成本

想知道哪些产品可能会成为假日畅销书？还是新功能将获得足够的市场需求？而不是依靠您的直觉来答案，而是考虑使用预测分析平台。

这些平台在大规模数据集中确定了诸如客户行为，历史市场数据等的模式，以帮助做出数据驱动的决策。例如，他们可以通过分析使用频率和支持门票历史记录来估算潜在的客户流失。

预测分析平台比其他AI模型更实惠，因为它们不需要重型计算能力。成本更多地取决于数据质量和用户数量。

基于SaaS的平台

定价基于用户，每月预测量或按需用法。

Tableau或PowerBi Premium等解决方案的价格为$ 15- $ 100/用户/月。单一用户的企业SaaS解决方案（如Alteryx）每年起价4,950美元。包括Alteryx AI平台在内的更全面的计划的价格从10,000美元到50,000美元或更多每年，特别是对于大型团队。

自定义解决方案

基本预测系统的价格在$ 20K- $ 30K之间，而高级预测系统的起价约为$ 40K+。您可以使用Scikit-Learn或TensorFlow等开源库来降低开发成本。但是，预计维护模型和相关基础设施将支付20-30％的保费。

推荐引擎的成本

推荐引擎是自定义用户体验的绝佳方法。他们分析用户数据和活动，以建议您的客户接下来可能喜欢的产品，服务和内容。例如，在本文结尾处，您会找到一个“相关文章”列表 - 这是一种推荐引擎。

这些推荐人是双赢的：客户找到他们想要的东西，公司可以在其平台上促进用户保留。

但是，公司如此准确地了解我的偏好（以及您的！）的实际成本是多少？答案取决于推荐引擎的种类y使用。

平台集成：通常免费。许多电子商务，营销或CMS平台都免费提供基本的推荐功能或以最低的成本。示例包括和。 现成：$ 2000- $ 12,000。这些通常是基于SaaS的解决方案，并具有按需付费模型。例如，根据发送到模型，培训以及实时或批处理建议的数据计算其定价。 习俗：$ 10,000- $ 200,000。 如果您的业务模型取决于策划良好的内容或产品，则自定义推荐引擎可能是正确的选择。这些可能很昂贵，但是您可以使用LightFM和Faiss等开源库来构建快速原型。示例包括Netflix，Amazon和Spotify。