Without benchmarking LLMs, you're likely overpaying 5-10x
4 months ago
- #LLM
- #Cost Optimization
- #Benchmarking
- 对特定任务进行大语言模型基准测试可显著节省成本，因为像GPT-5这样的默认选择未必最具性价比
- 标准基准测试无法准确预测特定任务表现，需要根据实际提示词构建定制化测试方案
- 创建基准测试需收集真实案例、定义预期输出，并采用大语言模型作为评分裁判
- 选择大语言模型时需要平衡质量、成本和延迟，帕累托最优法则可帮助识别最优模型
- 使用Evalry等工具能自动化测试300+大语言模型，通过识别特定场景下的更优模型实现降本增效