Цены на API OpenAI: как работают токены и биллинг в LLM | Часть 1

Описание: Как большие языковые модели (LLM) рассчитывают стоимость API? Что такое входные токены, выходные токены и сколько стоит каждый запрос ИИ?

В этом видео мы разберемся, как большие языковые модели (LLM) рассчитывают использование токенов и оплату API на простых примерах и практических расчетах стоимости.

Если вы изучаете генеративный ИИ, создаете чат-боты на основе ИИ, приложения RAG или агентов ИИ с использованием C# и .NET, это видео поможет вам понять, как отслеживать и оптимизировать затраты на ваши приложения ИИ.

📚 Что вы узнаете

✅ Что такое токены в генеративном ИИ?

✅ Как текст преобразуется в токены
✅ Входные токены против выходных токенов
✅ Как работает выставление счетов за API OpenAI
✅ Ценообразование токенов с реальными примерами расчетов
✅ Расчет стоимости 1000 запросов API
✅ Как история разговора влияет на использование токенов
✅ Как приложения RAG увеличивают потребление входных токенов
✅ Как агенты ИИ и вызов инструментов влияют на стоимость API
✅ Как отслеживать использование токенов в приложениях C#
✅ Советы по оптимизации затрат LLM в корпоративных приложениях ИИ

#GenerativeAI #LLM #Tokens #OpenAI #DotNet #CSharp #AIAgents #RAG #GenAI #APIBilling

Генеративный ИИ, токены LLM, объяснение токенизации, выставление счетов за API OpenAI, ценообразование OpenAI, входные токены против выходных токенов, расчет стоимости LLM, стоимость API ИИ, руководство по API OpenAI, генеративный ИИ на C#, руководство по ИИ на C#, .NET Генеративный ИИ, ИИ-агенты, Microsoft Agent Framework, семантическое ядро, руководство по RAG, генерация с дополненной реальностью (RAG), отслеживание использования LLM, руководство по генеративному ИИ для начинающих, ИИ для разработчиков, большие языковые модели, GPT API, разработка ИИ-агентов, изучение генеративного ИИ, Девеш Омар