10 Wege, um Inferenzkosten mit OpenAI LLMs drastisch zu senken

Large Language Models (LLMs) bilden das Herzstück von Agentic‑ und Retrieval‑Augmented‑Generation‑Systemen. Die Begeisterung, mit denen Entwickler diese Modelle einsetzen, ist groß – doch sobald die Skalierung zunimmt, steigen auch die Kosten für die Inferenz dramatisch an.

In jedem Projekt muss ein Balanceakt zwischen Kosten und Qualität gefunden werden. Um diesen Spagat zu erleichtern, präsentiert der Artikel zehn bewährte Strategien, die laut Autor die Inferenzkosten signifikant senken können.

Die zehn Ansätze decken ein breites Spektrum ab, von der Optimierung der Promptgestaltung über den Einsatz sparsamerer Modelle bis hin zu effizienten Caching‑Mechanismen. Alle Vorschläge basieren auf praktischen Erfahrungen und sind darauf ausgelegt, die Kosten zu reduzieren, ohne die Leistungsfähigkeit der LLMs zu beeinträchtigen.

Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen können Entwickler ihre Projekte nicht nur kostengünstiger betreiben, sondern auch die Skalierbarkeit und Flexibilität ihrer Systeme erhöhen. Die vorgestellten Techniken bieten einen klaren Fahrplan, um die Wirtschaftlichkeit von LLM‑basierten Anwendungen nachhaltig zu verbessern.