Wyobraź sobie, że płacisz 1500 dolarów miesięcznie za dostęp do sztucznej inteligencji w swoim projekcie. To sporo, prawda? A teraz wyobraź sobie, że ktoś przychodzi i mówi: „Hej, możesz płacić o 80% mniej, a jakość pracy twojej aplikacji się nie zmieni”. Brzmi jak bajka? Okazuje się, że to całkiem realne. I wcale nie chodzi o jakiś tajemny trik, tylko o bardzo proste, choć często pomijane, podejście: własne testy.
„22 stycznia 2026 roku Karl Lorey ogłosił swój przypadek.” Jego rachunki za API do modeli językowych (LLM) sięgały 1500 dolarów miesięcznie. Postanowił to zmienić. Zamiast polegać na ogólnych rankingach, które mówią, który model jest 'najlepszy’, wziął sprawy w swoje ręce. Przebadał ponad 100 różnych modeli. Ale – i to jest kluczowe – robił to na swoich własnych, rzeczywistych danych. To znaczy, że do testów używał dokładnie takich samych pytań i zadań, jakie jego aplikacja wysyłała na co dzień, na przykład fragmentów rozmów z działem wsparcia.
Wynik? Udało mu się obniżyć miesięczny rachunek o około 80%. To nie jest mała zmiana, to rewolucja w budżecie. A najfajniejsze jest to, że jakość odpowiedzi generowanych przez aplikację pozostała na tym samym poziomie. Po prostu znalazł model, który dla jego konkretnych potrzeb radził sobie równie dobrze, ale był znacznie tańszy.
Dlaczego to działa? Bo publiczne rankingi są często mało przydatne w praktyce. Mierzą modele w sztucznych, ustandaryzowanych warunkach. Sprawdzają ogólną wiedzę, umiejętność rozumowania, może generowanie kodu. Ale twój projekt ma zupełnie inne wymagania. Może potrzebujesz, żeby model świetnie podsumowywał długie dokumenty, albo żeby precyzyjnie klasyfikował zgłoszenia klientów. Dla tych zadań 'gorszy’ w ogólnym rankingu model może okazać się idealny, a do tego tani.
Jak taki własny benchmark wygląda w praktyce? Proces jest dość prosty. Najpierw zbierasz swoje dane. To mogą być historyczne zapytania użytkowników, fragmenty czatów, cokolwiek, co jest reprezentatywne dla twojej aplikacji. Potem definiujesz, co dla ciebie oznacza 'dobra odpowiedź’. Czasem możesz to ocenić automatycznie, używając innego, większego modelu jako sędziego (tzw. LLM-as-a-judge). Następnie puszczasz te same dane przez dziesiątki różnych modeli od różnych dostawców – OpenAI, Google (Gemini), Anthropic, otwarte modele z Hugging Face – i porównujesz wyniki.
I tu dochodzimy do sedna: analizujesz kompromis. Zawsze jest triada: koszt, jakość i prędkość (opóźnienie). Celem nie jest znalezienie modelu, który ma absolutnie najlepszy wynik jakościowy. Celem jest znalezienie modelu, który osiąga *wystarczająco dobry* wynik jakościowy przy znacząco niższym koszcie i akceptowalnym czasie odpowiedzi.
Weźmy na przykład ceny z 2026 roku. „Google oferował wtedy swój model Gemini 3 Flash za 0,50 dolara za milion tokenów wejściowych (z 50% zniżką w batch API do 0,25 dolara).” To naprawdę atrakcyjna cena w porównaniu do flagowych modeli. Jeśli twój projekt nie wymaga najwyższych lotów, taki model może być bardziej niż wystarczający. Do tego dochodzą strategie optymalizacyjne, jak batch API od OpenAI, które potrafią dać nawet 50% zniżki przy przetwarzaniu wielu zapytań naraz. Ale żeby z tego skorzystać, musisz najpierw wiedzieć, który model i w jakiej konfiguracji będzie dla ciebie optymalny. A tego nie dowiesz się z ogólnego rankingu.
Co to oznacza dla firm i developerów? Przede wszystkim, że warto poświęcić trochę czasu na własne testy. To nie jest skomplikowana inżynieria, to raczej zdroworozsądkowe zarządzanie kosztami. Zamiast automatycznie wybierać najpopularniejszy lub 'najmądrzejszy’ model, warto sprawdzić, co tak naprawdę jest potrzebne. Czasem tańszy, specjalistyczny model da lepsze wyniki w twojej niszy niż drogi, wszechstronny gigant.
Myślę, że to podejście staje się coraz ważniejsze. Ceny API są zmienne, pojawiają się nowi gracze, a modele open source ciągle się rozwijają. Trzymanie się jednego dostawcy bez regularnego sprawdzania alternatyw to prosta droga do przepłacania. A w świecie, gdzie projekty AI stają się standardem, te 80% oszczędności może zadecydować o opłacalności całego przedsięwzięcia.
Więc następnym razem, gdy otworzysz dokumentację API i zobaczysz cennik, zatrzymaj się na chwilę. Zastanów się, czy na pewno potrzebujesz tego najdroższego wariantu. Może wystarczy trochę poeksperymentować? Jak pokazuje przykład Karla, gra jest warta świeczki. A raczej – warta jest tysiące zaoszczędzonych dolarów.
Źródła
- https://www.linkedin.com/posts/joe-fuqua_without-benchmarking-llms-youre-likely-activity-7419484153533952002-uljs
- https://atul-yadav7717.medium.com/how-to-slash-llm-costs-by-80-a-comprehensive-guide-for-2025-0ee7c30a5350
- https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1meep6o/the_great_deception_of_low_prices_in_llm_apis/?tl=pl
Dodaj komentarz