Vai al contenuto

Guide API TextCortex

Il costo reale di un'API LLM

Calcola i costi API LLM tra input, output, tentativi e selezione del modello. Confronta il tuo carico di lavoro tramite l'API multimodello TextCortex.

Il costo reale di un'API LLM

Cosa significa in pratica

Costruisci su un'API multi-modello.

Prevedi i costi API dalle richieste misurate. Un'API comune semplifica il confronto delle scelte dei modelli senza confondere le differenze di integrazione dei fornitori con il costo del modello stesso.

Misurare la richiesta che arriva al modello

I token di input includono il materiale inviato dall'applicazione: istruzioni, cronologia delle conversazioni, passaggi recuperati e risultati dello strumento. Una breve domanda dell’utente può quindi generare un input molto più ampio.

I token di output variano in base alla risposta richiesta e alle impostazioni del modello. Misura entrambi i lati su un campione rappresentativo invece di fare previsioni da un unico prompt.

Contare i tentativi falliti

Un'estrazione non corretta, un timeout o una risposta rifiutata dal validatore possono portare a un'altra richiesta. Includi questi tentativi nel calcolo del costo per risultato.

Imposta una politica di tentativi limitati. Riprovare immediatamente ogni errore può aumentare sia la spesa che il carico senza migliorare il risultato, soprattutto se il problema è una richiesta non valida.

Confronta i modelli utilizzando la stessa attività

Utilizza l'API TextCortex per eseguire la stessa richiesta approvata impostata sui modelli candidati.

  • Mantenere costanti il compito e i criteri di successo.
  • Registra la versione del modello e le impostazioni di generazione.
  • Acquisisci l'utilizzo fatturato e le tariffe attuali.
  • Conta risultati validi, tentativi ripetuti e fallimenti.
  • Confronta i tempi end-to-end con i costi.

Costruisci la previsione mensile

Moltiplicare il costo misurato per attività completata per il volume di attività previsto. Mantieni stime separate per le funzionalità che utilizzano modelli o forme di richiesta diversi.

Utilizzare calcolatore di gettoni per l'aritmetica di base. Aggiungi costi fuori stima in base alle regole di fatturazione del modello selezionato, quindi rivedi la previsione man mano che arriva il traffico effettivo.

Domande

Le tue prossime domande hanno una risposta.

Come viene valutato l'utilizzo dell'API?

Utilizza le tariffe per il modello e l'account selezionati. Stimare separatamente i token di input e output e includere eventuali token memorizzati nella cache, token di ragionamento o altri addebiti applicabili. Il consumo dell'API è diverso da un abbonamento all'area di lavoro.

Come funziona il routing del modello?

La tua applicazione seleziona un modello disponibile in ciascuna richiesta API e TextCortex instrada la richiesta tramite la sua API. Puoi scegliere diversi modelli per compiti diversi. La selezione automatica e il comportamento di fallback devono essere utilizzati solo se documentati per la configurazione.

TextCortex è limitato ai modelli open source?

No. L'API fornisce l'accesso a famiglie di modelli proprietari come GPT, Claude e Gemini insieme a famiglie a peso aperto come Kimi, GLM, DeepSeek e MiMo. Utilizza GET /models per elencare gli identificatori disponibili per il tuo account.

TextCortex AI

Una integrazione. La tua scelta di modelli.

Iscriviti a TextCortex, crea una chiave API e inizia a creare con i modelli di cui la tua applicazione ha bisogno.

Fonti e documentazione

Documentazione di prodotto e fonti dei fornitori usate per questa guida. Verificate il 5 ottobre 2026.