LLM-APIs: Tipps zur Überbrückung der Lücke

Wenn Sie ein Land besuchen, dessen Sprache Sie nicht beherrschen, können Sie sich auf einen Freund verlassen, der Gespräche übersetzt, oder auf eine Übersetzungs-App, wenn Sie nach dem Weg fragen. Auf diese Weise müssen Sie nicht die ganze Sprache lernen, vor allem nicht für kurze Reisen.

Im Bereich der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) fungieren Programmierschnittstellen (APIs) als Übersetzer, die einen nahtlosen Austausch zwischen LLMs und Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen. Diese Schnittstellen erleichtern die Integration von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Natural Language Understanding Fähigkeiten in Softwaresysteme.

Durch LLM-APIs können Unternehmen KI-Modelle in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Online-Händler können zum Beispiel ihren Chatbot für Kundenservice mit einem Sprachmodell verbinden, um angepasste Antworten zu erhalten, die natürliche und ansprechende Interaktionen fördern. In ähnlicher Weise können Unternehmen ihren KI-Codierung-Assistenten mit einem LLM verknüpfen, um eine zuverlässigere Codeanalyse und -generierung zu ermöglichen.

LLM-APIs basieren in der Regel auf einer Anfrage-Antwort-Architektur, die eine Reihe von Schritten umfasst:

1. Eine Anwendung sendet eine Anfrage – normalerweise in Form einer HTTP-Anfrage (Hypertext Transfer Protocol) – an die API. Vor der Übertragung konvertiert die App die Anfrage zunächst in das erforderliche Datenformat der API (in der Regel in JavaScript Object Notation oder JSON), das Informationen wie die Modellvariante, der tatsächliche Prompt und andere Parameter enthält.

2. Nachdem die API die Anforderung erhalten hat, leitet sie sie zur Verarbeitung an das LLM weiter.

3. Das maschinelle Lernmodell nutzt NLP-Fähigkeiten, sei es bei der Generierung von Inhalten, der Beantwortung von Fragen, der Stimmungsanalyse, der Texterstellung oder der Textzusammenfassung, um eine Antwort zu erzeugen, die es an die API weiterleitet.

4. Die API liefert diese Antwort an die Anwendung zurück.

Um auf eine LLM-API zuzugreifen, müssen sich die Benutzer bei dem von ihnen gewählten Anbieter anmelden und API-Schlüssel für die Authentifizierung generieren.

Eine wichtige Komponente von LLM-APIs ist die Preisgestaltung. Die Anbieter bieten je nach ihrem Modell unterschiedliche Tarife an.

Um zu verstehen, wie die LLM-API-Preisgestaltung funktioniert, müssen Sie zunächst das Konzept der Token verstehen. Bei Sprachmodellen handelt es sich bei Token um maschinenlesbare Darstellungen von Wörtern. Ein Token kann ein Buchstabe, ein Satzzeichen, ein Teil eines Wortes oder das gesamte Wort selbst sein.

Token sind die kleinsten Texteinheiten, die ein Modell als Eingabe erfassen, verarbeiten und als Ausgabe erzeugen kann. Sie dienen als Grundlage für die Preisgestaltung. Die meisten Anbieter verwenden ein Pay-as-you-go-Preismodell, bei dem der LLM-API-Zugang pro Tausend oder Million Token berechnet wird, wobei die Preise für Eingabe- und Ausgabe-Tokens getrennt sind.

Diese Token-basierte Preisgestaltung spiegelt die mit dem Betrieb von LLMs verbundenen Rechen- und Verarbeitungskosten wider. Außerdem ermöglicht sie Transparenz und Flexibilität, da sie den unterschiedlichen Nutzungsmustern der Unternehmen Rechnung trägt.

Die Kombination von Unternehmensdaten oder -diensten mit der KI-Ebene, die LLM-APIs bieten, sorgt für leistungsfähigere Anwendungen in der realen Welt. Hier sind ein paar Vorteile, die LLM-APIs bieten können:

• Zugänglichkeit: Unternehmen können die Vorteile der KI-Sprachfunktion nutzen, ohne dass umfassende Kenntnisse und Fachwissen in diesem Bereich erforderlich sind. Sie müssen auch nicht in die Entwicklung ihrer eigenen Modelle und die damit verbundenen Infrastrukturkosten investieren.
• Anpassung: Über LLM-APIs können Unternehmen große Sprachmodelle auf ihre abstimmen, um sie an ihre anzupassen.
• Regelmäßige Aktualisierungen: Anbieter aktualisieren regelmäßig ihre Algorithmen, um die Leistung zu verbessern und mit den rasanten Veränderungen im Bereich der KI Schritt zu halten.
• Skalierbarkeit: LLM-APIs können in der Regel große Mengen von Anfragen gleichzeitig verarbeiten und skalieren, wenn ein Unternehmen wächst.

Trotz dieser Fortschritte bringen LLM-APIs auch Herausforderungen mit sich:

• Kosten: Diese Schnittstellen können kostspielig sein, insbesondere wenn sie in großen Mengen oder in großem Umfang genutzt werden. Unternehmen müssen ihre Kosten effektiv verwalten, um den Wert von LLM-APIs zu maximieren.
• Sicherheitslücken: Böswillige Akteure können API-Endpoints für bösartige Zwecke nutzen, z. B. um sensible Daten zu extrahieren, Malware zu installieren oder Distributed Denial-of-Service (DDoS)-Angriffe durchzuführen , indem sie eine Flut von Anfragen senden.

LLM-APIs eröffnen Unternehmen die Möglichkeit, das volle Potenzial ihrer Anwendungen durch KI auszuschöpfen. Hier sind fünf Techniken, die Unternehmen helfen, LLM-APIs effizienter zu nutzen:

Sie können das Sprachmodell wählen, das für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist. Beginnen Sie mit grundlegenden Funktionen und arbeiten Sie sich allmählich zu fortgeschritteneren Funktionen vor.

Wenn Sie zum Beispiel nur eine Stimmungsanalyse durchführen wollen, reicht ein kleineres, älteres und kostengünstigeres Modell aus. Wenn Sie jedoch schnelle und Echtzeit-Reaktionen anstreben, wie z. B. bei Chatbots für den Kundendienst und Übersetzungs-Apps, sollten Sie sich für ein größeres, neueres Modell entscheiden. Komplexere Aufgaben erfordern möglicherweise die neueste, leistungsstärkste Modellvariante.

Einige Anbieter bieten sogar APIs und Modelle zur Verfügung, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Die Assistants API von OpenAI ist auf die Entwicklung von KI-Assistenten ausgerichtet, während Mistral über APIs für Codierung und Computer Vision Aufgaben verfügt. Sie können auch eine Feinabstimmung von APIs in Betracht ziehen, um ein Modell mit den Trainingsdaten Ihres Unternehmens zu optimieren.

Da sich die Kosten für die Nutzung von LLM-APIs schnell summieren können, sollten Sie sie im Blick behalten. Die meisten Anbieter verfügen über Dashboards oder Tools zur Überwachung der Token-Nutzung und legen monatliche Ausgabenlimits fest, um Ihre Kosten zu verwalten. Halten Sie sich über Preis- und Algorithmusänderungen auf dem Laufenden, die möglicherweise besser zu Ihrem Budget passen und mehr Nutzen bringen.

Bei manchen Anbietern sind bestimmte Dienste niedrigpreisig oder rabattiert. Die Gemini-API von Google bietet wie OpenAI einen günstigeren Preis für das Kontext-Caching, bei dem eine Reihe von Eingabe-Token in einem Cache gespeichert wird, um bei nachfolgenden Anfragen abgerufen zu werden. Diese Praxis ist hilfreich, wenn wiederkehrende Inhalte an ein Modell übergeben werden - sei es eine wiederkehrende Anweisung von einem Chatbot, wiederholte Abfragen für einen Datensatz oder ähnliche Fehlerbehebungen für eine Codebasis.

In der Zwischenzeit bietet OpenAI einen Rabatt für die Stapelverarbeitung über seine Batch-API an (Anthropic und Mistral haben ähnliche APIs). Diese asynchrone Verarbeitung kann eine kostengünstige Option für das Senden von Anforderungsgruppen für große Datensätze sein, die keine sofortigen Antworten erfordern, z. B. das Zusammenfassen langer Dokumente oder das Klassifizieren von Inhalten.

Profitieren Sie von kostenlosen LLM-API-Tiers. Diese Tiers sind kostenlos, sind jedoch in Bezug auf Tokens oder Nutzung begrenzt. Für Unternehmen mit einem knappen Budget könnten kostenlose LLM-API-Tiers zum Testen von Apps oder zur Erstellung von Prototypen geeignet sein.

API-Sicherheit ist das A und O für jedes Unternehmen. Hier sind einige Möglichkeiten zur Sicherung von API-Interaktionen mit LLMs:

• Implementieren Sie sichere Protokolle zur Verschlüsselung der Informationen, die die LLM-API durchlaufen, und schützen Sie so die Daten während der Übertragung.
• Erstellen Sie Zugriffskontrollrichtlinien, damit nur autorisierte Benutzer auf API-Schlüssel zugreifen können und um den Zugriff auf die API selbst einzuschränken.
• Entfernen Sie alle vertraulichen Informationen aus den Datensätzen, bevor Sie sie über LLM-APIs senden.
• Bewerten Sie die Sicherheitsmaßnahmen und -richtlinien des von Ihnen gewählten LLM-API-Anbieters.

Token sind teuer, deswegen kann die Minimierung der Anzahl der Eingabetoken dazu beitragen, die Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern. Eine Möglichkeit, das Eingabetoken zu minimieren, ist die Tokenoptimierung, die sich stark an die Taktiken des Prompt Engineering orientiert.

Hier sind einige Strategien für die Token-Optimierung:

• Erstellen Sie klare und präzise Prompts. Verwenden Sie eine direkte Sprache und gezielte Anweisungen.
• Teilen Sie lange Prompts in kleinere, aussagekräftige Teile auf.
• Entfernen Sie überflüssige Daten und unnötige Details.
• Bieten Sie kurze, äußerst repräsentative Beispiele in einem strukturierten und konsistenten Format an, das den Kontext berücksichtigt. Nehmen Sie nur Informationen auf, die für das Verständnis der Aufgabe entscheidend sind.

Nachdem Sie die entsprechenden Optimierungstechniken angewandt haben, verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderungen kontinuierlich auf der Grundlage der Ergebnisse des Modells. Überprüfen Sie diese Ergebnisse, um sicherzustellen, dass sie korrekt und genau sind.

Prüfen Sie Ihr Nutzungsverhalten, um festzustellen, ob es mit Ihrem Budget übereinstimmt und ob Sie das kostengünstigste Modell einsetzen. Setzen Sie API-Überwachungslösungen ein, um die LLM-API-Leistung anhand wichtiger Metriken wie Reaktionszeit, Latenz und Fehlerraten zu verfolgen und so die Effektivität des von Ihnen gewählten Modells zu maximieren.

LLM-APIs sind ein wachsender Markt. Viele LLM-Entwickler haben ihre eigenen APIs, während andere externe API-Anbieter Zugang zu verschiedenen großen Sprachmodellen bieten.

Das unabhängige Benchmarking-Unternehmen Artificial Analysis führt eine beliebte LLM-API-Bestenliste (Link ist nicht auf ibm.com), die verschiedene API-Endgerät anhand von Metriken wie Latenz, Ausgabe und Qualität und Preis vergleicht und bewertet.

Hier sind einige beliebte LLM-APIs:

Das KI-Forschungsunternehmen Anthropic verfügt über APIs (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) für seine Claude-Familie großer Sprachmodelle. Zu diesen Modellen gehören Claude 3.5 Sonnet, das neueste Premium-Angebot des Unternehmens; Claude 3.5 Haiku, das schnellste und kostengünstigste Modell; und Claude 3 Opus, ein leistungsstarkes Modell für komplexe Aufgaben. APIs sind auch für ältere Modellversionen wie Claude 3 Haiku und Claude 3 Sonnet verfügbar.

Es gibt drei Möglichkeiten, auf die API zuzugreifen (Link befindet sich außerhalb ibm.com): Webkonsole von Anthropic, Entwicklerbibliotheken in Python und TypeScript auf GitHub und auf Partnerplattformen wie Amazon Bedrock und Google KI Vertex KI.

Das KI-Unternehmen Cohere bietet eine eigene API (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) für Command R+, sein LLM, das speziell für Anwendungsfälle in Unternehmen entwickelt wurde, und Command R, ein generatives KI-Modell, das für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentische KI-Funktionen optimiert ist. Entwickler können auf die API (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) zugreifen , indm sie das Befehlszeilenschnittstellentool von Cohere oder über Go-, Java-, Python- und TypeScript-Bibliotheken auf GitHub verwenden.

Google bietet APIs (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) für seine Gemini-Suite mit großen Sprachmodellen. Zu diesen Modellen gehören Gemini 1.5 Flash, das schnellste multimodale KI-Modell, Gemini 1.5 Flash-8B, das kleinste Modell, Gemini 1.5 Pro, sein Modell der nächsten Generation, und Gemini 1.0 Pro, sein Modell der ersten Generation.

Entwickler können auf die Gemini-API (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) über Google KI Studio und Google Cloud Vertex KI zugreifen. Softwareentwicklungsbibliotheken sind auch in verschiedenen Programmiersprachen erhältlich.

IBM® Granite™ ist das IBM Flaggschiff der LLM Foundation Models. Entwickler können APIs auf der IBM watsonx™ Plattform verwenden, um auf die Granite 3.0 Modelle zuzugreifen, insbesondere auf Granite 3.0 2B Instruct und Granite 3.0 8B Instruct, instruktionsabgestimmte Modelle mit 2 und 8 Milliarden Parametern. Die Open-Source-Modelle von Granite 3.0 sind auch über Plattformpartner wie Google Vertex AI und Hugging Face erhältlich.

Llama gehört zu den Open-Source-KI-Modellen von Meta. Die Llama 3 Modelle, insbesondere die 3.1 Versionen, können über die APIs der verschiedenen Ökosystempartner von Meta aufgerufen werden (Link befindet sich außerhalb von ibm.com).

Meta hat auch Llama Stack (Link führt zu einer Seite außerhalb von ibm.com) veröffentlicht, um die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Apps, die auf Llama-Modellen basieren, zu optimieren. Llama Stack besteht unter anderem aus einer Reihe interoperabler APIs für Agenten, Inferenzen, Speicher und Sicherheit.

Mistral KI verfügt über verschiedene API-Endgeräte (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) für seine Premium-Modelle – wie Mistral Large, Mistral Small und Ministral – und kostenlose Modelle, einschließlich Mistral NeMo und Mistral 7B. Das Unternehmen bietet auch eine API für die Feinabstimmung an. Die Mistral-API kann über die eigene Entwicklungsplattform La Plateforme und Partnerplattformen wie IBM watsonx und Microsoft Azure KI genutzt werden.

OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, stellt APIs für seine verschiedenen Modelle zur Verfügung (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Zu diesen APIs gehören die neuesten generativen Pretrained Transformer (GPT)-Modelle GPT-4o und GPT-4o minimieren sowie ältere OpenAI-GPT-Modelle wie GPT-4 Turbo und GPT-3.5 Turbo.

OpenAIs Textgenerierungsmodelle verwenden einen Chat Completion API Endpoint, aber andere APIs beinhalten eine Images API für OpenAIs Bildmodell, eine Audio API für sein Text-to-Speech Modell und eine Realtime API für Anwendungen mit geringer Latenz. Entwickler können auf die OpenAI-API über die OpenAI-Plattform und Softwareentwicklungsbibliotheken in verschiedenen Programmiersprachen zugreifen.

LLM-APIs spielen eine wichtige Rolle in der KI-Pipeline. Durch die Kombination der logischen Fähigkeiten von LLMs mit der Benutzerfreundlichkeit von programmierten Schnittstellen schließen LLM-APIs die Lücke zwischen großen Sprachmodellen und Unternehmensanwendungen. Das Verständnis der inneren Funktionsweise von LLM-APIs und ihrer effizienten Nutzung kann Unternehmen dabei helfen, KI besser in ihre Systeme zu integrieren.