LLM “经济学”：ChatGPT与开源模型，二者之间有哪些优劣权衡？谁的部署成本更低？

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对于日均请求在 1000 次左右的低频使用场景，ChatGPT 的实现成本低于部署在 AWS 上的开源大模型。但面对每天数以百万计的请求，在 AWS 上部署开源模型则成本更低。

（结论适用于 2023 年 4 月 24 日本文撰稿时。）

用图表比较不同大语言模型间的实现成本

大语言模型正席卷全球。随着 2017 年 Transformers 的推出，BERT、GPT 和 BART 等突破性模型开始陆续亮相，凭借亿级参数在情感分析、问答、分类等语言任务当中带来了前所未见的强大能力。

几年之前，OpenAI 和谷歌的研究人员曾经整理出多篇论文，表明拥有超百亿参数的大语言模型出现了“涌现”能力。简言之，它们似乎能够理解语言中种种复杂微妙之处，并获得了与人类相似的情境反应。

GPT-3 论文称，大语言模型拥有令人印象深刻的学习能力。

GPT-3 论文提到，参数在 10 亿至 1000 亿级别的模型只需几十个提示词，即可展示出令人印象深刻的学习能力。

然而，这些大模型也极耗资源，导致在经济意义上难以实现规模化部署。但这一切随着 ChatGPT 的到来而宣告终结。

就在 ChatGPT 发布后不久，OpenAI 又开放了 ChatGPT API，允许开发人员在自己的应用程序中接入 ChatGPT。

现在大模型的规模成本和经济可行性如何，让我们一起算算这笔账：

ChatGPT API 使用成本

ChatGPT API 的价格随使用方式而变化。其成本为每 1000 个 token 计费 0.002 美元。每个 token 约为一个英文单词的 3/4，就是说，一条请求内的 token 数量等于提示词 + 所生成的输出 token 的总和。

假定大家每天需要处理 1000 个小文本块，每个文本块对应一页文本（即 500 个单词，约合 667 个 token），那么日均成本就是0.002 美元 /1000x667*1000= 约 1.3 美元。听起来还可以！

但如果每天需要处理上百万份这类文档，情况又会如何呢？那计算下来就是日均 1300 美元，每年约 50 万美元！达到这个规模，ChatGPT 就从酷炫的玩具一下子成了沉重的业务运营负担！（当然，能否靠它赚到更多的钱另说。）

开源生成式模型

在 ChatGPT 赢得众人惊叹之后，一系列开源项目也相继问世。

Meta 发布了 LLaMA ，一个具有数十亿参数的大语言模型，且性能优于 GPT-3。斯坦福随后在 52K 指令遵循演示中对 LLaMA 的 7B 版本做了微调，最终得出的 Aplaca 模型同样胜过 GPT-3。

一组研究人员最近还展示了名为 Vicuna 的 13B 参数微调版 LLaMA 模型，其表现已达 ChatGPT 的九成功力以上。而且企业选择开源生成式模型，而不用 OpenAI 家 GPT 系列模型的理由也有很多。可能是不满于 OpenAI 的服务经常中断，可能是开源大模型更易于定制，也可能是使用成本更有优势。

虽然开源模型可以免费使用，但用于托管和部署模型的基础设施却不可能凭空得来。

BERT 这类早期 transformer 模型倒是可以在装有高配 CPU 和普通 GPU 的个人计算机上轻松运行和微调，但如今的大语言模型却需要更多资源。一种常见的解决方案，是使用 AWS 等云服务商托管和部署这类模型。

那么，免费的开源模型在 AWS 那边到底会产生多少成本？

AWS 成本分析

首先，我们得先明确部署模型并以 API 的形式开放服务所对应的 AWS 标准架构。这通常分为三个步骤：

1. 使用 AWS SageMaker 将模型部署为端点。

2. 将这个 SageMaker 端点接入 AWS Lambda。

3. 通过 API Gateway 将此 Lambda 函数开放为 API。

使用 API Gateway 加 Lambda 调用 SageMaker 模型端点。

当客户端对 API Gateway 执行 API 调用时就会触发 Lambda 函数，并在完成函数解析之后将其发送至 SageMaker 端点。之后由模型端点执行预测，把信息发送至 Lambda。Lambda 再做解析，将结果发送至 API 并最终返回至客户端。

SageMaker 的实际成本往往直接取决于用于托管模型的计算实例类型。大语言模型体量可观，自然要用到容量极大的计算实例。

各种 SageMaker 实例类型价格表。

例如，AWS 就专门发布一篇教程，介绍了如何部署一套包含 200 亿参数的 Flan UL2 模型。

文章中使用的是 ml.g5.4xlarge 实例。虽然上表的 SageMaker 定价并没有列出这个特定实例的价格，但粗略估算成本大约在每小时 5 美元左右。这就相当于每天 150 美元上下！而且这还只是托管实例的部分，我们还没算上 Lambda 和 API Gateway 的费用。

下面来看 AWS Lambda 部分的成本，它的价格由内存用量和请求频率决定。

AWS Lambda 价目表。

假定 5 秒之内向用户返回响应即可，那么考虑到将数据路由至 AWS SageMaker 端点的需求，128 MB 内存就够了。这样对于每 1000 条请求，成本为 5*.128*1000*0.0000166667 美元 = 0.01 美元。如果按 100 万条请求计算，则费用为 10 美元。

最后是 API Gateway 部分的成本：

AWS API Gateway 价目表。

如大家所见，API Gateway 倒是非常便宜，每百万条请求只需 1 美元。

也就是说，在 AWS 上托管像 Flan-UL2 这样的开源大模型，每天 1000 请求时的成本为 150 美元，每天 150 万请求则为 160 美元。

但我们有必要选择这么昂贵的计算实例吗？对于像 BERT 这样亿级参数的小语言模型，选择 ml.m5.xlarge 这类更便宜的实例就足够了，其每小时成本仅为 0.23 美元，全天只合约 5 美元。与所谓能够理解语言中细微差别的大模型相比，这些小模型也已经相当强大，还能针对特定任务和训练数据进行微调。

写在最后

那么，到底是商用大模型好还是开源大模型好？OpenAI 的 GPT 家族到底有没有性价比？最终答案还是要看大家的实际需求：

付费服务模型的优势和短板。

开源大模型的优势和短板

注意：因为这个领域仍在快速发展，所以在规模化需求的推动之下，大语言模型的部署成本很可能会快速下降。而且虽然开源大模型的托管比较复杂，但像 BERT 这类亿级参数的小语言模型在特定任务上仍是个很好的选择。

从性能上看，ChatGPT 和 GPT-4 的响应质量确实比开源大模型强一些。但开源模型阵营也在迎头赶上，所以我们将有越来越坚定的理由选择这一派。

首先，企业希望根据特定数据源对开源模型做微调。在经过针对性微调之后，开源模型的性能往往会反超专为通用场景打造的 ChatGPT 及其他 OpenAI 后续模型。事实证明，BloombergGPT 等领域特定模型已经成为生成式 AI 世界中一股不容忽视的重要力量。

最后，希望 OpenAI 不会进一步提高 ChatGPT API 的价格。毕竟跟早期的 GPT-3 API 相比，ChatGPT API 在亮相之初就把价格压到了十分之一的水平，但愿 OpenAI 能继续保持住这样的优良传统。