মূল লেখায় যান
পার্ট ১০ ২ মিনিট পড়া

খরচ আর পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন

মান না কমিয়ে LLM-এর খরচ ৫–৫০ গুণ কমানো যায়। শিখবেন: সহজ প্রশ্ন সস্তা মডেলে পাঠানো, উত্তর ক্যাশ করা, ব্যাচে রিকোয়েস্ট পাঠানো, প্রম্পট ছোট করা, আর প্রতিটা ফিচারের জন্য টোকেন বাজেট ঠিক করা।

কুইজে যান
এই পাতায়

খরচ আর পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন

LLM-এর বিল ব্যবহারের সাথে বাড়ে। মান না কমিয়ে খরচ ৫–৫০ গুণ কমানোর তিনটা উপায় আছে: ক্যাসকেড (সস্তা মডেল থেকে দামি মডেলে পাঠানো), ক্যাশ (সেম্যান্টিক, প্রিফিক্স, আউটপুট), আর কম্প্রেস (প্রম্পট কম্প্রেশন, ডিস্টিলেশন)।

অনুশীলন · ৪টি টাস্ক

যেকোনো ফ্রি AI চ্যাট খুলুন: ChatGPT · Claude · Gemini

অনুশীলন কীভাবে করবেন
  • নতুন চ্যাট মানে একদম নতুন কথোপকথন, আগের কোনো হিস্ট্রি নেই। ChatGPT, Claude বা Gemini-তে New chat-এ ক্লিক করুন। সাধারণত এটা উপরে বাঁ দিকে থাকে।
  • একই চ্যাট মানে: যে চ্যাট খোলা আছে, সেখানেই লিখতে থাকুন। আগে যা পাঠিয়েছেন, AI তা মনে রাখে।
  • প্রম্পট ব্যবহার করতে: কপি-তে ক্লিক করুন, চ্যাটের মেসেজ বক্সে ক্লিক করুন, পেস্ট করুন (Ctrl+V, বা ফোনে চেপে ধরে রাখুন), তারপর Enter চাপুন।
  • AI-এর উত্তর প্রতিবার একটু আলাদা হয়। আপনার উত্তর উদাহরণের সাথে হুবহু মিলতে হবে না। একই ধারণা আছে কি না, সেটা দেখুন।
  • শুধু বানানো ডেটা ব্যবহার করুন। নিজের বা অন্যের ব্যক্তিগত তথ্য চ্যাটে পেস্ট করবেন না।

টাস্ক ১

সহজ রিকোয়েস্ট সস্তা মডেলে পাঠান

এটা কেন দরকার

আপনি যখন একটা সাপোর্ট চ্যাটবট বানাবেন, তার বেশিরভাগ প্রশ্নই সহজ হবে। সবগুলোর উত্তর যদি বড় আর দামি মডেল দেয়, তাহলে অনেক বেশি খরচ হয়। রাউটার সহজ প্রশ্ন সস্তা মডেলে আর কঠিন প্রশ্ন বড় মডেলে পাঠায়।

  1. ধাপ ১
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। AI ১০টা কাস্টমার রিকোয়েস্টের জন্য রাউটারের কাজ করবে।

    প্রম্পট
    তুমি একটা customer-support system-এর router। প্রতিটা request যায় SMALL model-এ (cost 1 credit) অথবা LARGE model-এ (cost 20 credit)। সহজ request-এ SMALL ব্যবহার করো। যে request-এ লম্বা চিন্তা, code, বা অনেক ধাপ লাগে, তাতে LARGE ব্যবহার করো।
    প্রতিটা request-এর জন্য লেখো: নম্বর, SMALL বা LARGE, আর সর্বোচ্চ ৬ শব্দের একটা কারণ।
    
    Requests:
    1. আপনাদের return করার সময়সীমা কত দিন?
    2. আমার order #4471 কোথায়?
    3. Bangla-তে "thank you" এর মানে কী?
    4. আমার দুটো order একটা parcel-এ এসেছে। একটা জিনিস নষ্ট। আমি একটা coupon ব্যবহার করেছি, যেটা দুই order-এ refund ভাগ করে দিয়েছে। আমি কত টাকা ফেরত পাব?
    5. Password reset করব কীভাবে?
    6. তিনটা দেশের customer-দের জন্য আমাদের refund policy বদলালে আইনি ঝুঁকিগুলো সংক্ষেপে লেখো।
    7. আপনাদের ফোন নম্বর কত?
    8. এমন একটা Python script লেখো, যেটা আমাদের payment file-এর সাথে bank statement মেলায় আর যেগুলো মেলে না সেগুলো চিহ্নিত করে।
    9. নীল শার্টটা কি M size-এ stock-এ আছে?
    10. Checkout redesign-এর পর আমাদের conversion rate 12% কমল কেন? ব্যাখ্যা করো আর তিনটা test প্রস্তাব করো।

    আপনি দেখবেন: ১০ লাইনের একটা তালিকা। প্রায় ৪টা রিকোয়েস্ট (লম্বা, অনেক ধাপের গুলো) LARGE-এ যায়, বাকিগুলো SMALL-এ।

    উদাহরণ উত্তর
    1. SMALL - সহজ policy-র তথ্য
    2. SMALL - order status দেখা
    3. SMALL - ছোট অনুবাদ
    4. LARGE - অনেক ধাপের refund হিসাব
    5. SMALL - সাধারণ how-to
    6. LARGE - আইনি বিশ্লেষণ, তিনটা দেশ
    7. SMALL - নির্দিষ্ট তথ্য
    8. LARGE - code লিখতে হবে
    9. SMALL - সহজ stock check
    10. LARGE - বিশ্লেষণ আর test design

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

  2. ধাপ ২
    একই চ্যাট

    LARGE লাইন কয়টা গুনুন। তারপর খরচ হিসাব করুন: SMALL-এর সংখ্যা x ১ + LARGE-এর সংখ্যা x ২০। এটা ১০ x ২০ = ২০০ ক্রেডিটের সাথে তুলনা করুন।

    আপনি দেখবেন: ৪টা LARGE আর ৬টা SMALL হলে: ৬ x ১ + ৪ x ২০ = ৮৬ ক্রেডিট, আর সবগুলো LARGE-এ গেলে ২০০ ক্রেডিট। মানে ১১৪ ক্রেডিট বাঁচল, যা ৫৭%।

  3. ধাপ ৩
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। এবার একটা চেকার ছোট মডেলের লেখা ড্রাফট উত্তর দেখবে।

    প্রম্পট
    একটা small model একটা draft উত্তর লিখেছে। ঠিক করো draft টা পাঠানোর মতো ভালো কিনা (KEEP), নাকি একটা large model-কে আবার করতে হবে (ESCALATE)। শুধু KEEP বা ESCALATE লেখো, সাথে এক বাক্যে কারণ।
    
    প্রশ্ন: একজন customer 3টা শার্ট কিনেছে, প্রতিটা 450 BDT, আর 1টা টুপি 280 BDT। পুরো order-এ 10% coupon প্রযোজ্য। Delivery খরচ 60 BDT, এতে ছাড় নেই। মোট কত?
    
    Draft উত্তর: শার্টগুলোর দাম 1,350 BDT আর টুপির দাম 280 BDT। Subtotal 1,630 BDT। 10% coupon-এর পর দাম 1,467 BDT। Delivery 60 BDT, তাই মোট 1,527 BDT।

    আপনি দেখবেন: কারণসহ KEEP। ড্রাফট ঠিক: ৩ x ৪৫০ = ১,৩৫০, সাথে ২৮০ = ১,৬৩০, ১০% (১৬৩) বাদ দিলে ১,৪৬৭, সাথে ৬০ = ১,৫২৭।

    উদাহরণ উত্তর
    KEEP। Draft জিনিসগুলো ঠিকভাবে যোগ করেছে (1,630 BDT), 10% ছাড় দিয়েছে (1,467 BDT), আর ছাড়ের পরে 60 BDT delivery যোগ করেছে, তাই 1,527 BDT ঠিক।

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

এইমাত্র কী হলো

ক্যাসকেড মানে আগে সস্তা মডেল দিয়ে চেষ্টা করা, আর দরকার হলেই শুধু দামি মডেল ব্যবহার করা। এখানে ১০টার মধ্যে ৬টা রিকোয়েস্ট সস্তা মডেলে গেছে, তাই খরচ ২০০ থেকে ৮৬ ক্রেডিটে নেমেছে। দ্বিতীয় প্রম্পটে অন্য অর্ধেকটা দেখলে: একটা চেক, যে ঠিক করে সস্তা মডেলের ড্রাফট যথেষ্ট ভালো কিনা। ভুল KEEP মানে কাস্টমারের কাছে খারাপ উত্তর যায়। ভুল ESCALATE মানে ২০ ক্রেডিট নষ্ট।

কাজ শেষ, যখন আপনার কাছে একটা রাউটার তালিকা, প্রায় ৮৬ ক্রেডিটের খরচ (200-এর বিপরীতে), আর একটা KEEP বা ESCALATE সিদ্ধান্ত আছে।

নিজেকে যাচাই করুনপ্রতিটা রিকোয়েস্ট বড় মডেলে পাঠানোর চেয়ে ক্যাসকেডে খরচ কম হয় কেন?উত্তর দেখুন

বেশিরভাগ রিকোয়েস্ট সহজ, তাই সস্তা মডেল সেগুলো প্রতিটা ১ ক্রেডিটে উত্তর দেয়। শুধু কঠিনগুলো ২০ ক্রেডিটের বড় মডেলে যায়, তাই প্রতি রিকোয়েস্টের গড় খরচ কমে যায়।

আরেকটু কঠিন করে দেখুন

ড্রাফট বদলে লিখুন: Delivery-সহ subtotal ১,৬৯০ BDT। ১০% coupon-এর পর মোট ১,৫২১ BDT। এখানে ভুল করে ডেলিভারিতেও ছাড় দেওয়া হয়েছে। চেকার কি এখন ESCALATE বলে?

টাস্ক ২

ক্যাশ থেকে আসা ভুল উত্তর ধরুন

এটা কেন দরকার

আপনি যখন একটা চ্যাটবট বানাবেন, অনেক ইউজার একই প্রশ্ন আলাদা আলাদা কথায় করবে। ক্যাশ পুরোনো উত্তর আবার ব্যবহার করে খরচ বাঁচাতে পারে। কিন্তু প্রশ্নটা শুধু দেখতে একই হলে আর উত্তর আসলে আলাদা হলে, ইউজার ভুল উত্তর পায়।

  1. ধাপ ১
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। এতে ৬ জোড়া প্রশ্ন আছে। AI অনুমান করবে পুরোনো উত্তর নতুন প্রশ্নে এখনও মানায় কিনা।

    প্রম্পট
    Semantic cache পুরোনো প্রশ্নের উত্তর জমিয়ে রাখে। নতুন প্রশ্ন পুরোনো প্রশ্নের খুব কাছাকাছি দেখালে সে জমানো উত্তরটাই ফেরত দেয়।
    প্রতিটা জোড়ার জন্য লেখো: 0 থেকে 1-এর মধ্যে একটা similarity score (তোমার সেরা অনুমান), HIT বা MISS (score 0.9-এর বেশি হলে HIT), আর পুরোনো উত্তরটা নতুন প্রশ্নের জন্য CORRECT হবে নাকি WRONG।
    প্রতিটা জোড়ার জন্য ছোট এক লাইনে উত্তর দাও।
    
    জোড়া (পুরোনো প্রশ্ন | নতুন প্রশ্ন):
    1. আমি আমার password reset করব কীভাবে? | আমি কীভাবে আমার password reset করতে পারি?
    2. Order 1001-এর refund-এর অবস্থা কী? | Order 1002-এর refund-এর অবস্থা কী?
    3. আপনাদের return policy কী? | জিনিস ফেরত পাঠাতে আমার কত সময় আছে?
    4. আজ ঢাকার আবহাওয়া কেমন? | কাল ঢাকার আবহাওয়া কেমন?
    5. আমার subscription cancel করুন। | আমার subscription cancel করবেন না।
    6. রাতে আপনারা কয়টায় বন্ধ করেন? | সন্ধ্যায় আপনারা কখন দোকান বন্ধ করেন?

    আপনি দেখবেন: ৬টা ছোট লাইন। জোড়া ২, ৪ আর ৫ সাধারণত বেশি স্কোর (HIT) পায় আর WRONG চিহ্ন পায়। স্কোর এক চ্যাট থেকে আরেক চ্যাটে আলাদা হয়।

    উদাহরণ উত্তর
    1. 0.97 HIT CORRECT
    2. 0.96 HIT WRONG (অন্য order)
    3. 0.78 MISS CORRECT
    4. 0.94 HIT WRONG (আজ আর কাল আলাদা)
    5. 0.93 HIT WRONG (উল্টো মানে)
    6. 0.80 MISS CORRECT

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

  2. ধাপ ২
    একই চ্যাট

    কোন জোড়াগুলো HIT আর WRONG দুটোই, সেগুলোর নম্বর লিখে রাখুন। প্রতিটা জোড়ায় কী বদলেছে, নিজের ভাষায় লিখুন।

    আপনি দেখবেন: সাধারণত জোড়া ২, ৪ আর ৫: আলাদা অর্ডার নম্বর, আজ বনাম কাল, আর cancel করুন বনাম cancel করবেন না।

  3. ধাপ ৩
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। AI এমন নিয়ম লিখবে, যা ভুল ক্যাশ হিট আটকায়।

    প্রম্পট
    আমি একটা support chatbot-এর জন্য semantic cache চালাই। আমাকে 4টা ছোট নিয়ম দাও, যেগুলো ঠিক করে কখন cache-এর উত্তর ব্যবহার করা যাবে না, similarity score খুব বেশি হলেও। প্রতিটা নিয়মের জন্য একটা করে উদাহরণ প্রশ্ন-জোড়া দাও। প্রতিটা নিয়ম এক বাক্যে লেখো।

    আপনি দেখবেন: ৪টা ছোট নিয়ম, যেমন: আলাদা ID, সময়ের শব্দ, নেতিবাচক কথা (না), বা ব্যক্তিগত তথ্য থাকলে ক্যাশ ব্যবহার করবে না।

    উদাহরণ উত্তর
    1. ID বা সংখ্যা আলাদা হলে উত্তর আবার ব্যবহার কোরো না। উদাহরণ: order 1001 | order 1002।
    2. সময়ের শব্দ আলাদা হলে উত্তর আবার ব্যবহার কোরো না। উদাহরণ: আজ | কাল।
    3. একটা প্রশ্নে নেতিবাচক কথা থাকলে উত্তর আবার ব্যবহার কোরো না। উদাহরণ: cancel করুন | cancel করবেন না।
    4. ব্যক্তিগত তথ্য থাকা উত্তর আবার ব্যবহার কোরো না। উদাহরণ: আমার balance কত?

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

এইমাত্র কী হলো

সেম্যান্টিক ক্যাশ প্রশ্নের হুবহু শব্দ নয়, মানে তুলনা করে। জোড়া ১, ৩ আর 6-এ শুধু শব্দ বদলেছে, তাই পুরোনো উত্তর ঠিক, আর সেটা আবার ব্যবহার করলে টাকা বাঁচে। জোড়া ২, ৪ আর 5-এ ছোট একটা জিনিস বদলেছে, তাই পুরোনো উত্তর ভুল। এখানে AI শুধু স্কোর অনুমান করেছে। আসল ক্যাশ সেটা মাপে এমবেডিং দিয়ে, যা লেখাকে সংখ্যায় বদলে দেয়।

কাজ শেষ, যখন আপনার কাছে HIT আর WRONG জোড়াগুলোর তালিকা (সাধারণত ২, ৪ আর ৫) আছে, আর সেগুলো আটকানোর ৪টা নিয়ম আছে।

নিজেকে যাচাই করুনক্যাশের উত্তর ফেরত দেওয়ার জন্য বেশি সিমিলারিটি স্কোর কেন যথেষ্ট নয়?উত্তর দেখুন

অর্ডার নম্বর, দিন, বা না শব্দের মতো ছোট বদলও ঠিক উত্তর বদলে দিতে পারে। শব্দ প্রায় একই থাকে, তাই স্কোর বেশি থাকে। বাড়তি নিয়ম আর কড়া থ্রেশহোল্ড ভুল হিটের ঝুঁকি কমায়।

আরেকটু কঠিন করে দেখুন

দুটো নতুন জোড়া লিখুন: একটা নিরাপদ HIT, যেখানে শব্দ একেবারে আলাদা, আর একটা ভুল HIT, যেখানে শব্দ প্রায় একই। পরীক্ষা করতে ধাপ ১-এর প্রম্পটে বসান।

টাস্ক ৩

লম্বা লেখা ছোট করুন আর টেস্ট করুন

এটা কেন দরকার

আপনি যখন লম্বা ডকুমেন্ট নিয়ে একটা চ্যাটবট বানাবেন, AI-কে পাঠানো প্রতিটা শব্দের জন্য আপনাকে টাকা দিতে হবে। ফাঁকা শব্দ কেটে দিলে খরচ কমে। কিন্তু ছোট লেখাটা যে একই উত্তর দেয়, সেটা আপনাকে যাচাই করতে হবে।

  1. ধাপ ১
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। ৩টা উত্তর লিখে রাখুন। এটা আপনার বেসলাইন।

    প্রম্পট
    শুধু context ব্যবহার করে তিনটা প্রশ্নের উত্তর দাও।
    
    Context:
    Padma Mart বেছে নেওয়ার জন্য ধন্যবাদ। আমাদের shipping policy নিয়ে জানাতে পেরে আমরা খুব খুশি। সাধারণভাবে, কাজের দিনে দুপুর 2টার আগে দেওয়া order সাধারণত সেদিনই packing হয়, আর দুপুর 2টার পরে দেওয়া order সাধারণত পরের কাজের দিনে packing হয়। দয়া করে মনে রাখবেন, আমরা শুক্রবার আর সরকারি ছুটির দিনে কাজ করি না। ঢাকার ভেতরে delivery সাধারণত এক থেকে দুই দিন লাগে, আর অন্য শহরে সাধারণত তিন থেকে পাঁচ দিন লাগে। ঢাকার ভেতরে shipping খরচ 60 BDT, আর অন্য শহরে shipping খরচ 120 BDT। আমরা আরও জানাতে পেরে খুশি যে 2,000 BDT-র বেশি order-এ শুধু ঢাকার ভেতরে shipping ফ্রি। আপনি বাসায় না থাকলে আমাদের courier parcel দুইবার পৌঁছে দেওয়ার চেষ্টা করবে, আর দ্বিতীয়বার ব্যর্থ হলে parcel আমাদের warehouse-এ ফিরে আসে। আমাদের সাথে কেনাকাটা উপভোগ করবেন, এই আশা করি!
    
    প্রশ্ন:
    1. 1,500 BDT-র একটা order চট্টগ্রামে পাঠাতে shipping কত?
    2. বৃহস্পতিবার বিকেল 3টায় দেওয়া order কবে packing হয়?
    3. Courier কয়বার delivery-র চেষ্টা করে?

    আপনি দেখবেন: তিনটা উত্তর: শিপিং ১২০ BDT, প্যাকিং হবে শনিবার, আর ২ বার ডেলিভারি চেষ্টা।

    উদাহরণ উত্তর
    1. 120 BDT। অন্য শহরে shipping 120 BDT, আর ফ্রি shipping শুধু ঢাকার ভেতরে 2,000 BDT-র বেশি order-এ।
    2. শনিবার। বৃহস্পতিবার 2টার পরে দেওয়া order পরের কাজের দিনে packing হয়, আর শুক্রবার কাজের দিন নয়।
    3. 2 বার।

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

  2. ধাপ ২
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। তারপর AI-র দেওয়া ছোট লেখাটা কপি করুন।

    প্রম্পট
    নিচের লেখাটা তার দৈর্ঘ্যের প্রায় এক-তৃতীয়াংশে ছোট করো। ফাঁকা শব্দ আর শুভেচ্ছা বাদ দাও। প্রতিটা সংখ্যা, দাম, সময় আর নিয়ম রাখো। ছোট note-এর মতো বাক্যাংশ ব্যবহার করো। শুধু ছোট করা লেখাটা পাঠাও।
    
    লেখা:
    Padma Mart বেছে নেওয়ার জন্য ধন্যবাদ। আমাদের shipping policy নিয়ে জানাতে পেরে আমরা খুব খুশি। সাধারণভাবে, কাজের দিনে দুপুর 2টার আগে দেওয়া order সাধারণত সেদিনই packing হয়, আর দুপুর 2টার পরে দেওয়া order সাধারণত পরের কাজের দিনে packing হয়। দয়া করে মনে রাখবেন, আমরা শুক্রবার আর সরকারি ছুটির দিনে কাজ করি না। ঢাকার ভেতরে delivery সাধারণত এক থেকে দুই দিন লাগে, আর অন্য শহরে সাধারণত তিন থেকে পাঁচ দিন লাগে। ঢাকার ভেতরে shipping খরচ 60 BDT, আর অন্য শহরে shipping খরচ 120 BDT। আমরা আরও জানাতে পেরে খুশি যে 2,000 BDT-র বেশি order-এ শুধু ঢাকার ভেতরে shipping ফ্রি। আপনি বাসায় না থাকলে আমাদের courier parcel দুইবার পৌঁছে দেওয়ার চেষ্টা করবে, আর দ্বিতীয়বার ব্যর্থ হলে parcel আমাদের warehouse-এ ফিরে আসে। আমাদের সাথে কেনাকাটা উপভোগ করবেন, এই আশা করি!

    আপনি দেখবেন: নোটের মতো অনেক ছোট একটা লেখা, মূল লেখার প্রায় এক-তৃতীয়াংশ থেকে অর্ধেক, কিন্তু সব সংখ্যা আছে।

    উদাহরণ উত্তর
    Padma Mart shipping। কাজের দিনে দুপুর 2টার আগে order: একই দিনে packing। 2টার পরে: পরের কাজের দিনে। শুক্রবার, সরকারি ছুটিতে কাজ বন্ধ। Delivery: ঢাকা 1-2 দিন, অন্য শহর 3-5 দিন। Shipping: ঢাকা 60 BDT, অন্য শহর 120 BDT। ফ্রি shipping: শুধু ঢাকা, 2,000 BDT-র বেশি order। Courier 2 বার চেষ্টা করে, তারপর parcel warehouse-এ ফেরত।

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

  3. ধাপ ৩
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করে পেস্ট করুন। "এখানে তোমার ছোট করা লেখা paste করো" লাইনটার জায়গায় ধাপ ২-এর ছোট লেখাটা বসান। তারপর Enter চাপুন।

    প্রম্পট
    শুধু context ব্যবহার করে তিনটা প্রশ্নের উত্তর দাও।
    
    Context:
    এখানে তোমার ছোট করা লেখা paste করো
    
    প্রশ্ন:
    1. 1,500 BDT-র একটা order চট্টগ্রামে পাঠাতে shipping কত?
    2. বৃহস্পতিবার বিকেল 3টায় দেওয়া order কবে packing হয়?
    3. Courier কয়বার delivery-র চেষ্টা করে?

    আপনি দেখবেন: আবার তিনটা উত্তর। ধাপ ১-এর সাথে মেলার কথা: ১২০ BDT, শনিবার, আর ২ বার।

    উদাহরণ উত্তর
    1. 120 BDT। অন্য শহরে shipping 120 BDT, আর ফ্রি shipping শুধু ঢাকার ভেতরে 2,000 BDT-র বেশি order-এ।
    2. শনিবার। বৃহস্পতিবার 2টার পরে দেওয়া order পরের কাজের দিনে packing হয়, আর শুক্রবার কাজের দিন নয়।
    3. 2 বার।

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

  4. ধাপ ৪
    একই চ্যাট

    তিনটা উত্তর ধাপ ১-এর সাথে মেলান। যে উত্তর আলাদা, সেটা লিখে রাখুন।

    আপনি দেখবেন: প্রায়ই তিনটা উত্তরই এক হয়। একটা আলাদা হলে বুঝবেন ছোট লেখায় একটা তথ্য হারিয়ে গেছে।

এইমাত্র কী হলো

AI-কে আপনি যে টোকেন (শব্দের ছোট অংশ) পাঠান, তার জন্যই টাকা দিতে হয়। শুভেচ্ছা আর ফাঁকা শব্দ টোকেন খরচ করে, কিন্তু কোনো তথ্য যোগ করে না। ছোট লেখায় সব সংখ্যা আর নিয়ম ছিল, তাই কম খরচে AI একই উত্তর দিয়েছে। ছোট করার পর সবসময় এই টেস্ট চালান। একটা তথ্য হারালে AI ভুল উত্তর দেবে।

কাজ শেষ, যখন আপনার কাছে ৩টা উত্তরের দুটো সেট আছে, আর আপনি জানেন সেগুলো মিলেছে কিনা।

নিজেকে যাচাই করুনপ্রম্পট ছোট করলে টাকা বাঁচে কেন, আর এরপর কী যাচাই করতে হবে?উত্তর দেখুন

খরচ নির্ভর করে আপনি কয়টা টোকেন পাঠান তার ওপর। ফাঁকা লেখা টোকেন খরচ করে কিন্তু তথ্য যোগ করে না, তাই সেটা বাদ দিলে টাকা বাঁচে। এরপর যাচাই করুন AI একই উত্তর দিচ্ছে কিনা, কারণ একটা তথ্য হারালে উত্তর ভুল হয়।

আরেকটু কঠিন করে দেখুন

দৈর্ঘ্যের এক-ষষ্ঠাংশে ছোট করতে বলুন। ধাপ ৩ আবার চালান। কত ছোট করলে প্রথম তথ্য হারিয়ে যায়?

টাস্ক ৪

খুঁজে বের করুন কোন ফিচার বাজেট ভাঙবে

এটা কেন দরকার

আপনি যখন একটা AI প্রোডাক্ট বানাবেন, প্রতিটা ফিচার টোকেন খরচ করবে, আর টোকেনে টাকা লাগে। একটা ফিচার বেহিসাবি চললে পুরো মাসের বিল শেষ হয়ে যেতে পারে। প্রতি ফিচারের আলাদা বাজেট আর অ্যালার্ট আপনাকে আগেই সতর্ক করে।

  1. ধাপ ১
    নতুন চ্যাট

    এই প্রম্পটটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন। AI ৩টা ফিচারের জন্য একটা বাজেট টেবিল বানাবে।

    প্রম্পট
    একটা company প্রতিটা LLM feature-কে মাসিক token budget দেয়। নিয়ম: budget-এর 80% হলে alert পাঠানো হবে, আর 100% হলে feature-টা throttle করা হবে (ধীর বা বন্ধ করা হবে)।
    আজ 30 দিনের একটা মাসের 12 নম্বর দিনের শেষ। ধরে নাও প্রতিদিনের ব্যবহার একই থাকবে।
    
    Feature | মাসিক budget | এ পর্যন্ত ব্যবহার (12 দিন)
    Chat support | 40,000,000 token | 20,000,000 token
    Document summary | 20,000,000 token | 4,000,000 token
    Search rewrite | 6,000,000 token | 3,600,000 token
    
    একটা table বানাও। প্রতিটা feature-এর জন্য দেখাও:
    1) প্রতিদিন কত token ব্যবহার হয়।
    2) মাসের শেষে কত ব্যবহার হবে, budget-এর শতাংশে।
    3) মাসের কত তারিখে 80% হবে।
    4) মাসের কত তারিখে 100% হবে।
    Feature যদি limit-এর নিচেই থাকে, তাহলে "never" লেখো।

    আপনি দেখবেন: ৩ সারির একটা টেবিল। Search rewrite-এর ফোরকাস্ট সবচেয়ে বেশি, প্রায় ১৫০%।

    উদাহরণ উত্তর
    Feature | প্রতিদিন | মাসের শেষে | 80% দিন | 100% দিন
    Chat support | 1.67M | 125% | 20 তারিখ | 24 তারিখ
    Document summary | 0.33M | 50% | never | never
    Search rewrite | 0.3M | 150% | 16 তারিখ | 20 তারিখ

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

  2. ধাপ ২
    একই চ্যাট

    একটা সারি হাতে মেলান। Search rewrite-এর জন্য: ৩,৬০০,০০০ ÷ ১২ = প্রতিদিনের টোকেন। তারপর ৩০ দিয়ে গুণ করুন। টেবিলের সাথে মেলান।

    আপনি দেখবেন: প্রতিদিন ৩০০,০০০ টোকেন। ৩০০,০০০ x ৩০ = ৯,০০০,০০০ টোকেন। এটা ৬,০০০,০০০ বাজেটের ১৫০%। এটা ৮০% (৪,৮০০,০০০) ছোঁয় ১৬ তারিখে, আর ১০০% ছোঁয় ২০ তারিখে।

  3. ধাপ ৩
    একই চ্যাট

    বাকি দুই সারি এই কী-র সাথে মেলান। কোনো সংখ্যা আলাদা হলে চ্যাটকে আবার হিসাব করতে বলুন। কী: Chat support ১২৫%, ২০ তারিখ, ২৪ তারিখ। Document summary ৫০%, never, never।

    আপনি দেখবেন: একই সংখ্যা। Chat support প্রতিদিন ২০,০০০,০০০ ÷ ১২ = প্রায় ১.৬৭M ব্যবহার করে, তাই ১.৬৭M x ৩০ = ৫০M, যা 40M-এর ১২৫%।

  4. ধাপ ৪
    একই চ্যাট

    এই ফলো-আপ প্রশ্নটা কপি করুন, পেস্ট করে Enter চাপুন।

    প্রম্পট
    কোন feature-এ সবার আগে ব্যবস্থা নিতে হবে? তার ব্যবহার কমানোর দুটো সস্তা উপায় বলো। 3টা ছোট লাইনে উত্তর দাও।

    আপনি দেখবেন: সবার আগে Search rewrite, কারণ তার অ্যালার্ট সবার আগে আসে (১৬ তারিখ)। সাথে দুটো আইডিয়া, যেমন ক্যাশ বা ছোট প্রম্পট।

    উদাহরণ উত্তর
    Search rewrite-এ সবার আগে ব্যবস্থা নিতে হবে। এটা 16 তারিখে 80% ছোঁয়।
    1. Cache যোগ করো, যাতে একই প্রশ্নে বারবার AI call না হয়।
    2. Prompt ছোট করো, যাতে প্রতি call-এ কম token লাগে।

    আপনার উত্তরের ভাষা একটু আলাদা হবে।

এইমাত্র কী হলো

ফোরকাস্ট মানে প্রতিদিনের ব্যবহার গুণ মাসের দিনসংখ্যা। বাজেট প্রতিটা ফিচারকে নিজের আলাদা লিমিট দেয়। ৮০%-এ অ্যালার্ট আপনাকে ব্যবস্থা নেওয়ার সময় দেয়। ১০০%-এ থ্রটল বিলকে আর বাড়তে দেয় না। খেয়াল করুন, সবচেয়ে ছোট বাজেট (Search rewrite) আগে সমস্যায় পড়েছে, যে ফিচার সবচেয়ে বেশি টোকেন ব্যবহার করে সেটা নয়।

কাজ শেষ, যখন আপনার কাছে ৩টা ফোরকাস্ট-সহ একটা টেবিল আছে, আর আপনি জানেন Search rewrite ১৬ তারিখে ৮০% অ্যালার্ট ছোঁয়।

নিজেকে যাচাই করুনপুরো কোম্পানির জন্য একটা বাজেট না রেখে প্রতি ফিচারের আলাদা বাজেট রাখা হয় কেন?উত্তর দেখুন

প্রতি ফিচারের আলাদা বাজেট থাকলে বোঝা যায় কোন ফিচার টাকা খরচ করছে, আর একটা বেহিসাবি ফিচার পুরো বিল শেষ করতে পারে না। ৮০% অ্যালার্ট আপনাকে ১০০% থ্রটলের আগেই ব্যবস্থা নেওয়ার সময় দেয়।

আরেকটু কঠিন করে দেখুন

ধরুন একটা ক্যাশ Search rewrite-এর ৪০% কল কমিয়ে দেয়। চ্যাটকে নতুন মাস-শেষের ফোরকাস্ট আর নতুন অ্যালার্টের তারিখ জিজ্ঞেস করুন।

ভিডিও দেখুন · ৮টি

কুইজ

কী শিখলেন যাচাই করুন। ৫টি প্রশ্ন।

১. এই পার্ট কোন টেকনিককে খরচ কমানোর সবচেয়ে শক্তিশালী উপায় বলেছে?

২. মডেল ক্যাসকেডে প্রতিটা রিকোয়েস্ট আগে বড় ও দামি মডেলে যায়।

৩. ব্যাচ API 24h-এর মধ্যে অর্ধেক খরচে ফলাফল দেয়। কোন কাজ এতে মানায়?

৪. এই পার্টের মতে কোন টেকনিক একই সাথে খরচ ও ল্যাটেন্সি কমায় এবং সেলফ-হোস্টিংয়ের পথ খুলে দেয়?

৫. LiteLLM, Portkey বা OpenRouter-এর মতো মডেল গেটওয়ে কী কাজ করে?

মেলাতে সব প্রশ্নের উত্তর দিন।

তথ্যসূত্র

সোর্স

সব সাইটেশন মূল পেপার (arXiv), ভেন্ডরের ডক্স (OpenAI, Anthropic, Google) বা অফিশিয়াল টিম ব্লগে যায়। প্রতিটি পাতা খুলে সাইটেশনের তথ্য যাচাই করা হয়েছে।

  1. [1]Yao et al., "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" (ICLR 2023)
  2. [2]Wei et al., "Plan-and-Execute Agents" / "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" — NeurIPS 2022
  3. [3]Shinn et al., "Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning" — NeurIPS 2023
  4. [4]Xu et al., "ReWOO: Decoupling Reasoning from Observations for Efficient Augmented Language Models"
  5. [5]Anthropic Engineering blog — "How we built our multi-agent research system" (2025)
  6. [6]LangGraph — official documentation (LangChain)
  7. [7]Temporal — "Durable Execution for LLM Agents"
  8. [8]Park et al., "Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior" — 2023
  9. [9]Anthropic — "Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet capability" (Oct 2024)
  10. [10]Anthropic — Tool use / function calling documentation
  11. [11]OpenAI — Function calling guide
  12. [12]Anthropic — Model Context Protocol (MCP) specification
  13. [13]Kwon et al., "Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention" — vLLM paper, SOSP 2023
  14. [14]Zheng et al., "SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs" — 2023
  15. [15]llama.cpp — open-source GGUF-native inference (ggerganov)
  16. [16]Lin et al., "AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration" — MLSys 2024
  17. [17]Anthropic — Prompt caching documentation
  18. [18]Zheng et al., "Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena" — NeurIPS 2023
  19. [19]Es et al., "Ragas: Automated Evaluation of Information Retrieval Augmented Language Models" — 2023
  20. [20]Yue et al., "Large Language Model Cascades with Mixture of Thought Representations" — 2024
  21. [21]GPTCache — open-source semantic cache
  22. [22]Guo et al., "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL" — 2025
  23. [23]Jiang et al., "LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference of Large Language Models" — EMNLP 2023
  24. [24]LiteLLM — unified interface for 100+ LLMs
  25. [25]OWASP — "Top 10 for LLM Applications" (LLM01 Prompt Injection, 2025)
  26. [26]Bai et al., "Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback" — Anthropic, 2022
  27. [27]NVIDIA NeMo Guardrails — open-source toolkit
  28. [28]Qwen2-VL Team, "Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model's Perception of the World at Any Resolution" — 2024
  29. [29]OpenAI — Realtime API documentation
  30. [30]OpenAI — Production best practices guide