Natuurlijk, hier is een analyse en advies om uw OpenAI API-integratie te optimaliseren: 1. Gebruik en kostenanalyse - Huidig gebruik: 200.000 tokens/dag voor chat en sentimentanalyse. - Budgetlimiet: 200.000 tokens/dag. - Doel: Kosten beheersen zonder prestatieverlies. 2. Prestatie-eisen - 90% van de aanvragen onder 1 seconde. - Snelle responstijd vereist mogelijk snellere modellen of optimalisaties. 3. Aanbevelingen a. Modelkeuze - Overweeg het gebruik van GPT-3.5-turbo of GPT-4, afhankelijk van de complexiteit. GPT-3.5-turbo is goedkoper en vaak snel genoeg. - Gebruik GPT-4 alleen voor taken die hogere nauwkeurigheid vereisen, om kosten te besparen. b. Instellingen - Zet 'temperature' laag (bijvoorbeeld 0.2) voor meer consistente antwoorden. - Gebruik 'max_tokens' zodanig dat het niet onnodig lang is, bijvoorbeeld 150-200 tokens, tenzij langere antwoorden nodig zijn. - Overweeg het gebruik van 'streaming' responses om de perceptie van snelheid te verbeteren. c. Optimalisaties - Batch requests waar mogelijk om overhead te verminderen. - Cache veelgestelde vragen en terugkerende antwoorden om API-aanroepen te minimaliseren. - Voor sentimentanalyse: gebruik mogelijk de 'text' modellen of gespecialiseerde sentimentmodellen van derden die goedkoper kunnen zijn. d. Kostenbesparing - Overweeg het gebruik van fine-tuning of prompts om met minder tokens toch accurate resultaten te behalen. - Monitor regelmatig je gebruik en kosten via het OpenAI dashboard om trends te identificeren. e. Technische optimalisaties - Zorg voor snelle netwerkverbindingen en geoptimaliseerde code om responstijden onder de 1 seconde te houden. - Gebruik asynchrone calls en parallelle verwerking. 4. Alternatieven en best practices - Overweeg het gebruik van kleinere of meer efficiënte modellen voor routinetaken. - Stel limieten in op API-niveau om onverwachte kosten te voorkomen. - Gebruik kostenmonitoring en alerts om binnen budget te blijven. Samenvatting - Kies het juiste model (bijv. GPT-3.5-turbo) voor kostenefficiëntie. - Optimaliseer promptlengte en instellingen. - Cache en batch aanvragen. - Monitor en pas je gebruik aan op basis van prestaties en kosten. Wil je dat ik een specifiek voorbeeld of configuratie voorstel?

Allereerst bedankt voor uw vraag. Hierbij een analyse en concrete suggesties voor optimalisatie van uw OpenAI API-integratie op basis van de door u verstrekte gegevens. ### 1. Analyse Huidige Situatie - **Gebruik:** 200.000 tokens/dag voor chatondersteuning en sentimentanalyse. - **Budgetlimiet:** 200.000 tokens/dag (dit komt overeen met uw huidige gebruik, dus er is geen ruimte voor groei zonder overschrijding). - **Prestatie-eis:** <1 seconde voor 90% van de aanvragen (een uitdaging voor grotere modellen of complexe taken). ### 2. Modelkeuzes voor Optimalisatie Voor zowel chat als sentimentanalyse zijn lichtere modellen vaak voldoende: - **Chatondersteuning:** Overweeg `gpt-3.5-turbo` in plaats van `gpt-4` of `gpt-4-turbo`. Dit model is sneller, goedkoper en nog steeds zeer capabel voor de meeste chattoepassingen. - **Sentimentanalyse:** Voor puur sentimentanalyse kunt u overwegen om `text-embedding-ada-002` te gebruiken in combinatie met een eenvoudige classificator (bijv. een eigen model of regelgebaseerde aanpak). Dit is vaak goedkoper dan het gebruik van chatmodellen voor sentiment. ### 3. Kostenbesparende Instellingen en Best Practices - **Temperatuur:** Stel deze in op `0` voor voorspelbaardere en consistentere outputs (bespaart tokens door minder "afwijkingen"). - **Max tokens:** Beperk het maximum aantal tokens per response om onnodige lange outputs te voorkomen. - **Caching:** Implementeer caching voor veelvoorkomende vragen/responses om dubbele API-aanroepen te vermijden. - **Batching:** Groepeer meerdere requests indien mogelijk (vooral voor sentimentanalyse) om efficiënter met tokens om te gaan. - **Prompt-optimalisatie:** Zorg voor duidelijke, beknopte prompts om tokenverbruik te minimaliseren. Vermijd overbodige context. ### 4. Prestatieverbetering - Gebruik `gpt-3.5-turbo` voor snellere responstijden (vaak <1s). - Overweeg asyncrone verwerking voor niet-critieke taken om piekbelasting te verminderen. - Monitor responstijden en identificeer knelpunten (bijv. netwerklatentie, modelkeuze). ### 5. Alternatieven voor Kostenbeheersing - Stel dagelijkse of maandelijkse gebruiklimieten in via de API-instellingen om onverwachte kosten te voorkomen. - Overweeg voor sentimentanalyse een dedicated (goedkoper) model of zelf-hostede oplossing (bijv. met Hugging Face modellen) indien haalbaar. ### 6. Aanbevolen Stappen 1. Test `gpt-3.5-turbo` voor chat en vergelijk prestaties/kosten met huidige setup. 2. Implementeer caching voor veelgestelde vragen. 3. Optimaliseer prompts om tokenverbruik te reduceren. 4. Monitor gebruik en responstijden nauwlettend na wijzigingen. Hopelijk helpen deze suggesties u verder. Laat het weten als u meer specifieke vragen heeft!