LLM-এর Latency, Cost এবং Scalability

LLM inference-এর cost ও latency input tokens, output tokens, model size, hardware এবং concurrent requests-এর ওপর নির্ভর করে। Long output সাধারণত বেশি সময় ও cost নেয়।

Common optimization:

• ছোট কিন্তু capable model নির্বাচন;

• prompt ও retrieved context ছোট রাখা;

• repeated result cache করা;

• request batching;

• streaming response;

• task অনুযায়ী model routing।

Optimization করতে quality, speed ও cost-এর trade-off একসঙ্গে দেখতে হয়।

LLM system scale করতে token usage, model size, concurrency ও response latency measure করে quality-cost-latency trade-off অনুযায়ী optimization করতে হয়।