Cách tính và quản lý phí sử dụng token Alibaba Cloud Model studio LLMs

Khi các doanh nghiệp ngày càng áp dụng rộng rãi các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models – LLMs) vào ứng dụng thực tế, việc hiểu rõ cách tính toán và quản lý token trở thành yếu tố then chốt để tối ưu hóa chi phí và theo dõi hiệu suất.

Alibaba Cloud Model Studio cung cấp bộ công cụ và framework toàn diện giúp quản lý việc tiêu thụ token LLM một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết các phương pháp tính phí và quản lý token trên nền tảng Alibaba Cloud.

1. Hiểu Về Token và Cách Tính Toán

Token Là Gì?

Trong Model Studio của Alibaba Cloud, token đại diện cho đơn vị cơ bản của quá trình xử lý văn bản mà các LLM sử dụng để hiểu và tạo nội dung. Cách tính token khác nhau tùy theo ngôn ngữ:

Phương Pháp Tính Token

Alibaba Cloud cung cấp nhiều cách tiếp cận khác nhau để tính toán token:

Sử Dụng DashScope SDK

Bạn có thể xem dữ liệu token được phân tách bởi các mô hình Qwen trên máy tính cục bộ bằng mã Python sau:

from dashscope import get_tokenizer
# Lấy đối tượng tokenizer (hiện tại chỉ hỗ trợ dòng mô hình Qwen)
tokenizer = get_tokenizer('qwen-turbo')
input_str = 'Qwen has powerful capabilities.'
# Phân tách chuỗi thành token và chuyển đổi sang token IDs
tokens = tokenizer.encode(input_str)
print(f"Token IDs sau khi phân tách là: {tokens}.")
print(f"Có {len(tokens)} token sau khi phân tách.")

Tính Token Cho Mô Hình Vision

Đối với các mô hình Qwen-VL, token hình ảnh được tính theo cách khác:

2. Cấu Trúc Giá và Thanh Toán

Mô Hình Giá Theo Bậc

Alibaba Cloud áp dụng mô hình định giá theo bậc dựa trên khối lượng token đầu vào cho mỗi yêu cầu. Hiện tại, các mô hình Qwen sử dụng cấu trúc sau:

Giá Qwen3-Max (trên triệu token):

• 0-32K token đầu vào: $0.861 đầu vào / $3.441 đầu ra
• 32K-128K token đầu vào: $1.434 đầu vào / $5.735 đầu ra
• 128K-252K token đầu vào: $2.151 đầu vào / $8.602 đầu ra

Giá Qwen-Flash (tiết kiệm chi phí nhất):

• 0-256K token: $0.05 đầu vào / $0.40 đầu ra
• 256K-1M token: $0.25 đầu vào / $2.00 đầu ra

Công Thức Tính Phí

Công thức tính phí tuân theo quy tắc sau:

Đối với các cuộc hội thoại nhiều lượt, đầu vào và đầu ra từ lịch sử hội thoại sẽ được tính là token đầu vào cho lượt mới.

3. Các Phương Pháp Hay Nhất Trong Quản Lý Token

Bước 1: Triển Khai Giám Sát Toàn Diện

Thiết Lập Model Observation

Model Studio của Alibaba Cloud cung cấp khả năng giám sát tích hợp sẵn để theo dõi:

• Hồ sơ cuộc gọi và mức tiêu thụ token
• Các chỉ số hiệu suất bao gồm độ trễ token
• Số yêu cầu mỗi phút (RPM) và token mỗi phút (TPM)
• Tỷ lệ thất bại và phát hiện bất thường

Sử Dụng ARMS Token Analysis

Đối với các ứng dụng có ARMS agents, tận dụng tính năng Token Analysis để theo dõi:

• Tổng lượng token sử dụng trên tất cả các lệnh gọi LLM
• Token trung bình mỗi lần gọi LLM và mỗi yêu cầu người dùng
• Top 5 LLM, phiên và người dùng theo mức tiêu thụ token

Bước 2: Tối Ưu Hóa Sử Dụng Token

Context Caching

Kích hoạt context caching cho các mô hình được hỗ trợ để nhận được giảm giá đáng kể:

• Token đầu vào trúng context cache được giảm giá 75%
• Tương đương với 10% giá token đầu vào tiêu chuẩn

Xử Lý Hàng Loạt (Batch Processing)

Sử dụng tính năng gọi theo lô khi có sẵn:

• Qwen-Flash cung cấp giảm giá 50% cho các cuộc gọi batch
• Giảm chi phí xử lý tổng thể cho các hoạt động hàng loạt

Lựa Chọn Mô Hình Phù Hợp

Chọn mô hình thích hợp dựa trên yêu cầu độ phức tạp:

• Sử dụng Qwen-Flash cho các tác vụ đơn giản (nhanh nhất và tiết kiệm chi phí nhất)
• Dành Qwen-Max cho các tác vụ suy luận phức tạp
• Tận dụng Qwen-Plus để cân bằng hiệu suất và chi phí

Bước 3: Thiết Lập Quản Lý Ngân Sách

Tạo Ngân Sách Chi Phí

Sử dụng tính năng quản lý ngân sách của Alibaba Cloud để:

• Thiết lập ngưỡng chi phí cho các mô hình và mô hình sử dụng khác nhau
• Cấu hình cảnh báo tự động khi chi phí thực tế hoặc dự kiến đạt đến giới hạn đã chỉ định
• Theo dõi việc thực hiện ngân sách giữa các nhóm và dự án

Giám Sát Hạn Mức Miễn Phí

Đối với người dùng mới tại khu vực Singapore:

• Theo dõi hạn mức miễn phí còn lại trên tất cả các mô hình
• Lưu ý rằng hạn mức miễn phí được chia sẻ giữa tài khoản chính và người dùng RAM
• Lên kế hoạch sử dụng để tối đa hóa lợi ích từ gói miễn phí trước khi bắt đầu thanh toán

Bước 4: Triển Khai Kiểm Soát Truy Cập và Bảo Mật

Sử Dụng STS Tokens

Thay vì các cặp AccessKey vĩnh viễn, triển khai STS token tạm thời:

• Giảm đáng kể rủi ro từ việc rò rỉ thông tin đăng nhập
• Tự động hết hạn sau thời gian phiên tối đa
• Được khuyến nghị cho tất cả các truy cập lập trình vào Model Studio

Kiểm Soát Truy Cập Dựa Trên Vai Trò

Cấu hình vai trò và chính sách RAM để kiểm soát việc sử dụng token:

• Gán quyền cụ thể dựa trên trách nhiệm công việc
• Thực hiện nguyên tắc đặc quyền tối thiểu cho truy cập API
• Sử dụng SSO doanh nghiệp cho quản lý truy cập theo nhóm

Bước 5: Chiến Lược Tối Ưu Hóa Chi Phí

Đánh Giá Sử Dụng Định Kỳ

Thiết lập các cuộc họp chi phí thường xuyên để:

• Xem xét việc thực hiện ngân sách với các nhóm tài chính và R&D
• Đánh giá kết quả tối ưu hóa và cải thiện chiến lược
• Xác định và giải quyết các tài nguyên nhàn rỗi hoặc chưa được sử dụng đầy đủ

Gắn Thẻ Tài Nguyên (Resource Tagging)

Triển khai chiến lược gắn thẻ toàn diện:

• Gắn thẻ tài nguyên theo đơn vị kinh doanh, môi trường và chủ sở hữu
• Cho phép theo dõi và phân bổ chi phí chi tiết
• Tạo điều kiện cho việc lập kế hoạch và dự báo ngân sách chính xác

Tự Động Mở Rộng (Automated Scaling)

Sử dụng chiến lược mở rộng phù hợp dựa trên mô hình sử dụng:

• Triển khai auto-scaling cho khối lượng công việc biến đổi
• Sử dụng công suất dự trữ cho các mô hình sử dụng có thể dự đoán được
• Xem xét các instance spot cho xử lý batch không quan trọng

Bước 6: Giám Sát Hiệu Suất và Cảnh Báo

Thiết Lập Giám Sát Thời Gian Thực

Cấu hình dashboard để theo dõi:

• Xu hướng và mô hình tiêu thụ token
• Các chỉ số hiệu suất mô hình và độ trễ
• Tỷ lệ lỗi và mô hình thất bại
• Chi phí trên mỗi token giữa các mô hình khác nhau

Cấu Hình Cảnh Báo Thông Minh

Triển khai hệ thống cảnh báo chủ động cho:

• Tăng đột biến tiêu thụ token bất thường (như trường hợp 10 triệu token được tiêu thụ trong 2 giờ)
• Vi phạm ngưỡng ngân sách
• Các chỉ số suy giảm hiệu suất
• Bất thường về bảo mật trong việc sử dụng token

4. Quản Lý Token Nâng Cao

Tối Ưu Hóa Đa Mô Hình

Định Tuyến Mô Hình (Model Routing)

Triển khai định tuyến thông minh dựa trên độ phức tạp của tác vụ:

• Định tuyến các truy vấn đơn giản đến các mô hình tiết kiệm chi phí như Qwen-Flash
• Dành các mô hình cao cấp cho các tác vụ suy luận phức tạp
• Chỉ sử dụng mô hình vision khi cần xử lý hình ảnh

Quản Lý Context

Tối ưu hóa việc sử dụng context window:

• Triển khai tóm tắt context cho các cuộc hội thoại dài
• Xóa context không cần thiết để giảm tiêu thụ token
• Sử dụng context caching một cách chiến lược cho các hoạt động lặp lại

Tích Hợp Với Hệ Thống Doanh Nghiệp

Tích Hợp API Gateway

Sử dụng các tính năng API gateway của Alibaba Cloud cho:

• Giới hạn tốc độ dựa trên tiêu thụ token
• Định tuyến yêu cầu và cân bằng tải
• Ghi nhật ký và giám sát tập trung

Phân Bổ Chi Phí

Triển khai chargeback và showback:

• Phân bổ chi phí cho các đơn vị kinh doanh hoặc dự án cụ thể
• Cung cấp báo cáo sử dụng minh bạch cho các bên liên quan
• Cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa tài nguyên

5. Các Mẹo và Lưu Ý Quan Trọng

Tránh Các Lỗi Thường Gặp

• Không theo dõi lịch sử context: Lịch sử hội thoại tích lũy nhanh chóng và tăng chi phí token đáng kể
• Sử dụng mô hình không phù hợp: Không phải lúc nào cũng cần mô hình cao cấp nhất
• Bỏ qua context caching: Tiết kiệm 75% chi phí token đầu vào khi sử dụng đúng cách
• Không thiết lập cảnh báo: Phát hiện muộn các vấn đề tiêu thụ bất thường

Checklist Tối Ưu Hóa Chi Phí

✅ Kích hoạt context caching cho các mô hình hỗ trợ
✅ Sử dụng batch processing khi có thể
✅ Chọn mô hình phù hợp với độ phức tạp tác vụ
✅ Thiết lập giám sát và cảnh báo chi phí
✅ Thực hiện STS tokens thay vì AccessKey vĩnh viễn
✅ Gắn thẻ tài nguyên để theo dõi chi phí chi tiết
✅ Đánh giá và tối ưu hóa định kỳ

6. Kết Luận

Quản lý token hiệu quả trên Alibaba Cloud đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện kết hợp giữa triển khai kỹ thuật, tối ưu hóa chi phí và các quy trình tổ chức. Bằng cách tuân theo các phương pháp hay nhất này, các tổ chức có thể tối đa hóa giá trị của khoản đầu tư LLM trong khi duy trì kiểm soát chi phí và tối ưu hóa hiệu suất.

Chìa khóa thành công nằm ở việc triển khai hệ thống giám sát mạnh mẽ, lựa chọn mô hình phù hợp cho các trường hợp sử dụng cụ thể và duy trì các thực hành quản lý ngân sách có kỷ luật. Việc xem xét và tối ưu hóa định kỳ các mô hình sử dụng token sẽ đảm bảo hiệu quả chi phí liên tục khi các ứng dụng AI của bạn mở rộng quy mô và phát triển.

Hãy nhớ cập nhật thường xuyên về các thay đổi giá cả mới nhất và phát hành tính năng của Alibaba Cloud, vì thị trường AI cạnh tranh tiếp tục thúc đẩy cải tiến cả về khả năng và hiệu quả chi phí.

Nguồn tham khảo: Alibaba Cloud Blog – How Alibaba Cloud Calculates and Manages LLM Tokens