Satu trik penjimatan kos yang bijak telah muncul dalam komuniti AI yang mengeksploitasi cara OpenAI mengenakan caj untuk perkhidmatan transkripsi audio. Dengan hanya mempercepatkan fail audio sebelum memuat naiknya ke API Whisper OpenAI, pengguna boleh mengurangkan bil transkripsi mereka dengan ketara sambil mengekalkan ketepatan yang munasabah.
Penemuan ini datang daripada seorang pembangun yang perlu mentranskrip kuliah video selama 40 minit tetapi mendapati proses tersebut lambat dan mahal. OpenAI mengenakan caj untuk transkripsi berdasarkan tempoh audio, mewujudkan peluang untuk pengoptimuman yang ramai tidak terfikir.
Hack Kelajuan Mudah Yang Berkesan
Teknik ini melibatkan penggunaan ffmpeg untuk mempercepatkan kelajuan main balik audio sebelum menghantar fail ke perkhidmatan transkripsi OpenAI. Ujian menunjukkan bahawa peningkatan kelajuan 2x dan 3x berfungsi dengan sangat baik, dengan AI masih dapat memahami dan mentranskrip pertuturan yang dipercepatkan dengan tepat. Fail audio 40 minit yang ditranskrip pada kelajuan yang ditingkatkan berharga 0.07 dolar Amerika Syarikat berbanding 0.09 dolar Amerika Syarikat yang asal, mewakili pengurangan kos sebanyak 23%.
Kaedah ini berfungsi kerana model Whisper OpenAI terbukti sangat kukuh dalam mengendalikan corak pertuturan yang lebih pantas. Walau bagaimanapun, menolak melebihi kelajuan 3x menghasilkan keputusan yang tidak boleh digunakan, menunjukkan terdapat titik manis untuk teknik pengoptimuman ini.
Perbandingan Kos untuk Transkripsi Audio 40 minit:
- Kelajuan asal: $0.09 USD
- Audio yang dipercepat: $0.07 USD
- Penjimatan kos: Pengurangan 23%
 |
|---|
| Output transkripsi yang mencerminkan keberkesanan teknik pengoptimuman kelajuan untuk fail audio |
Teknik Pengoptimuman Audio Lanjutan
Ahli komuniti telah mengembangkan pendekatan asas ini dengan kaedah pemprosesan audio yang lebih canggih. Satu teknik melibatkan penyingkiran senyap daripada fail audio menggunakan penapis ffmpeg, yang boleh mengecilkan ceramah 39 minit kepada hanya 31 minit dengan menggantikan jeda panjang dengan jurang minimum 20 milisaat.
Pembangun lain telah menemui pendekatan alternatif sepenuhnya, termasuk memuat naik audio ke YouTube terlebih dahulu untuk menggunakan perkhidmatan transkripsi percuma mereka, kemudian memproses keputusan dengan model AI lain. Ada yang bahkan menemui cara untuk menukar audio kepada imej dan menggunakan model penglihatan untuk transkripsi pada kos token yang lebih rendah.
Kaedah Alternatif Penjimatan Kos:
- Buang senyap dengan penapis ffmpeg (pengurangan 39min → 31min)
- Muat naik ke YouTube untuk transkripsi percuma, kemudian proses dengan model AI lain
- Tukar audio kepada imej dan gunakan model penglihatan untuk transkripsi
Implikasi Lebih Luas Hacking Kos AI
Trik mempercepatkan ini menyerlahkan trend yang semakin berkembang di mana pengguna mencari cara kreatif untuk mengoptimumkan kos perkhidmatan AI. Teknik serupa telah ditemui dengan penyedia AI lain, seperti memasukkan lebih banyak teks ke dalam imej untuk mengeksploitasi model harga kadar tetap.
Walau bagaimanapun, pendekatan ini menimbulkan persoalan tentang keseimbangan antara kecekapan dan kualiti. Walaupun teknik ini menjimatkan wang dan masa, ia mewakili peralihan ke arah menggunakan kandungan secepat mungkin berbanding melibatkan diri secara mendalam dengan bahan.
Membaca adalah satu keseronokan. Menonton kuliah atau ceramah dan merasakan kepingan-kepingan jatuh ke tempatnya adalah hebat. Membiarkan otak anda menyelesaikan makna sesuatu sudah tentu sesuatu yang menentukan kita sebagai spesies.
Teknik ini berfungsi paling baik untuk situasi di mana pengguna memerlukan ringkasan pantas atau gambaran keseluruhan berbanding pemahaman terperinci. Untuk kandungan yang memerlukan penglibatan mendalam atau pemahaman bernuansa, pendekatan tradisional menggunakan bahan pada kelajuan normal mungkin masih lebih baik walaupun melibatkan kos yang lebih tinggi.
Rujukan: OpenAI Charges by the Minute, So Make the Minutes Shorter