مدل قیمت‌گذاری Oxlo.ai هزینهٔ پرامپت‌های طولانی را حذف کرد

تصور کنید یک میلی‌ثانیه تأخیر در دریافت اولین توکن (TTFT)، یک عامل هوش مصنوعی روان را به تجربه‌ای قطع‌شده و آزاردهنده تبدیل کند. برای حل این چالش، Oxlo.ai در ۹ سپتامبر ۲۰۲۶ رویکردی جامع را در تمام لایه‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری برای کاهش تأخیر (Latency) معرفی کرد. تمرکز اصلی این استراتژی بر کاهش شکاف بحرانی میان سرعت پیش‌پُرکردن (Prefill) و رمزگشایی (Decode) است.

بسیاری از توسعه‌دهندگان به تأخیر در مدل زبانی بزرگ (LLM) — مثل کتابخانه‌داری که میلیاردها صفحه را خوانده و حالا با همان لحن کتاب‌ها جواب می‌دهد — به‌عنوان یک عدد واحد نگاه می‌کنند، اما این تأخیر در واقع مجموعه‌ای از سه گلوگاه متمایز است. طبق مستندات این پلتفرم، پیش‌پُرکردن (Prefill) مربوط به پردازش اولیه پرامپت است، رمزگشایی (Decoding) مدیریت تولید هر توکن را به‌صورت خودبازگشتی بر عهده دارد و سربار شبکه شامل دست‌دادن‌های TLS، رفت‌وبرگشت‌های داده (Round trips) و سریال‌سازی محموله‌هاست. همان‌طور که در تحلیل قبلی ما درباره‌ی کاهش هزینه‌های پشتیبانی در Oxlo.ai اشاره کردیم، این زیرساخت اکنون خود را به‌عنوان ابزاری تخصصی برای بهینه‌سازی تأخیر معرفی می‌کند.

کالبدشکافی لایه‌های تأخیر

برای بهینه‌سازی، ابتدا باید اندازه‌گیری کرد. اگر زمان تا نخستین توکن (TTFT) بالا اما زمان هر توکن خروجی (TPOT) پایین باشد، گلوگاه احتمالاً در پردازش پرامپت یا صف انتظار است. در مقابل، اگر هر دو بالا باشند، راهکار معمولاً استفاده از مدل کوچک‌تر یا ارائه‌دهنده‌ای سریع‌تر است.

زمان پیش‌پُرکردن به‌طور مستقیم و متناسب با طول پرامپت و اندازه مدل رشد می‌کند. از آنجا که مدل‌های خودبازگشتی (Autoregressive) توکن‌ها را یکی‌یکی تولید می‌کنند، فاز رمزگشایی است که سرعت نهایی استریم متن برای کاربر نهایی را تعیین می‌کند.

به نقل از Oxlo.ai، انتخاب مدل بر اندازه خام آن اولویت دارد. هر وظیفه‌ای به مدل‌های ۴۰۰ میلیارد پارامتری یا بزرگ‌تر نیاز ندارد؛ مدل‌های تخصصی مثل Qwen 3 Coder 30B یا Oxlo.ai Coder Fast می‌توانند زمان پیش‌پُرکردن را به‌شدت کاهش دهند. این پلتفرم همچنین از معماری ترکیب خبره‌ها (MoE) — شبیه به تیمی از متخصصان که هر سؤال را فقط به فرد خبره در آن حوزه می‌سپارند — در مدل‌هایی مثل DeepSeek V4 Flash استفاده می‌کند تا ظرفیت بالا را با استنتاج سریع ترکیب کند. مدل DeepSeek V4 Flash در Oxlo.ai تا ۱ میلیون توکن در پنجرهٔ زمینه را پشتیبانی کرده و استدلال‌های متن‌باز در سطح استانداردهای جهانی (SOTA) ارائه می‌دهد.

برای نیازهای چندوجهی (Multimodal) — مدلی که هم‌زمان متن، عکس و صدا را می‌فهمد، مثل ما که با چند حس دنیا را می‌خوانیم — استفاده از مدل‌های بینایی-زبانی کوچک‌تر مثل Kimi VL A3B یا Gemma 3 27B توصیه می‌شود تا تأخیر در محدوده قابل‌قبول باقی بماند. به‌دلیل سازگاری کامل با SDK شرکت OpenAI، توسعه‌دهندگان می‌توانند تنها با یک خط کد، مدل خود را مثلاً از Llama 3.3 70B به Qwen 3 32B تغییر دهند. Oxlo.ai بیش از ۴۵ مدل را در هفت دسته میزبانی می‌کند تا تست A/B میان کیفیت و تأخیر بدون نیاز به بازنویسی کدهای یکپارچه‌سازی ممکن شود.

شکل‌دهی درخواست و بهینه‌سازی پرامپت

تأخیر اغلب در خودِ پرامپت پنهان است. پرامپت‌های سیستمی طولانی و طرح‌های JSON مفصل، زمان TTFT را افزایش می‌دهند. برای مقابله با این موضوع، Oxlo.ai موارد زیر را پیشنهاد می‌کند:

• کشینگ زمینه استاتیک (Static Context Caching): ذخیره پرامپت‌های سیستمی و تعاریف ابزارها برای استفاده مجدد از محاسبات پیشوند، که مستقیماً زمان پیش‌پُرکردن در فراخوانی‌های مکرر را کاهش می‌دهد.
• برش تهاجمی (Aggressive Truncation): حذف تاریخچه غیرضروری در گفتگوهای چندمرحله‌ای تا فقط بخش‌هایی که بر وظیفه فعلی اثر می‌گذارند باقی بمانند.
• طرح‌های فشرده (Compact Schemas): استفاده از حالت JSON و فراخوانی توابع با فیلدهای ضروری کمتر. فضاهای خروجی کوچک‌تر می‌توانند سرعت رمزگشایی را افزایش دهند زیرا مدل سریع‌تر روی توکن‌های معتبر تصمیم می‌گیرد.
• استریم پاسخ (Response Streaming): فعال کردن stream=True که تأخیر ادراک‌شده توسط کاربر را ۵۰ تا ۹۰ درصد بهبود می‌بخشد.

برای مثال، در یک پیاده‌سازی پایتون ساده با کتابخانه openai می‌توان آدرس پایه را روی https://api.oxlo.ai/v1 تنظیم کرد. با قرار دادن stream=True و response_format={"type": "json_object"}، توکن‌ها به‌محض تولید بازگردانده می‌شوند و رابط کاربری حتی با وجود TPOT متوسط، پاسخگو باقی می‌ماند.

دستاوردهای سطح زیرساخت

فراتر از پرامپت، لایه سرویس‌دهی تعیین‌کننده ثبات است. بسیاری از پلتفرم‌ها از «راه‌اندازی سرد» (Cold Start) رنج می‌برند که در آن GPUها به‌صورت تقاضایی فعال می‌شوند و اولین درخواست ثانیه‌ها طول می‌کشد. Oxlo.ai این مشکل را در مدل‌های محبوب حذف کرده تا TTFT از اولین تا هزارمین درخواست روز ثابت بماند. در حالی که Oxlo.ai بر بهینه‌سازی سمت سرور تمرکز دارد، راهکارهای دیگری مانند استفاده از WebGPU برای انتقال استنتاج مدل‌ها به مرورگر نیز برای حذف تأخیرهای شبکه و توزیع پردازش پیشنهاد شده‌اند.

علاوه بر این، این پلتفرم به‌جای صورت‌حساب توکن‌محور، از قیمت‌گذاری ثابت به‌ازای هر درخواست استفاده می‌کند. در سیستم‌های توکن‌محور، توسعه‌دهندگان برای صرفه‌جویی در هزینه، پرامپت‌های سیستمی را کوتاه می‌کنند که منجر به کاهش صحت پاسخ می‌شود. با قیمت ثابت، کاربران می‌توانند مثال‌های متعدد (Few-shot) یا دستورالعمل‌های مفصل را بدون افزایش هزینه اضافه کنند. جزئیات طرح‌ها در https://oxlo.ai/pricing در دسترس است.

این تغییر قیمت‌گذاری به‌ویژه برای گردش‌های کاری عامل‌محور (Agentic) حیاتی است. عامل‌ها اغلب پنجره‌های متنی بزرگی را در حلقه‌های مکرر فراخوانی ابزار ارسال می‌کنند. در ارائه‌دهندگان توکن‌محور، این حلقه‌ها به‌طور نمایی گران می‌شوند، اما در Oxlo.ai هزینه در هر مرحله ثابت می‌ماند و توسعه‌دهنده می‌تواند دقت را بر کاهش توکن اولویت دهد.

اندازه‌گیری و بنچمارک

برای بهینه‌سازی درست، این ارائه‌دهنده پیشنهاد می‌کند داشبوردی برای ردیابی چهار معیار کلیدی در محیط عملیاتی بسازید:

• TTFT: زمان کل از ارسال درخواست تا دریافت اولین توکن.
• TPOT: میانگین زمان بین توکن‌های متوالی.
• مدت کل درخواست (Total Request Duration): زمان واقعی سپری‌شده برای دریافت پاسخ کامل.
• زمان صف (Queue Time): زمان انتظار برای در دسترس قرار گرفتن یک جایگاه GPU، که خود را به‌صورت نوسان در TTFT نشان می‌دهد.

برای تست‌های کنترل‌شده، توسعه‌دهندگان باید اسکریپتی بنویسند که استریم را غیرفعال کند تا عملکرد خام سرور اندازه‌گیری شود. همچنین برای تضمین دقت، طول پرامپت تست باید نزدیک به میانگین (Median) داده‌های واقعی در محیط تولید باشد.

این چرخش به سمت اقتصاد «درخواست‌محور»، موازنه بنیادی در توسعه هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد. مهندسان به‌جای بهینه‌سازی پرامپت برای صرفه‌جویی در چند سنت، اکنون می‌توانند برای صرفه‌جویی در چند میلی‌ثانیه، مؤثرترین پرامپت را طراحی کنند.

گام بعدی شما

• اگر از مدل‌های Agentic استفاده می‌کنید، پرامپت‌های سیستمی خود را با افزودن مثال‌های بیشتر (Few-shot) تقویت کنید و تأثیر آن بر صحت پاسخ بسنجید.
• معیارهای TTFT و TPOT را در اپلیکیشن خود تفکیک کنید تا بفهمید گلوگاه شما در پردازش ورودی است یا تولید خروجی.
• مدل‌های MoE سریع‌تر مثل DeepSeek V4 Flash را برای وظایفی که نیاز به پاسخ آنی دارند جایگزین مدل‌های غول‌پیکر کنید.

اما داستان سخت‌افزاری این تحول حتی شگفت‌انگیزتر است — به تحلیل ما درباره‌ی تراشه‌های Blackwell مراجعه کنید.