Lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service
21 December, 2023

Lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service

Trong thế giới số hóa hiện nay, sử dụng Azure OpenAI Service là lựa chọn của nhiều doanh nghiệp để tối ưu hóa hiệu suất làm việc, đem đến hiệu quả kinh doanh tốt hơn. Trong quá trình sử dụng Azure OpenAI Service, việc quản lý chi phí đóng vai trò vô cùng quan trọng, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn tài nguyên, tiết kiệm ngân sách. Hãy cùng khám phá cách lập kế hoạch thông minh để quản lý chi phí một cách chuyên nghiệp.

Trong quá trình sử dụng Azure OpenAI Service để hỗ trợ công việc của tổ chức, việc lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service đóng vai trò quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa ngân sách. Dịch vụ này có đa dạng các loại chi phí cần đầu tư nên kế hoạch quản lý chi phí càng chi tiết thì càng tối ưu và kiểm soát tốt nguồn tài chính của doanh nghiệp. Hãy cùng FPT Smart Cloud khám phá các chi phí quan trọng để tổ chức có thể quản lý chi phí hiệu quả nhất.

Vì sao cần lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service?

Lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service là bước quan trọng để đảm bảo doanh nghiệp có thể tận dụng tốt nhất các tính năng của công cụ này với mức chi phí tối ưu nhất. Từ đó đảm bảo duy trì sự ổn định của công việc mà tổ chức đang thực hiện. 

Sau đây là những lý do cơ bản nhất khiến doanh nghiệp không thể bỏ qua thao tác này trong quá trình sử dụng công cụ:

  • Có sự chuẩn bị ngân sách chi tiết nhất: Lập kế hoạch giúp chủ doanh nghiệp có thể biết được các nguồn tiền mà mình cần chuẩn bị, từ đó biết được chính xác mình đang tiêu bao nhiêu và có kế hoạch tối ưu hóa để tránh lãng phí.
  • Tối ưu hóa tài nguyên của ứng dụng: Azure OpenAI Service cung cấp một loạt tính năng và tài nguyên hữu ích nhưng doanh nghiệp cần đảm bảo những tính năng nào phù hợp với hoạt động kinh doanh hiện tại, loại bỏ những tính năng cũng như chi phí không phù hợp để tránh sự lãng phí và đảm bảo hiệu suất tối đa.
  • Đảm bảo duy trì sự ổn định của dự án: Lập quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service càng chi tiết giúp tổ chức có thể hạn chế tối đa những chi phí phát sinh, đảm bảo dự án của công ty luôn được duy trì ổn định, không gặp tình trạng bị gián đoạn do thiếu nguồn lực tài chính.
  • Tối ưu hóa nguồn chi phí: Lên kế hoạch giúp doanh nghiệp có thể phân tích chi phí chi tiết, biết được các khoản chi phí cụ thể, từ đó dễ dàng đưa ra các quyết định có lợi cho dự án của mình.

Xem thêm: Cập nhật những tính năng mới trong Azure Data và AI

 

Lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service giúp doanh nghiệp quản lý tốt nguồn tài chính, tối ưu hóa tài nguyên
Lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service giúp doanh nghiệp quản lý tốt nguồn tài chính, tối ưu hóa tài nguyên

Các loại chi phí khi sử dụng dịch vụ Azure OpenAI là gì?

Khi sử dụng dịch vụ Azure OpenAI, doanh nghiệp cần chuẩn bị một số loại chi phí sau đây:

Mô hình Base series và Codex series

Các mô hình Base series và Codex series trên Azure OpenAI được tính phí dựa trên số lượng mã thông báo. Mức chi phí doanh nghiệp cần bỏ ra sẽ khác nhau tùy theo loại mô hình sử dụng: Ada, Babbage, Curie, Davinci hoặc Code-Cushman.

Mỗi mô hình Azure OpenAI hoạt động bằng cách chia văn bản thành các đoạn gọi là “mã thông báo.” Để hiểu rõ hơn, mỗi mã thông báo có độ dài khoảng 4 từ với văn bản tiếng Anh thông thường. quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service?

Chi phí tính trên số lượng mã thông báo cho cả đầu vào và đầu ra. Ví dụ, nếu người dùng gửi một mẫu chứa mã JavaScript dài 1.000 mã thông báo và yêu cầu mô hình Azure OpenAI chuyển đổi sang Python, hệ thống sẽ tính phí 1.000 mã thông báo cho yêu cầu đầu vào và thêm 1.000 mã thông báo cho đầu ra khi nhận phản hồi, tổng cộng là 2.000 mã thông báo.

Tuy nhiên, trong thực tế, sự tương quan giữa số lượng mã thông báo đầu vào và đầu ra có thể không phải lúc nào cũng là 1:1. Điều này phụ thuộc vào nhiều yếu tố, như giá trị được thiết lập cho tham số max_tokens. Do đó, kết quả đầu ra có thể dài hơn hoặc ngắn hơn so với đầu vào, tùy thuộc vào cách chuyển đổi từ ngôn ngữ lập trình này sang ngôn ngữ lập trình khác.

Các mô hình tinh chỉnh Base Series và Codex Series

Các mô hình tinh chỉnh Azure OpenAI tính phí dựa trên 3 yếu tố quan trọng:

  • Giờ đào tạo: Chi phí phụ thuộc vào thời gian tổ chức sử dụng để huấn luyện mô hình tùy chỉnh.
  • Giờ lưu trữ: Sau khi triển khai mô hình, tổ chức sẽ phải trả khoản chi phí để lưu trữ mô hình này theo giờ.
  • Suy luận trên 1.000 mã thông báo: Chi phí tính theo số lượt suy luận trên mỗi 1.000 mã thông báo.

Lưu ý: Thời gian lưu trữ liên quan đến việc tổ chức duy trì mô hình sau triển khai và mô hình này sẽ phát sinh chi phí theo giờ, ngay cả khi người dùng không sử dụng nó. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải theo dõi và quản lý khoản chi phí cho mô hình tinh chỉnh một cách cẩn thận. quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service?

Một điểm quan trọng khác là nếu sau khi triển khai mô hình tùy chỉnh mà hệ thống không hoạt động trong vòng 15 ngày liên tục thì quá trình triển khai sẽ bị xóa. Tuy nhiên, điều này không ảnh hưởng đến mô hình cơ bản, tổ chức có thể triển khai lại mô hình tùy chỉnh bất kỳ lúc nào.

Các phát sinh có thể xuất hiện khi quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service

Khi người dùng hoặc tổ chức kích hoạt các khả năng như gửi dữ liệu tới Azure Prepayment và cảnh báo, điều này sẽ dẫn đến việc phát sinh thêm chi phí cho các dịch vụ. Chi phí đó sẽ được hiển thị trong các dịch vụ tương ứng và gói đăng ký của doanh nghiệp, nhưng sẽ không hiển thị nếu chỉ xem xét trong phạm vi tài nguyên Azure OpenAI của cá nhân người dùng. Để xem thông tin chi tiết về các chi phí phát sinh, người dùng cần kiểm tra thông tin chi tiết trong phần quản lý tài nguyên của Azure.

Hướng dẫn các bước giám sát chi phí

Khi sử dụng tài nguyên Azure với Azure OpenAI, người dùng hoặc tổ chức sẽ phải thanh toán các chi phí tương ứng. Chi phí này có thể biến đổi theo đơn vị thời gian (ví dụ: giây, phút, giờ, ngày) hoặc theo đơn vị sử dụng (ví dụ: byte, megabyte). Ngay khi bắt đầu sử dụng Azure OpenAI, chi phí đã bắt đầu phát sinh và tổ chức có thể kiểm tra chi phí này qua bản phân tích chi phí.

Bản phân tích chi phí cho phép người dùng xem chi phí của Azure OpenAI dưới dạng biểu đồ và bảng trong các khoảng thời gian khác nhau, chẳng hạn như theo ngày, tháng hiện tại, tháng trước và năm. Tổ chức cũng có thể so sánh chi phí với ngân sách dự kiến, nếu vượt quá ngân sách thì có thể đưa ra những điều chỉnh sao cho thích hợp. quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service? 

Xem xét và giám sát các loại chi phí

Để xem chi phí Azure OpenAI trong bản phân tích chi phí, hãy thực hiện các thao tác sau:

  • Đăng nhập vào cổng thông tin Azure.
  • Chọn tài nguyên Azure OpenAI của tổ chức.
  • Trong phần Resource Management (Quản lý tài nguyên), hãy chọn Cost analysis (Phân tích chi phí).

Khi đó, hệ thống phân tích chi phí Azure OpenAI sẽ hiển thị như hình dưới:

 

Hệ thống hiển thị tổng chi phí Azure OpenAI của tài khoản
Hệ thống hiển thị tổng chi phí Azure OpenAI của tài khoản

Để hiểu chi tiết về mức chi phí cụ thể, tại mục cài đặt Group by ở góc trên bên phải như hình, người dùng click vào Meter (Đồng hồ đo) và chuyển loại biểu đồ thành Line (Đường). Lúc này doanh nghiệp sẽ thấy rằng có 3 chuỗi mô hình khác nhau đóng góp vào chi phí, trong đó Text-Davinci Tokens (Mã thông báo Text-Davinci) sẽ chiếm phần lớn.

 

Có 3 loại chi phí khác nhau quyết định đến tổng chi phí dịch vụ Azure OpenAI mà doanh nghiệp cần trả cho hệ thống
Có 3 loại chi phí khác nhau quyết định đến tổng chi phí dịch vụ Azure OpenAI mà doanh nghiệp cần trả cho hệ thống

Đánh giá và phân tích chi phí dựa trên phạm vi

Để hiểu chi tiết nhất các loại chi phí liên quan đến Azure OpenAI, tổ chức nên nắm rõ phạm vi sử dụng tài nguyên của mình. Nếu tất cả chi phí đều nằm trong cùng một nhóm tài nguyên thì việc kiểm tra và đánh giá sẽ dễ dàng hơn.

Nhưng ở mức độ cao hơn, có nhiều loại tài nguyên cần tốn chi phí hơn thì tổ chức cần mở rộng phạm vi đánh giá, áp dụng nhiều bộ lọc để tập trung vào việc sử dụng Azure OpenAI. Cụ thể, tổ chức nên sử dụng công cụ Cost analysis trong dịch vụ Cost Management để biết rõ hơn về mức chi phí mà mình phải chi trả.

Dưới đây là hướng dẫn cách sử dụng công cụ Cost analysis tool để xem tổng chi phí cho nhóm đăng ký hoặc nhóm tài nguyên:

  • Sử dụng thanh tìm kiếm Azure để tìm Cost Management và truy cập trải nghiệm dịch vụ đầy đủ với nhiều tùy chọn, bao gồm tạo ngân sách.
  • Chọn tùy chọn Change để thay đổi phạm vi (nếu cần) hoặc để xác định nhóm tài nguyên.
  • Trong menu bên trái, hãy chọn Reporting + analytics, rồi bấm vào Cost analysis.
  • Trên tab All views, hãy lựa chọn mục Accumulated costs (chi phí tích lũy).

 

Sử dụng công cụ Cost analysis để nắm bắt chi tiết hơn các loại chi phí doanh nghiệp cần bỏ ra
Sử dụng công cụ Cost analysis để nắm bắt chi tiết hơn các loại chi phí doanh nghiệp cần bỏ ra

Lúc này, trang tổng quan phân tích chi phí sẽ hiển thị đầy đủ các loại chi phí tùy thuộc vào phạm vi mà người dùng đã chỉ định cho Scope.

 

Các loại chi phí cụ thể khi sử dụng Azure OpenAI
Các loại chi phí cụ thể khi sử dụng Azure OpenAI

Lời kết

Hi vọng rằng bài viết trên đã cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn sâu hơn về việc lập kế hoạch quản lý chi phí cho Azure OpenAI Service. Sự kết hợp của Azure OpenAI và Microsoft 365 không chỉ mang lại những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và quản lý dữ liệu mà còn tạo nên một hệ sinh thái độc đáo, đưa doanh nghiệp phát triển, hoạt động hiệu quả hơn.

Với sự đồng bộ hoá linh hoạt và tính tương tác của hai nền tảng này, tổ chức sẽ trải nghiệm một cách làm việc thông minh, nhanh chóng và đáng tin cậy. Để khám phá thêm về lợi ích và cơ hội mà sự kết hợp này mang lại cho doanh nghiệp của mình, hãy liên hệ FPT Smart Cloud để nhận tư vấn về gói Microsoft 365 Business, bắt đầu cuộc hành trình ứng dụng thế giới số hóa vào hoạt động của tổ chức.

0/5 (0 Reviews)

Liên hệ FPT Smart Cloud

Liên hệ ngay với chúng tôi để nhận sự tư vấn và hỗ trợ từ những chuyên gia hàng đầu.
Trang web này được bảo vệ bởi reCAPTCHA Chính sách quyền riêng tư và Điều khoản dịch vụ của Google sẽ được áp dụng
Hội thảo Copilot for Microsoft 365
DMCA compliant image