大模型output-token为什么比input-token贵？

导入

近年来，许多商业大模型的价格不断下降，但你是否注意到一个关键细节：output token 的价格通常比 input token 高出几倍。这背后究竟是什么原因呢？在这篇博客中，我们将深入探讨大模型生成 token 的机制，并揭示为什么 output token 的成本更高。

大模型的输出机制

在 KV cache（键值缓存）的支持下，大模型生成 token 分为两个阶段：

预填充（prefill）

在预填充阶段，模型会并行处理输入的 prompt（即 input token），生成 KV cache。这一步骤包括一次完整的前向传播（forward），并输出第一个 token。这个过程的时间主要由 input token 决定，因为它们需要进行一次全面的计算来初始化整个生成过程。

解码（decoding）

解码阶段是逐个生成下一个 token 的过程。在这一步中，output token 的数量决定了需要进行多少次前向传播。虽然每次前向传播由于 KV cache 的存在而更快，但这仍然需要模型多次计算，逐步生成每一个后续的 token。

影响因素

大模型的生成过程受多种因素影响，这些因素不仅决定了生成 token 的效率，还影响了成本：

Input Token

1. 预填充时间：input token 决定了预填充阶段的时间，即第一个 token 生成的时间，这个过程只计算一次。
2. 显存占用下限：input token 决定了 KV cache 占用显存的最低限度，因为它们需要为后续的 token 生成提供基础。
3. 生成速度基线：input token 还决定了从第二个 token 开始生成的速度基线，影响后续的计算效率。

Output Token

1. 解码时间长度：output token 决定了解码阶段的时间长度。由于 KV cache 的存在，每次计算比第一个 token 快得多，但仍需多次前向传播。
2. 显存占用上限：output token 决定了 KV cache 占用显存的最高限度，因为每生成一个新的 token，缓存中存储的信息量也在增加。

哪个开销更大？

一次完整的前向传播(input token数量)与多次利用 KV cache 的前向传播(output token数量)，哪个开销更大呢？

计算与通信瓶颈

尽管 KV cache 能有效减少每次计算的量，但由于通信带宽的更新速度未能跟上计算能力的提升，显卡对 I/O 的敏感度更高。每个 output token 的生成仍需多次前向传播，加之显卡 I/O 速度的限制，使得每个 output token 的开销更大。这也解释了为什么 output token 的价格比 input token 高。

结语

小知识+1，可以和朋友们吹牛了！

参考

• [1] GitHub: LLMForEverybody