透過權杖配額控管成本
本文說明如何定義及管理生成式 AI 函式每日消耗的輸入和輸出權杖數量上限。BigQuery 生成式 AI 函式會使用大型語言模型 (LLM),在 SQL 查詢中執行進階分析。由於 LLM 的計費方式通常是依據處理的詞元數量,BigQuery 提供詞元配額,協助您管理及控管使用這些函式的相關費用。
權杖配額適用於專為生成式 AI 推論工作設計的 BigQuery SQL 函式,這些工作使用 Gemini LLM,例如 AI.CLASSIFY 和 AI.GENERATE_TEXT 函式。權杖配額不適用於嵌入生成和語意搜尋函式,例如 AI.EMBED,這些函式有不同的計費結構。
配額詳細資料
BigQuery 會根據 LLM 詞元用量,提供下列每日配額。詞元用量會直接影響 Vertex AI 帳單費用,適用於使用 Gemini 模型的 BigQuery 生成式 AI 函式。這些配額會在全球所有區域追蹤。系統會在太平洋時間凌晨 12 點重設每日配額。
這些詞元配額會控管 LLM 處理生成式 AI 函式的輸入和輸出詞元數量:
- 輸入詞元:傳送至模型處理的詞元。包括提示文字中的詞元,以及提供給模型的任何其他輸入資料。
- 輸出詞元:模型在回覆中生成的詞元。包括生成的文字中的詞元 (候選詞元),以及內部推論步驟中生成的詞元 (思考詞元)。
| 配額 | 指標和配額 ID | 預設 | 附註 |
|---|---|---|---|
| 每日 AI 輸入詞元 |
指標: bigquery.googleapis.com/quota/query/ai_input_tokens配額 ID: GenAiInputTokensPerDay
|
200,000,000,000 | LLM 使用的輸入詞元。適用於每項專案,每日計算。 |
| 每位使用者每天的 AI 輸入權杖 |
指標: bigquery.googleapis.com/quota/query/ai_input_tokens配額 ID: GenAiInputTokensPerUserPerDay
|
150,000,000,000 | LLM 使用的輸入詞元。適用於每位使用者每天在每項專案中的用量。 |
| 每日 AI 輸出詞元數量 |
指標: bigquery.googleapis.com/quota/query/ai_output_tokens配額 ID: GenAiOutputTokensPerDay
|
20,000,000,000 | LLM 使用的輸出和思考詞元。適用於每項專案,每日計算。 |
| 每位使用者每天的 AI 輸出詞元數量 |
指標: bigquery.googleapis.com/quota/query/ai_output_tokens配額 ID: GenAiOutputTokensPerUserPerDay
|
15,000,000,000 | LLM 使用的輸出和思考詞元。適用於每位使用者每天在每項專案中的用量。 |
這些配額是以百萬個詞元為單位追蹤。雖然您可以設定精確的限制,但由於權杖回報和匯總的性質,低於數百萬個權杖的值可能無法完全準確反映。
快取的詞元不會計入配額。
管理配額
視資源用量而定,您可能需要查看或調整權杖配額值。您可以使用 Google Cloud 控制台執行下列工作:
在 Google Cloud 控制台,依序前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Quotas & System Limits」(配額與系統限制) 頁面。
輸入
Service: BigQuery API篩選配額。從配額清單中搜尋特定配額 (例如搜尋
GenAiInputTokensPerDay)。按一下 [編輯]。
在「Quota changes」(配額變更) 窗格中輸入新值,即可增加或減少配額。
按一下 [提交要求]。
配額強制執行行為
BigQuery 會在查詢執行的多個階段監控權杖用量:
- 執行前檢查:BigQuery 會先檢查可用的權杖配額,再執行含有生成式 AI 函式的查詢。如果相關配額 (例如專案每日輸入詞元) 已用盡,查詢就會遭到拒絕,並傳回
QuotaExceeded錯誤。 - 執行期間:如果查詢正在執行,且消耗的詞元數量超過任何設定的配額 (輸入或輸出、每項專案或每位使用者),系統會拒絕該查詢中的新 LLM 呼叫。
- 其餘依賴 LLM 呼叫的資料列,則會發生配額用盡錯誤。
- 如果用於
AI.IF等函式,查詢結果會取決於max_error_ratio引數。如果錯誤率仍在允許範圍內,系統可能會傳回部分結果。否則整個查詢都會失敗。 - 在每日配額重設前,後續嘗試使用生成式 AI 函式的查詢都會失敗,並傳回
QuotaExceeded錯誤。
重要事項
- 全域配額:定義的配額為全域配額。系統會匯總專案運作的所有區域的詞元用量,提供統一的費用控管機制。這可避免因在不同區域使用而產生非預期費用。
- 佈建輸送量:如果使用 Gemini Enterprise Agent Platform 模型,並佈建輸送量,計費方式就不會依據權杖用量。建議您將這些 BigQuery 權杖配額設為較高的值,以免不必要地封鎖查詢。
後續步驟
- 進一步瞭解如何最佳化 AI 函式費用。
- 閱讀 BigQuery 生成式 AI 總覽。