ทีมของเราสามารถลดต้นทุนการแปลงที่อยู่ได้ถึง 62% ด้วย GPT-3.5 และยังแก้ไขปัญหาการจำกัดการใช้งานในช่วงโปรโมชั่นใหญ่ๆ ได้อีกด้วย

เมื่อเดือนที่แล้วโปรโมชั่น เราทําทีม 3 คนในเนเธอร์แลนด์สําหรับโลจิสติกส์แพคเกจข้ามพรมแดนเป็นครั้งแรกที่เราไม่ได้อยู่ข้างเซิร์ฟเวอร์ตลอดทั้งคืนในช่วงเวลานี้ของปีที่แล้วความถูกต้องของแบบจําลองการแก้ไขข้อผิดพลาดที่อยู่ของเราเองน้อยกว่า 80% และเรายังต้องจ้องมองบันทึกข้อผิดพลาดเพียงคนเดียวตลอด 24 ชั่วโมงอัตราการส่งคืนพัสดุที่เกิดจากการกรอกที่อยู่ผิดเพียงอย่างเดียวคือ 11%

พูดให้คนที่ยังไม่เคยรู้จักฟังง่ายๆ นะ: GPT-3.5 คืออะไรกันแน่?

มันเป็นรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ที่เปิดตัวโดย OpenAI ในปี 2022 รุ่นเสถียรที่ยังคงทําซ้ําในปี 2026 สนับสนุนหน้าต่างบริบทสูงสุด 16k ความเร็วในการตอบสนองต่อคําขอเอาต์พุตที่มีโครงสร้างที่ไม่สตรีมมิ่งโดยทั่วไปภายใน 200ms ซึ่งสามารถรองรับความต้องการในการประมวลผลความหมายน้ําหนักเบาพร้อมกันสูงแบบออนไลน์ได้อย่างเต็มที่

เราเลือกมันเพื่อแก้ปัญหาการแปลงที่อยู่ และมีข้อดีที่แท้จริง 3 ประการที่สำคัญ

• ประการแรกคือความถูกต้องนอกกล่อง: เราไม่จําเป็นต้องฝึกอบรมข้อมูลที่อยู่ของประเทศในระดับล้านของเราเองเราให้อาหารตัวอย่างที่อยู่ผิดปกติในอดีต 200 ตัวอย่างเพื่อทําไม่กี่ช็อตความถูกต้องในการวิเคราะห์โดยตรง98.7%อัตราส่วนของสินค้าที่ผิดพลาดลดลงเหลือต่ำกว่า 1%
• ประการที่สองคือต้นทุนต่ํากว่าการวิจัยด้วยตนเองมาก: ก่อนหน้านี้ค่าใช้จ่ายต่อเดือนสําหรับการบํารุงรักษารูปแบบการวิจัยด้วยตนเอง + เซิร์ฟเวอร์ GPU 3 เครื่องคือ 1200 ยูโร ตอนนี้เราเรียก GPT-3.5 เพื่อประมวลผลคําขอเฉลี่ย 500,000 ต่อวันโดยมีค่าใช้จ่ายต่อเดือนเพียง 450 ยูโรซึ่งลดค่าใช้จ่ายโดยตรง 62%
• ประการที่สามคือการขยายความจุโดยไม่ต้องกังวลกับตัวเองเลย: ในช่วงห้าสีดําปริมาณคําขอของเราเพิ่มขึ้น 3 เท่าก่อนหน้านี้รูปแบบการพัฒนาด้วยตนเองจะหิมะถล่มมากที่สุด 1.5 เท่าของการจราจรคราวนี้เราเพียงแค่ยื่นคําร้องขอโควต้าชั่วคราวในพื้นหลัง OpenAI ล่วงหน้าไม่มีการแจ้งข้อผิดพลาด 429 ในกระบวนการทั้งหมด

อย่ามองแต่ข้อดีเท่านั้นนะ ใน 3 เดือนที่ผ่านมา เราเจอปัญหามากกว่าที่ได้รับผลประโยชน์เสียอีก

ในตอนแรกเราโยนฟิลด์ที่อยู่ดั้งเดิมโดยตรงไปยังแบบจําลองและมักจะมีปัญหาการระบุที่อยู่ของหมู่บ้านและเมืองในประเทศยุโรปขนาดเล็กเป็นเมืองในสหรัฐอเมริกา ใช้เวลาหนึ่งสัปดาห์เพื่อค้นพบว่าเป็นค่าเริ่มต้นที่ไม่มีการเพิ่ม "ฟิลด์ประเทศปลายทางที่แนบมาพร้อมกับคําขอโลจิสติกส์" ใน Prompt

อีกครั้งหนึ่งเราเปิดเอาต์พุตสตรีมมิ่งโดยไม่ได้ตั้งใจส่งผลให้เวลาในการคืนผลการวิเคราะห์ทั้งหมดเพิ่มขึ้นโดยตรง 3 เท่าและในช่วงเวลาสูงสุดเรากองคําขอ 20,000 รายการโดยตรงเวลาหมดอายุและตรวจสอบครึ่งวันก่อนที่จะพบว่าเพื่อนร่วมงานลืมตัดกลับเมื่อเปลี่ยนพารามิเตอร์

หลุมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือปัญหาการเรียกเก็บเงิน: ในตอนแรกเราไม่ได้ตัดการป้อนข้อมูลกองของความคิดเห็นที่ไม่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้เมื่อกรอกที่อยู่ยังยัดเข้าไปในรูปแบบพร้อมกันใบเรียกเก็บเงินในตอนท้ายของเดือนออกมา 30% มากกว่าที่คาดการณ์ไว้ต่อมาเราเพิ่มกฎการตัด 100 ตัวอักษรก่อนและใบเรียกเก็บเงินในเดือนที่สองจะกลับไปที่ปกติ

สรุปแล้ว GPT-3.5 ไม่ใช่ยาวิเศษที่สามารถแก้ไขทุกปัญหาได้ ฉันแนะนำให้คุณอย่ารีบร้อนเข้าร่วมทีมทั้งสองประเภทนี้โดยไม่ได้คิดให้ดี

หากทีมของคุณต้องจัดการกับข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง เช่น บันทึกทางการแพทย์ ข้อมูลการชำระเงิน อย่าใช้ GPT-3.5 รุ่นสาธารณะเด็ดขาด ไม่ว่ามันจะมีราคาถูกและใช้งานได้ดีแค่ไหน คุณไม่สามารถรับมือกับความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎหมายด้านข้อมูลได้

ถ้าคุณต้องการสร้างเอกสารทางการมือหลายหมื่นคำหรือทำการคิดเชิงตรรกะที่ซับซ้อน คุณควรเลือกใช้ GPT-4o หรือ Claude 3 แทน เพราะ GPT-3.5 มีความแม่นยำในการทำงานเหล่านี้ต่ำมาก การประหยัดเงินเพียงเล็กน้อยนั้นไม่คุ้มค่าเลย

ในทางกลับกันหากคุณกําลังทํางานความหมายที่มีน้ําหนักเบาเช่นการจัดหมวดหมู่ความตั้งใจของผู้ใช้การแก้ไขข้อผิดพลาดข้อความสั้น ๆ และการสกัดข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยไม่มีความต้องการเหตุผลที่รุนแรง GPT-3.5 จะยังคงเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดจนถึงปี 2026 ไม่มี

3 ข้อแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับผู้ที่ใช้งานเป็นครั้งแรก ซึ่งเราได้รวบรวมมาจากประสบการณ์ที่เราเคยพลาดพลัดมา

• ก่อนที่จะเปิดตัว ให้ทดสอบการใช้งานจริง (shadow traffic) เป็นเวลา 7 วัน: ส่งคำขอไปยังแผนการปัจจุบันของคุณและ GPT-3.5 พร้อมกัน โดยเปรียบเทียบเฉพาะผลลัพธ์เท่านั้น ไม่ต้องส่งข้อมูลจริง จนกว่าจะแน่ใจว่าความแม่นยำและความเร็วตรงตามที่คาดหวังแล้วค่อยทำการเปลี่ยนแปลง อย่าเปลี่ยนทั้งหมดทันทีเมื่อเปิดตัว
• ให้มีการกรองข้อมูลนำเข้าทั้งหมดก่อน: ลบช่องว่างที่ไม่จำเป็น คำอธิบายที่ไม่เกี่ยวข้อง และอักขระพิเศษออกไปล่วงหน้า ซึ่งจะช่วยประหยัดการใช้ token ได้อย่างน้อย 20% และยังช่วยลดโอกาสที่แบบจำลองจะตัดสินผิดอีกด้วย
• คุณต้องเตรียมแผนสำรอง: ในกรณีที่ API ของ OpenAI หยุดทำงาน คุณต้องมีแผนรองที่มีความสามารถน้อยกว่าเพื่อรองรับการใช้งาน แม้ว่าอัตราความแม่นยำอาจจะต่ำกว่า แต่ก็ยังดีกว่าที่บริการทั้งหมดจะใช้งานไม่ได้เลย

FAQ

ตอนนี้ก็ปี 2026 แล้ว มีโมเดลใหม่ๆ มากมาย ยังจำเป็นต้องใช้ GPT-3.5 อยู่อีกหรือ?
สำหรับงานที่มีขนาดเล็กนั้น มันเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง เราได้เปรียบเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สในราคาเดียวกัน และพบว่า GPT-3.5 มีความแม่นยำสูงกว่าอย่างน้อย 5 เปอร์เซ็นต์ แถมยังไม่ต้องดูแลการติดตั้งและใช้งานด้วยตัวเอง ซึ่งทำให้ต้นทุนโดยรวมถูกลงอีกด้วย

เมื่อเรียกใช้ฟังก์ชันนั้น ต้องกังวลเรื่องการจำกัดการใช้งาน (throttling) หรือไม่?
การใช้งานปกติ ถ้าไม่มีการเพิ่มปริมาณการใช้งานอย่างกะทันหันเกิน 10 เท่า โดยทั่วไปแล้วโควต้าที่กำหนดไว้ก็เพียงพอแล้ว หากต้องการเพิ่มโควต้าสำหรับช่วงเวลาที่มีการส่งเสริมการขาย ให้ส่งคำขอล่วงหน้า 3 วัน พวกเราเคยส่งคำขอไป 3 ครั้ง และได้รับการอนุมัติภายในเวลาเร็วที่สุด 2 ชั่วโมง