降低延迟
理解延迟
在像 Claude 这样的大型语言模型中，延迟指的是模型处理输入（提示）并生成输出（响应，也称为”补全”）所需的时间。延迟可能受到各种因素的影响，例如模型的大小、提示的复杂性以及支持模型和交互点的底层基础设施。
最好先设计一个在没有模型或提示约束的情况下表现良好的提示，然后再尝试降低延迟的策略。过早地尝试降低延迟可能会阻止你发现最佳性能的样子。
测量延迟
在讨论延迟时，你可能会遇到几个术语和度量：
- 基线延迟：这是模型在不考虑每秒输入和输出令牌的情况下处理提示和生成响应所需的时间。它提供了模型速度的一般概念。
- 首令牌时间（TTFT）：该指标衡量模型从发送提示到生成响应的第一个令牌所需的时间。当你使用流式传输（稍后会详细介绍）并希望为用户提供响应式体验时，它尤其重要。
要更深入地了解这些术语，请查看我们的术语表。
降低延迟的策略
现在你对延迟有了更好的理解，让我们深入探讨三个有效的策略，帮助你最小化延迟，使你的 Claude 驱动应用程序比以往任何时候都更快。
1. 选择合适的模型
降低延迟的最直接方法之一是为你的用例选择合适的模型。Anthropic 提供了一系列具有不同功能和性能特征的模型：
- Claude 3 Haiku：作为我们最快的模型，Haiku 非常适合需要快速响应并且可以容忍稍小模型大小的应用程序。
- Claude 3 Sonnet：在速度和模型大小之间取得平衡，Sonnet 提供了比 Haiku 更好的性能，同时仍然保持相对较快的延迟。
- Claude 3 Opus：作为我们最大和最强大的模型，Opus 非常适合需要最高质量输出的复杂任务。但是，与 Haiku 和 Sonnet 相比，它可能具有更高的延迟。
考虑你的具体要求，并在速度和输出质量方面选择最适合你需求的模型。有关模型指标的更多详细信息，请参阅我们的模型概述页面。
2. 优化提示和输出长度
另一种有效降低延迟的方法是最小化输入提示和预期输出中的令牌数。模型需要处理和生成的令牌越少，响应就越快。
以下是一些帮助你优化提示和输出的提示：
- 清晰但简洁：在提示中力求清晰简洁地传达你的意图。避免不必要的细节或冗余信息，同时记住 Claude 缺乏关于你用例的上下文，如果指令不清楚，可能无法做出预期的逻辑跳跃。
- 要求更短的响应：直接要求 Claude 简洁。Claude 3 系列模型比之前的几代模型具有更好的可控性。如果 Claude 输出不需要的长度，请要求 Claude 控制其话多。
注意：由于 LLM 计算令牌而不是单词，要求精确的字数或字数限制不如要求段落或句子数限制有效。
- 设置适当的输出限制：使用
max_tokens参数为生成的响应的最大长度设置硬性限制。这可以防止 Claude 生成过长的输出。注意：当响应达到
max_tokens令牌时，响应将被截断，可能在句子中间或单词中间，因此这是一种可能需要后处理的粗略技术，通常最适合答案就在开头的多项选择或简答题。 - 尝试温度：
temperature参数控制输出的随机性。较低的值（例如 0.2）有时可以导致更集中和更短的响应，而较高的值（例如 0.8）可能会导致更多样化但可能更长的输出。
在提示清晰度、输出质量和令牌数之间找到正确的平衡可能需要一些实验，但如果实现最佳延迟对你的用例很重要，那么这些努力是非常值得的。
有关参数的更多信息，请访问我们的 API 文档。
3. 利用流式传输
流式传输是一种允许模型在完整输出完成之前开始发送响应的功能。这可以显著提高应用程序的感知响应能力，因为用户可以实时看到模型的输出。
启用流式传输后，你可以在输出到达时处理模型的输出，并行更新用户界面或执行其他任务。这可以极大地增强用户体验，使你的应用程序感觉更具交互性和响应性。
访问流式传输消息以了解如何为你的用例实现流式传输。
总结
根据你的用例，降低延迟对于使用 Claude 构建响应迅速且引人入胜的应用程序至关重要。通过选择合适的模型、优化提示和输出以及利用流式传输，你可以显著提高 Claude 驱动项目的速度和整体性能。找到完美的平衡可能需要一些反复试验，但结果是非常值得的。
如果你有任何其他问题或需要额外的指导，请随时在我们的 Discord 服务器或客户支持团队上联系我们的社区。我们随时准备帮助和支持你在 Claude 的旅程中前进。
编码快乐！愿你的应用程序既强大又快速！