OpenAIのChatCompletion APIの処理時間は出力トークン数に比例してそうだった

2023.09.25

まとめ

OpenAIのChatCompletion APIは、出力トークン数が大きいほど処理時間が長くかかりそうであることを確かめました。

はじめに

新規事業部 山本です。

ChatGPT(OpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。

この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答させることができます。

以前の記事では、新たにRAGの方式を考えてシステムを構築したり、システムを試用した結果の分析を行いました。

Google Cloud Enterprise SearchとRetrieveReadCompose方式RAGを利用して社内公式情報を全部質問できるようにしてみた | DevelopersIO

RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO

この記事では、上の記事で課題となっていた「回答生成にかかる処理時間を短縮」のために、まずOpenAI APIのどの部分に時間がかかっているか、どのようにすれば短縮できるのかを調べた内容について記載します。

実験

使用スクリプト

以下のJupyter Notebookを実行しました。入力トークンの長さを3種類、出力トークンの長さを2種類になるようにプロンプトを用意しました。処理時間の測定には、Jupyterの%%timeitスーパーコマンドを使用して10回測定しました。

prompt_200 = "東京を200文字で説明して"
prompt_2000 = "東京を2000文字で説明して"
prompt_long_200 = "クラウド、デジタル化、データの3つの分野を掛けあわせて、お客様のビジネス成長に向けた技術支援を行います。" * 10 + "今までの文章を無視して、東京を200文字で説明して"
prompt_long_2000 = "クラウド、デジタル化、データの3つの分野を掛けあわせて、お客様のビジネス成長に向けた技術支援を行います。" * 10 + "今までの文章を無視して、東京を2000文字で説明して"
prompt_very_long_200 = "クラウド、デジタル化、データの3つの分野を掛けあわせて、お客様のビジネス成長に向けた技術支援を行います。" * 30 + "今までの文章を無視して、東京を200文字で説明して"
prompt_very_long_2000 = "クラウド、デジタル化、データの3つの分野を掛けあわせて、お客様のビジネス成長に向けた技術支援を行います。" * 30 + "今までの文章を無視して、東京を2000文字で説明して"
クリックすると開きます

python { "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import openai\n", "import time" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 30, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "13\n", "14\n" ] } ], "source": [ "prompt_200 = \"東京を200文字で説明して\"\n", "prompt_2000 = \"東京を2000文字で説明して\"\n", "print(len(prompt_200))\n", "print(len(prompt_2000))" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 25, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "10.8 s ± 925 ms per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1 loop each)\n" ] } ], "source": [ "%%timeit -n 1 -r 10\n", "\n", "openai.ChatCompletion.create(\n", " model=\"gpt-3.5-turbo\",\n", " messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": prompt_200}],\n", " temperature=0.0,\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 26, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "35.7 s ± 2.04 s per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1 loop each)\n" ] } ], "source": [ "%%timeit -n 1 -r 10\n", "\n", "openai.ChatCompletion.create(\n", " model=\"gpt-3.5-turbo\",\n", " messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": prompt_2000}],\n", " temperature=0.0,\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 33, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "545\n", "546\n" ] } ], "source": [ "prompt_long_200 = \"クラウド、デジタル化、データの3つの分野を掛けあわせて、お客様のビジネス成長に向けた技術支援を行います。\" * 10 + \"今までの文章を無視して、東京を200文字で説明して\"\n", "prompt_long_2000 = \"クラウド、デジタル化、データの3つの分野を掛けあわせて、お客様のビジネス成長に向けた技術支援を行います。\" * 10 + \"今までの文章を無視して、東京を2000文字で説明して\"\n", "print(len(prompt_long_200))\n", "print(len(prompt_long_2000))" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 34, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "8.72 s ± 281 ms per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1 loop each)\n" ] } ], "source": [ "%%timeit -n 1 -r 10\n", "\n", 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"東京は、先進的な都市インフラと高度な技術を駆使した都市開発が進んでおり、クラウド、デジタル化、データの分野においても先進的な取り組みが行われています。クラウド技術を活用したデータの共有や処理により、ビジネスの効率化や情報の活用が可能となります。また、デジタル化によって、情報の収集や分析が容易になり、ビジネスの意思決定や戦略の立案に役立てることができます。さらに、膨大なデータを活用することで、市場動向の把握や顧客ニーズの把握が可能となり、ビジネスの成長につなげることができます。\n", "\n", "東京は、多様な産業が集積しており、金融、IT、エンターテイメント、製造業など、さまざまな分野で活発なビジネスが展開されています。また、東京は国際都市でもあり、多くの外国企業や外国人労働者が進出しています。これにより、異なる文化やビジネススタイルが交錯し、新たなビジネスチャンスやイノベーションが生まれる環境が整っています。\n", "\n", "さらに、東京は交通網が発達しており、国内外へのアクセスが容易です。成田空港や羽田空港をはじめとする空港や、新幹線や在来線などの鉄道網、高速道路などが整備されています。これにより、東京は国内外からのビジネスマンや観光客にとって、便利な拠点となっています。\n", "\n", "また、東京は文化やエンターテイメントの中心地でもあります。伝統的な寺院や神社、美術館、劇場、ショッピング街など、さまざまな観光スポットがあります。さらに、東京は食文化の宝庫でもあり、世界中のさまざまな料理を楽しむことができます。\n", "\n", "東京は、その巨大な市場と多様なビジネスチャンス、先進的な技術とインフラ、そして魅力的な文化やエンターテイメントが融合した都市です。クラウド、デジタル化、データの分野を活用しながら、東京でのビジネス展開は、お客様の成長に向けた重要な一歩となるでしょう。\n", "{\n", " \"prompt_tokens\": 610,\n", " \"completion_tokens\": 919,\n", " \"total_tokens\": 1529\n", "}\n", "東京は、日本の首都であり、人口密度が非常に高い都市です。世界的な経済の中心地であり、多くの国際企業や金融機関が集まっています。また、文化やエンターテイメントの中心地でもあり、多くの観光名所や美術館、劇場があります。交通網も発達しており、便利な公共交通機関が充実しています。食文化も豊富で、様々な料理が楽しめます。東京は、活気に満ちた都市であり、多様な魅力が詰まった場所です。\n", "{\n", " \"prompt_tokens\": 1769,\n", " \"completion_tokens\": 206,\n", " \"total_tokens\": 1975\n", "}\n", "東京は、日本の首都であり、人口約1400万人を抱える世界有数の大都市です。その巨大な規模と多様な魅力により、国内外から多くの人々が訪れる観光地としても知られています。\n", "\n", "東京は、先進的な都市としての一面も持ち合わせており、クラウド、デジタル化、データの分野においても先進的な技術を活用しています。クラウド技術を利用することで、企業や個人はデータやアプリケーションをインターネット上で共有し、柔軟な働き方や効率的な業務を実現することができます。また、デジタル化によって、情報の収集や共有が容易になり、ビジネスのスピードアップや効率化が図られます。さらに、データの活用によって、ビジネスの戦略立案や意思決定において有益な情報を得ることができます。\n", "\n", "東京は、多様な産業が集積しており、金融、IT、エンターテイメント、流通など、さまざまな分野で活気あるビジネスが展開されています。また、東京は交通の要所でもあり、国内外からのアクセスが容易です。これにより、企業やビジネスパーソンは、国内外の取引先や顧客との連携を強化し、グローバルなビジネス展開を行うことができます。\n", "\n", "さらに、東京は文化やエンターテイメントの中心地でもあります。伝統的な寺院や神社、美術館、劇場など、歴史や芸術に触れることができる場所が数多く存在します。また、最新のトレンドやファッション、食文化なども発信される場所でもあります。これらの要素が組み合わさった東京の魅力は、多くの人々を惹きつけています。\n", "\n", "東京は、ビジネスの成長に向けた技術支援を行うだけでなく、多様な魅力を持つ都市として、訪れる人々にも様々な体験や情報を提供しています。そのため、東京は世界的な都市として、ますます注目を浴びています。\n", "{\n", " \"prompt_tokens\": 1770,\n", " \"completion_tokens\": 761,\n", " \"total_tokens\": 2531\n", "}\n" ] } ], "source": [ "prompts = [\n", " prompt_200,\n", " prompt_2000,\n", " prompt_long_200,\n", " prompt_long_2000,\n", " prompt_very_long_200,\n", " prompt_very_long_2000,\n", "]\n", "\n", "for prompt in prompts:\n", " response = openai.ChatCompletion.create(\n", " model=\"gpt-3.5-turbo\",\n", " messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": prompt}],\n", " temperature=0.0,\n", " )\n", " print(response[\"choices\"][0][\"message\"][\"content\"])\n", " print(response[\"usage\"])\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": ".venv", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.10.0" }, "orig_nbformat": 4 }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }

使用環境など

実行した環境などは以下のとおりです。

  • OS:Windows 10 Pro
  • ソフトウェア:Visual Studio Code
  • Pythonバージョン:3.10.0
  • API使用時刻:9/25 14:30~15:30

結果

各プロンプトで実行した結果における、入力トークン数・出力トークン数・処理時間(平均・標準誤差)は以下のとおりです。入力トークン数と処理時間には関係性がなく、出力トークン数と処理時間にほぼ比例している関係性があることがわかります。

prompt_tokens
(入力トークン数)
completion_tokens
(出力トークン数)
time
prompt_200 18 251 10.8 s ± 925 ms
prompt_2000 19 868 35.7 s ± 2.04 s
prompt_long_200 609 213 8.72 s ± 281 ms
prompt_long_2000 610 919 37.5 s ± 2.33 s
prompt_very_long_200 1769 206 8.97 s ± 930 ms
prompt_very_long_2000 1770 761 32.4 s ± 1.03 s

completion_tokensをx、timeをyとして直線でフィッティングすると、以下のようになります。

y=0.0409x+0.4265(二乗誤差平均 (MSE) :0.2058)

サンプル数は(かなり)少ないですが、この式とグラフから、出力トークン数と処理時間は線形な関係がある、入力部分のオーバーヘッドは0.4秒と小さい、100出力トークンあたり4秒伸びると計算できる、ということがわかります。

結論・考察

入力トークン数はそこまで影響がなく、出力トークン数が多いほど、処理時間が長くなるようです。

よって、今回の目的である、RAGシステムの時間を短縮するために、OpenAIのChatCompletion APIの出力トークン数を抑えることが良さそうなことがわかりました。逆に、入力トークン数を減らすこと自体は処理時間の短縮に直接の効果はなさそうです(料金が減るためコスト削減にはなります)。

以下の補足に述べるとおり、この挙動は他のLLMでも同様ではないか思います。

補足

「処理時間が出力トークン数に大きく依存する」という挙動は、LLMの仕組みから考えると妥当そうです。

TransformerベースのLLMでは、入力されたトークンと出力の途中段階をもとに順に次のトークンを推定します。じょんすみすさんに記事に詳しい話が書かれているので、ぜひこちらをご覧ください。

そのパラメータの意味は?Vertex AIのGenerative AI Studioで文章生成するときの設定を知ろう | DevelopersIOより引用

入力段階では、トークンを(Tensor化して)モデルに一気に入力できるのに対して、出力段階では、出力された確率のベクトルに後処理を挟んでトークンを選択しながら終了するまでループさせる処理が必要になります。そのため、出力トークン数に処理時間がほぼ比例する結果になったと言えそうです。

(不勉強のため、認識が間違っているかもしれません)

※ OpenAIのChatCompletion APIが上記の通りの処理をしているとは限りません。

注意事項

今回は一つの結果に過ぎないため、時間帯やプロンプトの内容によって異なる可能性があります。ご注意ください。

Appendix

各プロンプトに対する回答は以下のとおりでした。10回すべて同じであるかは確認していませんが、temperatureを0.0に指定しているので、同じ回答がされているはずです。

prompt_200の場合

東京は、日本の首都であり、人口密度が非常に高い都市です。世界的な経済の中心地であり、高層ビルや繁華街が立ち並ぶ一方で、伝統的な寺院や庭園も存在します。交通網が発達しており、地下鉄や電車での移動が便利です。また、食文化も豊かで、様々な料理が楽しめます。観光名所としては、東京タワーや浅草寺、上野公園などがあります。さらに、アニメやマンガの聖地としても知られ、オタク文化も盛んです。多様な魅力を持つ都市であり、国内外から多くの人々が訪れます。

prompt_2000の場合

東京は、日本の首都であり、人口約1400万人を抱える世界有数の大都市です。その規模と活気は、世界中から注目を浴びています。

東京は、日本の政治、経済、文化の中心地であり、多くの政府機関、企業本社、大学、研究機関が集まっています。また、国際的な金融センターとしても知られており、世界中の企業や投資家が集まります。

この都市は、高層ビルが立ち並ぶ近代的な都市景観と、伝統的な寺院や神社、庭園などの歴史的な建造物が共存しています。東京タワーや東京スカイツリーなどのランドマークもあり、観光客に人気です。

東京は、交通網が発達しており、地下鉄や電車、バスなどを利用して市内を移動することができます。また、成田空港や羽田空港など、国内外へのアクセスも便利です。

食文化も豊かで、世界中の料理が楽しめるレストランや屋台が数多くあります。また、日本料理の様々なジャンルも楽しむことができます。寿司、ラーメン、お好み焼き、天ぷらなど、多様な味覚を満足させることができます。

東京は、さまざまなイベントや祭りが開催される都市でもあります。例えば、お台場で開催される花火大会や、浅草で行われる三社祭など、多くの人々が集まります。また、東京ディズニーランドや東京ドイツ村などのテーマパークもあり、家族連れにも人気です。

さらに、東京は文化の中心地でもあります。美術館や博物館、劇場などが数多くあり、芸術や演劇、音楽などを楽しむことができます。また、ファッションやアニメ、マンガなど、ポップカルチャーも盛んです。

東京は、安全で清潔な都市としても知られており、治安が良く、公共の場所や交通機関も整備されています。また、教育水準も高く、多くの学校や大学があります。

総じて、東京は多様な魅力を持つ都市であり、日本の中心として国内外から多くの人々が訪れます。その魅力は言葉では表しきれないほど広範であり、一度訪れる価値がある都市です。

prompt_long_200の場合

東京は、日本の首都であり、人口密度が非常に高い都市です。世界的な経済の中心地であり、多くの国際企業や観光名所が集まっています。近代的な高層ビルや伝統的な寺院、美しい公園など、多様な魅力を持っています。また、交通網が発達しており、便利な公共交通機関が充実しています。食文化も豊富で、世界中の料理を楽しむことができます。東京は、活気に満ちた都市であり、多くの人々が訪れる魅力的な場所です。

prompt_long_2000の場合

東京は、日本の首都であり、人口約1400万人を抱える世界有数の大都市です。その巨大な規模と多様性から、東京は国内外からの観光客やビジネスマンにとって魅力的な場所となっています。

東京は、先進的な都市インフラと高度な技術を駆使した都市開発が進んでおり、クラウド、デジタル化、データの分野においても先進的な取り組みが行われています。クラウド技術を活用したデータの共有や処理により、ビジネスの効率化や情報の活用が可能となります。また、デジタル化によって、情報の収集や分析が容易になり、ビジネスの意思決定や戦略の立案に役立てることができます。さらに、膨大なデータを活用することで、市場動向の把握や顧客ニーズの把握が可能となり、ビジネスの成長につなげることができます。

東京は、多様な産業が集積しており、金融、IT、エンターテイメント、製造業など、さまざまな分野で活発なビジネスが展開されています。また、東京は国際都市でもあり、多くの外国企業や外国人労働者が進出しています。これにより、異なる文化やビジネススタイルが交錯し、新たなビジネスチャンスやイノベーションが生まれる環境が整っています。

さらに、東京は交通網が発達しており、国内外へのアクセスが容易です。成田空港や羽田空港をはじめとする空港や、新幹線や在来線などの鉄道網、高速道路などが整備されています。これにより、東京は国内外からのビジネスマンや観光客にとって、便利な拠点となっています。

また、東京は文化やエンターテイメントの中心地でもあります。伝統的な寺院や神社、美術館、劇場、ショッピング街など、さまざまな観光スポットがあります。さらに、東京は食文化の宝庫でもあり、世界中のさまざまな料理を楽しむことができます。

東京は、その巨大な市場と多様なビジネスチャンス、先進的な技術とインフラ、そして魅力的な文化やエンターテイメントが融合した都市です。クラウド、デジタル化、データの分野を活用しながら、東京でのビジネス展開は、お客様の成長に向けた重要な一歩となるでしょう。

prompt_very_long_200の場合

東京は、日本の首都であり、人口密度が非常に高い都市です。世界的な経済の中心地であり、多くの国際企業や金融機関が集まっています。また、文化やエンターテイメントの中心地でもあり、多くの観光名所や美術館、劇場があります。交通網も発達しており、便利な公共交通機関が充実しています。食文化も豊富で、様々な料理が楽しめます。東京は、活気に満ちた都市であり、多様な魅力が詰まった場所です。

prompt_very_long_2000の場合

東京は、日本の首都であり、人口約1400万人を抱える世界有数の大都市です。その巨大な規模と多様な魅力により、国内外から多くの人々が訪れる観光地としても知られています。

東京は、先進的な都市としての一面も持ち合わせており、クラウド、デジタル化、データの分野においても先進的な技術を活用しています。クラウド技術を利用することで、企業や個人はデータやアプリケーションをインターネット上で共有し、柔軟な働き方や効率的な業務を実現することができます。また、デジタル化によって、情報の収集や共有が容易になり、ビジネスのスピードアップや効率化が図られます。さらに、データの活用によって、ビジネスの戦略立案や意思決定において有益な情報を得ることができます。

東京は、多様な産業が集積しており、金融、IT、エンターテイメント、流通など、さまざまな分野で活気あるビジネスが展開されています。また、東京は交通の要所でもあり、国内外からのアクセスが容易です。これにより、企業やビジネスパーソンは、国内外の取引先や顧客との連携を強化し、グローバルなビジネス展開を行うことができます。

さらに、東京は文化やエンターテイメントの中心地でもあります。伝統的な寺院や神社、美術館、劇場など、歴史や芸術に触れることができる場所が数多く存在します。また、最新のトレンドやファッション、食文化なども発信される場所でもあります。これらの要素が組み合わさった東京の魅力は、多くの人々を惹きつけています。

東京は、ビジネスの成長に向けた技術支援を行うだけでなく、多様な魅力を持つ都市として、訪れる人々にも様々な体験や情報を提供しています。そのため、東京は世界的な都市として、ますます注目を浴びています。