{"id":12927,"date":"2024-08-04T16:57:59","date_gmt":"2024-08-04T21:57:59","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=12927"},"modified":"2024-08-04T16:57:59","modified_gmt":"2024-08-04T21:57:59","slug":"10-strategie-comprovate-per-ridurre-i-costi-del-master","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/","title":{"rendered":"10 strategie comprovate per ridurre i costi dell'LLM"},"content":{"rendered":"<p>Poich\u00e9 le organizzazioni si affidano sempre pi\u00f9 a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per varie applicazioni, dai chatbot del servizio clienti alla generazione di contenuti, la sfida della gestione dei costi degli LLM \u00e8 venuta alla ribalta. I costi operativi associati all'implementazione e alla manutenzione degli LLM possono rapidamente andare fuori controllo senza un'adeguata supervisione e strategie di ottimizzazione. Impennate inaspettate dei costi possono far deragliare i bilanci e ostacolare l'adozione diffusa di questi potenti strumenti. <\/p>\n\n\n<p>Questo blog post esplorer\u00e0 dieci strategie comprovate per aiutare la vostra azienda a gestire efficacemente i costi dei LLM, assicurandovi di poter sfruttare il pieno potenziale di questi modelli mantenendo l'efficienza dei costi e il controllo delle spese.<\/p>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_1_Smart_Model_Selection\" >Strategia 1: Selezione intelligente del modello<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_2_Implement_Robust_Usage_Tracking\" >Strategia 2: implementare un robusto monitoraggio dell'utilizzo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_3_Optimize_Prompt_Engineering\" >Strategia 3: Ottimizzare l'ingegneria dei prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_4_Leverage_Fine-tuning_for_Specialization\" >Strategia 4: sfruttare la messa a punto per la specializzazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_5_Explore_Free_and_Low-Cost_Options\" >Strategia 5: Esplorare le opzioni gratuite e a basso costo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_6_Optimize_Context_Window_Management\" >Strategia 6: Ottimizzare la gestione della finestra contestuale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_7_Implement_Multi-Agent_Systems\" >Strategia 7: implementare sistemi multi-agente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_8_Utilize_Output_Formatting_Tools\" >Strategia 8: utilizzare gli strumenti di formattazione dell'output<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_9_Integrate_Non-LLM_Tools\" >Strategia 9: Integrare gli strumenti non-LLM<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#Strategy_10_Regular_Auditing_and_Optimization\" >Strategia 10: Audit e ottimizzazione regolari<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-proven-strategies-to-cut-your-llm-costs\/#The_Bottom_Line\" >Il bilancio<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_1_Smart_Model_Selection\"><\/span>Strategia 1: Selezione intelligente del modello<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Una delle strategie pi\u00f9 efficaci per la gestione dei costi LLM consiste nel selezionare il modello giusto per ogni attivit\u00e0. Non tutte le applicazioni richiedono i modelli pi\u00f9 avanzati e pi\u00f9 grandi disponibili. Adattando la complessit\u00e0 del modello ai requisiti dell'attivit\u00e0, \u00e8 possibile ridurre significativamente i costi senza sacrificare le prestazioni.<\/p>\n\n\n<p>Quando si implementano applicazioni LLM, \u00e8 fondamentale valutare la complessit\u00e0 di ogni compito e scegliere un modello che soddisfi le esigenze specifiche. Per esempio, semplici compiti di classificazione o di risposta a domande di base potrebbero non richiedere tutte le capacit\u00e0 di GPT-4o o di altri modelli di grandi dimensioni e ad alta intensit\u00e0 di risorse.<\/p>\n\n\n<p>Sono disponibili molti modelli pre-addestrati di varie dimensioni e complessit\u00e0. La scelta di modelli pi\u00f9 piccoli ed efficienti per le attivit\u00e0 pi\u00f9 semplici pu\u00f2 portare a un sostanziale risparmio sui costi. Ad esempio, si pu\u00f2 utilizzare un modello leggero come <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/en\/model_doc\/distilbert\">Distillatore<\/a> per l'analisi del sentiment invece di un modello pi\u00f9 complesso come <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/google-bert\/bert-large-uncased\">BERT-Grande<\/a>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/6ece35e9-2809-4078-9660-678326ae3ded.webp\" alt=\"Confronto BERT vs DistilBERT (su dataset GLUE)\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_2_Implement_Robust_Usage_Tracking\"><\/span>Strategia 2: implementare un robusto monitoraggio dell'utilizzo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Una gestione efficace dei costi LLM inizia con una chiara comprensione di come questi modelli vengono utilizzati all'interno della vostra organizzazione. L'implementazione di solidi meccanismi di monitoraggio dell'utilizzo \u00e8 essenziale per identificare le aree di inefficienza e le opportunit\u00e0 di ottimizzazione.<\/p>\n\n\n<p>Per ottenere una visione completa del vostro <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/4-casi-duso-dellllm-aziendale-con-il-miglior-roi\/\">Utilizzo dell'LLM<\/a>\u00c8 fondamentale tracciare le metriche a pi\u00f9 livelli:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Livello di conversazione: <\/strong>Monitorare l'utilizzo dei token, i tempi di risposta e le chiamate di modello per le singole interazioni.<\/p><\/li><li><p><strong>Livello utente:<\/strong> Analizzare gli schemi di utilizzo dei modelli tra i diversi utenti o reparti.<\/p><\/li><li><p><strong>Livello aziendale: <\/strong>Aggregare i dati per comprendere il consumo complessivo di LLM e le tendenze.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Sono disponibili diversi strumenti e piattaforme per monitorare efficacemente l'utilizzo dell'LLM. Questi possono includere:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Cruscotti analitici incorporati forniti dai fornitori di servizi LLM<\/p><\/li><li><p>Strumenti di monitoraggio di terze parti progettati specificamente per applicazioni AI e ML<\/p><\/li><li><p>Soluzioni di tracciamento personalizzate integrate con l'infrastruttura esistente<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Analizzando i dati di utilizzo, si possono scoprire preziose intuizioni che portano a strategie di riduzione dei costi. Ad esempio, si potrebbe scoprire che alcuni reparti utilizzano eccessivamente modelli pi\u00f9 costosi per attivit\u00e0 che potrebbero essere gestite da alternative a basso costo. Oppure si possono identificare schemi di query ridondanti che potrebbero essere affrontati attraverso il caching o altre tecniche di ottimizzazione.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_3_Optimize_Prompt_Engineering\"><\/span>Strategia 3: Ottimizzare l'ingegneria dei prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/che-cose-lingegneria-rapida\/\">Ingegneria tempestiva<\/a> \u00e8 un aspetto critico del lavoro con gli LLM e pu\u00f2 avere un impatto significativo sulle prestazioni e sui costi. Ottimizzando i prompt, \u00e8 possibile ridurre l'uso dei token e migliorare l'efficienza delle applicazioni LLM.<\/p>\n\n\n<p>Per minimizzare il numero di chiamate API e ridurre i costi associati:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Utilizzate istruzioni chiare e specifiche nei vostri suggerimenti<\/p><\/li><li><p>Implementare la gestione degli errori per risolvere i problemi pi\u00f9 comuni senza richiedere query LLM aggiuntive.<\/p><\/li><li><p>Utilizzate modelli di prompt che si sono dimostrati efficaci per compiti specifici.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Il modo in cui si strutturano le richieste pu\u00f2 influenzare in modo significativo il numero di token elaborati dal modello. Alcune buone pratiche includono:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Essere concisi ed evitare contesti inutili<\/p><\/li><li><p>Utilizzare tecniche di formattazione come punti elenco o elenchi numerati per organizzare le informazioni in modo efficiente.<\/p><\/li><li><p>Sfruttare le funzioni integrate o i parametri forniti dal servizio LLM per controllare la lunghezza e il formato dell'output.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Implementando queste tecniche di ottimizzazione immediata, \u00e8 possibile ridurre sostanzialmente l'utilizzo dei token e, di conseguenza, i costi associati alle applicazioni LLM.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_4_Leverage_Fine-tuning_for_Specialization\"><\/span>Strategia 4: sfruttare la messa a punto per la specializzazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La messa a punto di modelli pre-addestrati per compiti specifici \u00e8 una tecnica potente nella gestione dei costi del LLM. Adattando i modelli alle vostre esigenze specifiche, potete ottenere prestazioni migliori con modelli pi\u00f9 piccoli e pi\u00f9 efficienti, con un notevole risparmio sui costi.<\/p>\n\n\n<p>Invece di affidarsi esclusivamente a LLM di grandi dimensioni e di uso generale, si pu\u00f2 pensare di mettere a punto modelli pi\u00f9 piccoli per compiti specializzati. Questo approccio consente di sfruttare le conoscenze dei modelli pre-addestrati, ottimizzando al contempo il caso d'uso specifico. <\/p>\n\n\n<p>Sebbene la messa a punto richieda un investimento iniziale, pu\u00f2 portare a sostanziali risparmi a lungo termine. I modelli perfezionati spesso richiedono meno token per ottenere risultati uguali o migliori, riducendo i costi di inferenza. Possono anche richiedere meno tentativi o correzioni grazie alla maggiore precisione, riducendo ulteriormente i costi. Inoltre, i modelli specializzati possono spesso essere pi\u00f9 piccoli, riducendo l'overhead computazionale e le spese associate.<\/p>\n\n\n<p>Per massimizzare i vantaggi del fine-tuning, iniziate con un modello pre-addestrato di dimensioni ridotte come base. Utilizzate dati di alta qualit\u00e0 e specifici per il dominio per la messa a punto e valutate regolarmente le prestazioni e l'efficienza del modello. Questo processo di ottimizzazione continua garantisce che i modelli perfezionati continuino a fornire valore, mantenendo i costi sotto controllo.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_5_Explore_Free_and_Low-Cost_Options\"><\/span>Strategia 5: Esplorare le opzioni gratuite e a basso costo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Per molte aziende, soprattutto durante le fasi di sviluppo e di test, l'utilizzo di <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/i-5-migliori-llm-open-source-per-lai-aziendale\/\">opzioni LLM gratuite o a basso costo<\/a> possono ridurre significativamente le spese senza compromettere la qualit\u00e0. Queste opzioni sono particolarmente utili per la prototipazione di nuove applicazioni LLM, per la formazione degli sviluppatori sull'implementazione di LLM e per l'esecuzione di servizi non critici o rivolti all'interno.<\/p>\n\n\n<p>Tuttavia, anche se le opzioni gratuite possono ridurre drasticamente i costi, \u00e8 fondamentale considerare i compromessi. Le implicazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati devono essere valutate attentamente, soprattutto quando si tratta di informazioni sensibili. Inoltre, bisogna essere consapevoli delle potenziali limitazioni nelle capacit\u00e0 del modello o nelle opzioni di personalizzazione. Considerate la scalabilit\u00e0 a lungo termine e i percorsi di migrazione per garantire che le misure di risparmio non diventino ostacoli alla crescita futura.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_6_Optimize_Context_Window_Management\"><\/span>Strategia 6: Ottimizzare la gestione della finestra contestuale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La dimensione della finestra di contesto nei LLM pu\u00f2 avere un impatto significativo sia sulle prestazioni che sui costi. Una gestione efficace delle finestre di contesto \u00e8 fondamentale per controllare le spese e mantenere la qualit\u00e0 dei risultati. Finestre di contesto pi\u00f9 ampie consentono una comprensione pi\u00f9 completa, ma hanno un costo maggiore a causa dell'aumento dell'utilizzo di token per ogni interrogazione e dei requisiti computazionali.<\/p>\n\n\n<p>Per ottimizzare l'uso della finestra di contesto, si pu\u00f2 considerare l'implementazione di un dimensionamento dinamico del contesto in base alla complessit\u00e0 dell'attivit\u00e0. Utilizzate tecniche di riassunto per condensare le informazioni rilevanti e approcci a finestra scorrevole per documenti o conversazioni lunghe. Questi metodi possono aiutarvi a trovare il punto di equilibrio tra comprensione ed efficienza economica.<\/p>\n\n\n<p>Analizzate regolarmente la relazione tra le dimensioni del contesto e la qualit\u00e0 dell'output per perfezionare il vostro approccio. Regolate le finestre di contesto in base ai requisiti specifici dell'attivit\u00e0 e prendete in considerazione l'implementazione di un approccio a livelli, utilizzando contesti pi\u00f9 grandi solo quando necessario. Gestendo con attenzione le finestre di contesto, \u00e8 possibile ridurre in modo significativo l'uso dei token e i costi associati, senza sacrificare la qualit\u00e0 degli output LLM.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_7_Implement_Multi-Agent_Systems\"><\/span>Strategia 7: implementare sistemi multi-agente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>I sistemi multi-agente offrono un approccio potente per migliorare l'efficienza e l'economicit\u00e0 delle applicazioni di LLM. Distribuendo i compiti tra agenti specializzati, le aziende possono ottimizzare l'allocazione delle risorse e ridurre i costi complessivi del LLM.<\/p>\n\n\n<p>Le architetture LLM multi-agente prevedono pi\u00f9 <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/10-casi-duso-degli-agenti-di-ai-per-aumentare-la-produttivita-e-la-redditivita-delle-aziende\/\">Agenti AI<\/a> collaborare per risolvere problemi complessi. Questo approccio pu\u00f2 includere agenti specializzati per i diversi aspetti di un compito, strutture gerarchiche con agenti di supervisione e agenti lavoratori, o la risoluzione collaborativa di problemi tra pi\u00f9 LLM. Implementando tali sistemi, le organizzazioni possono ridurre la loro dipendenza da modelli costosi e su larga scala per ogni compito.<\/p>\n\n\n<p>I vantaggi in termini di costi della gestione distribuita dei compiti sono significativi. I sistemi multi-agente consentono di:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Allocazione ottimizzata delle risorse in base alla complessit\u00e0 del compito<\/p><\/li><li><p>Miglioramento dell'efficienza complessiva del sistema e dei tempi di risposta<\/p><\/li><li><p>Riduzione dell'utilizzo dei token grazie alla distribuzione mirata del modello<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Tuttavia, per mantenere l'efficienza dei costi nei sistemi multi-agente, \u00e8 fondamentale implementare solidi meccanismi di debug. Ci\u00f2 include la registrazione e il monitoraggio delle comunicazioni tra agenti, l'analisi dei modelli di utilizzo dei token per identificare gli scambi ridondanti e l'ottimizzazione della divisione del lavoro tra gli agenti per ridurre al minimo il consumo di token non necessari.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/26a0cc85-562f-4e8d-ae8c-6ab9972fabad.png\" alt=\"Agenti AI\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_8_Utilize_Output_Formatting_Tools\"><\/span>Strategia 8: utilizzare gli strumenti di formattazione dell'output<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La corretta formattazione dell'output \u00e8 un fattore chiave nella gestione dei costi di LLM. Garantendo un uso efficiente dei token e riducendo al minimo la necessit\u00e0 di ulteriori elaborazioni, le aziende possono ridurre significativamente i costi operativi.<\/p>\n\n\n<p>Questi strumenti offrono potenti capacit\u00e0 di forzare gli output delle funzioni, consentendo agli sviluppatori di specificare i formati esatti delle risposte LLM. Questo approccio riduce la variabilit\u00e0 degli output e minimizza lo spreco di token, garantendo che il modello generi solo le informazioni necessarie.<\/p>\n\n\n<p>La riduzione della variabilit\u00e0 degli output LLM ha un impatto diretto sui costi associati. Risposte coerenti e ben strutturate riducono la probabilit\u00e0 di output malformati o inutilizzabili, il che a sua volta riduce la necessit\u00e0 di ulteriori chiamate API per chiarire o riformattare le informazioni.<\/p>\n\n\n<p>L'implementazione di output JSON pu\u00f2 essere particolarmente efficace per l'efficienza. JSON offre una rappresentazione compatta dei dati strutturati, una facile analisi e integrazione con vari sistemi e un uso ridotto di token rispetto alle risposte in linguaggio naturale. Sfruttando questi strumenti di formattazione degli output, le aziende possono semplificare i loro flussi di lavoro LLM e ottimizzare l'uso dei token.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_9_Integrate_Non-LLM_Tools\"><\/span>Strategia 9: Integrare gli strumenti non-LLM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Pur essendo potenti, gli LLM non sono sempre la soluzione pi\u00f9 conveniente per ogni attivit\u00e0. L'integrazione di soluzioni non<a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/come-costruire-la-tua-impresa-llm-stack-la-nostra-struttura-a-4-strumenti\/\">Strumenti LLM<\/a> nei vostri flussi di lavoro pu\u00f2 ridurre in modo significativo i costi operativi, mantenendo al contempo risultati di alta qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n<p>L'integrazione di script Python per la gestione di compiti specifici che non richiedono le capacit\u00e0 complete di un LLM pu\u00f2 portare a sostanziali risparmi sui costi. Ad esempio, una semplice elaborazione dei dati o un processo decisionale basato su regole possono spesso essere gestiti in modo pi\u00f9 efficiente con approcci di programmazione tradizionali.<\/p>\n\n\n<p>Quando si cerca di bilanciare LLM e strumenti tradizionali nei flussi di lavoro, occorre considerare la complessit\u00e0 dell'attivit\u00e0, l'accuratezza richiesta e il potenziale risparmio economico. Un approccio ibrido che sfrutti i punti di forza di entrambi gli LLM e degli strumenti tradizionali offre spesso i migliori risultati in termini di prestazioni ed efficienza economica.<\/p>\n\n\n<p>\u00c8 fondamentale condurre un'analisi approfondita dei costi e dei benefici degli approcci ibridi. Questa analisi dovrebbe considerare fattori quali:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Costi di sviluppo e manutenzione di strumenti personalizzati<\/p><\/li><li><p>Tempo di elaborazione e requisiti delle risorse<\/p><\/li><li><p>Precisione e affidabilit\u00e0 dei risultati<\/p><\/li><li><p>Scalabilit\u00e0 e flessibilit\u00e0 a lungo termine<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategy_10_Regular_Auditing_and_Optimization\"><\/span>Strategia 10: Audit e ottimizzazione regolari<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Stabilire tecniche di gestione dei costi della LLM \u00e8 un processo continuo che richiede una costante vigilanza e ottimizzazione. Un controllo regolare dell'utilizzo e dei costi della LLM \u00e8 fondamentale per identificare le inefficienze e implementare miglioramenti per il controllo dei costi.<\/p>\n\n\n<p>L'importanza della gestione e della riduzione dei costi non pu\u00f2 essere sopravvalutata. Con l'evoluzione e la scalabilit\u00e0 delle applicazioni LLM, emergeranno nuove sfide e opportunit\u00e0 di ottimizzazione. Monitorando e analizzando costantemente l'utilizzo dell'LLM, \u00e8 possibile evitare potenziali sforamenti dei costi e garantire che gli investimenti nell'IA offrano il massimo valore.<\/p>\n\n\n<p>Per identificare i token sprecati, \u00e8 necessario implementare solidi strumenti di monitoraggio e analisi. Cercate modelli di query ridondanti, finestre contestuali eccessive o design inefficienti dei prompt. Utilizzate questi dati per affinare le vostre strategie di LLM ed eliminare il consumo inutile di token.<\/p>\n\n\n<p>Infine, la promozione di una cultura di consapevolezza dei costi all'interno dell'organizzazione \u00e8 fondamentale per il successo a lungo termine nella gestione efficiente delle risorse LLM. Incoraggiate i team a considerare le implicazioni di costo del loro utilizzo di LLM e a cercare attivamente le opportunit\u00e0 di ottimizzazione e di controllo delle spese. Rendendo l'efficienza dei costi una responsabilit\u00e0 condivisa, \u00e8 possibile garantire che la vostra azienda raccolga tutti i vantaggi della tecnologia LLM mantenendo le spese sotto controllo.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Bottom_Line\"><\/span>Il bilancio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Poich\u00e9 i modelli linguistici di grandi dimensioni continuano a influenzare le applicazioni di intelligenza artificiale delle aziende, la gestione dei costi LLM diventa fondamentale per il successo a lungo termine. Implementando le dieci strategie descritte in questo articolo, dalla selezione intelligente dei modelli all'audit e all'ottimizzazione regolari, la vostra azienda pu\u00f2 ridurre significativamente i costi dei LLM mantenendo o addirittura migliorando le prestazioni. Ricordate che una gestione efficace dei costi \u00e8 un processo continuo che richiede monitoraggio, analisi e adattamento continui. Promuovendo una cultura di attenzione ai costi e sfruttando gli strumenti e le tecniche giuste, \u00e8 possibile sfruttare tutto il potenziale degli LLM tenendo sotto controllo i costi operativi e assicurando che gli investimenti nell'IA forniscano il massimo valore all'azienda.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Non esitate a contattarci per saperne di pi\u00f9 sulla gestione dei costi dell'LLM. <\/u><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As organizations increasingly rely on large language models (LLMs) for various applications, from customer service chatbots to content generation, the challenge of LLM cost management has come to the forefront. The operational costs associated with deploying and maintaining LLMs can quickly spiral out of control without proper oversight and optimization strategies. Unexpected cost spikes can [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1003,"featured_media":12942,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"single-custom-post-template.php","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[125,100,67],"tags":[],"class_list":["post-12927","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-enterprise-ai-blog","category-generative-ai","category-ml-nlp"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v24.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs - Skim AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover ten essential strategies to manage and optimize costs for large language models (LLMs) in your enterprise. Learn how to reduce expenses and maximize AI performance.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-strategie-comprovate-per-ridurre-i-costi-del-master\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs - Skim AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover ten essential strategies to manage and optimize costs for large language models (LLMs) in your enterprise. Learn how to reduce expenses and maximize AI performance.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-strategie-comprovate-per-ridurre-i-costi-del-master\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Skim AI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-08-04T21:57:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1092\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"612\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/\"},\"author\":{\"name\":\"Greggory Elias\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\"},\"headline\":\"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs\",\"datePublished\":\"2024-08-04T21:57:59+00:00\",\"dateModified\":\"2024-08-04T21:57:59+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/\"},\"wordCount\":1845,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png\",\"articleSection\":[\"Enterprise AI\",\"Generative AI\",\"LLMs \/ NLP\"],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/\",\"name\":\"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs - Skim AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png\",\"datePublished\":\"2024-08-04T21:57:59+00:00\",\"dateModified\":\"2024-08-04T21:57:59+00:00\",\"description\":\"Discover ten essential strategies to manage and optimize costs for large language models (LLMs) in your enterprise. Learn how to reduce expenses and maximize AI performance.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png\",\"width\":1092,\"height\":612,\"caption\":\"cut llm costs\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/skimai.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"name\":\"Skim AI\",\"description\":\"The AI Agent Workforce Platform\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\",\"name\":\"Skim AI\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"contentUrl\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"width\":194,\"height\":58,\"caption\":\"Skim AI\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\",\"name\":\"Greggory Elias\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/it\/author\/gregg\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"10 strategie comprovate per ridurre i costi di un master - Skim AI","description":"Scoprite dieci strategie essenziali per gestire e ottimizzare i costi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nella vostra azienda. Scoprite come ridurre le spese e massimizzare le prestazioni dell'intelligenza artificiale.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skimai.com\/it\/10-strategie-comprovate-per-ridurre-i-costi-del-master\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs - Skim AI","og_description":"Discover ten essential strategies to manage and optimize costs for large language models (LLMs) in your enterprise. Learn how to reduce expenses and maximize AI performance.","og_url":"https:\/\/skimai.com\/it\/10-strategie-comprovate-per-ridurre-i-costi-del-master\/","og_site_name":"Skim AI","article_published_time":"2024-08-04T21:57:59+00:00","og_image":[{"width":1092,"height":612,"url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png","type":"image\/png"}],"author":"Greggory Elias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Scritto da":"Greggory Elias","Tempo di lettura stimato":"9 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/"},"author":{"name":"Greggory Elias","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6"},"headline":"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs","datePublished":"2024-08-04T21:57:59+00:00","dateModified":"2024-08-04T21:57:59+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/"},"wordCount":1845,"publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png","articleSection":["Enterprise AI","Generative AI","LLMs \/ NLP"],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/","url":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/","name":"10 strategie comprovate per ridurre i costi di un master - Skim AI","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png","datePublished":"2024-08-04T21:57:59+00:00","dateModified":"2024-08-04T21:57:59+00:00","description":"Scoprite dieci strategie essenziali per gestire e ottimizzare i costi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nella vostra azienda. Scoprite come ridurre le spese e massimizzare le prestazioni dell'intelligenza artificiale.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#primaryimage","url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png","contentUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/cut-llm-costs.png","width":1092,"height":612,"caption":"cut llm costs"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/llm-\ube44\uc6a9\uc744-\uc808\uac10\ud558\ub294-10\uac00\uc9c0-\uc785\uc99d\ub41c-\uc804\ub7b5\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skimai.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"10 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","name":"Skim AI","description":"La piattaforma per la forza lavoro degli agenti AI","publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization","name":"Skim AI","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","contentUrl":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","width":194,"height":58,"caption":"Skim AI"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6","name":"Greggory Elias","url":"https:\/\/skimai.com\/it\/author\/gregg\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12927","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1003"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12927"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12927\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12942"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12927"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12927"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12927"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}