Big-T нотация: новый стандарт оценки затрат на работу LLM и агентов

# Токеномика: Big-T нотация как инструмент контроля расходов на ИИ

Развитие искусственного интеллекта привело к появлению новых узких мест. Если ранее инженеры оптимизировали время отклика API или пропускную способность сети, то теперь главным лимитирующим ресурсом для многих систем стали токены. Проблема заключается не только в их стоимости, но и в непредсказуемости того, как именно расходуются средства при работе с агентами и рутинными запросами.

Для решения этой задачи сообщество OpenLLMetry совместно с Linux Foundation создало Tokenomics Foundation. Одним из первых ключевых документов фонда стал проект «Big-T Notation» (автор — Ден Нефф, архитектор из Adobe). Он предлагает единый язык для описания того, как стоимость генерации контента зависит от сложности задачи и архитектуры системы.

Ниже мы разберем суть подхода и проверим теоретические допущения на реальных данных тарификации облачных провайдеров.

От Big-O к Big-T: почему нужна новая метрика

В компьютерных науках нотация Big-O позволила говорить о сложности алгоритмов без привязки к конкретному оборудованию. Она описывает, как растет время выполнения или потребление памяти при увеличении объема входных данных. Позже этот подход был адаптирован для оценки вызовов API и сетевого трафика.

Однако для больших языковых моделей (LLM) и агентов, которые могут инициировать цепочки действий, старой метрики было недостаточно. Инженеры долго оценивали стоимость обучения моделей (inference cost во время тренировки), но стоимость работы готовых систем (inference cost во время эксплуатации) оставалась размытой.

Big-T Notation была создана как словарь для обсуждения того, как потребление токенов масштабируется при увеличении числа запросов, усложнении задач или росте автономности агентов. Важно понимать, что это не строгая математическая теория с теоремами и доказательствами, а практический фреймворк, предложенный опытными специалистами.

В основе подхода лежат исследования от Flexpa и лаборатории MIT CSAIL. Они изучали маршрутизацию моделей, механизмы кеширования и сериализацию данных. Автор подхода, Ден Нефф, честно указывает, что переменные в нотации могут интерпретироваться по-разному, но сама структура «лестницы» классов сложности помогает визуализировать риски.

Словарь переменных Big-T

Формула потребления ресурсов в этом фреймворке выглядит следующим образом:

* n — объем нагрузки (количество запросов или размер данных в каждом запросе). * k — множитель обращений (сколько раз модель вызывается для обработки одного логического запроса). * a — глубина дерева агентов (сколько уровней субагентов участвует в решении).

Классы сложности и экономическая реальность

Big-T предлагает разделить рабочие нагрузки на несколько категорий, от наиболее эффективных до тех, где расходы могут стремиться к бесконечности. Рассмотрим эти классы с примерами.

T(1) — Константа В этом классе модель вообще не вызывается на каждый новый запрос, либо используется кеширование статических ответов. Расход токенов не зависит от нагрузки. Это наиболее эффективный сценарий, аналогичный установке постоянного ответа «пароль от Wi-Fi» на видное место: сотрудники не задают один и тот же вопрос снова и снова.

T(log n) — Сублинейный рост Этот класс характерен для правильно построенных систем RAG (Retrieval-Augmented Generation). Если использование SQL-фильтрации или эффективного поиска эмбеддингами позволяет отсеивать избыточные данные до их попадания в нейросеть, то рост затрат будет минимальным. Даже при увеличении базы данных в тысячи раз время поиска остается стабильным, так как система идет сразу в нужный источник, а не перебирает всё подряд.

T(n) — Линейный рост Базовый сценарий. Затраты растут пропорционально числу запросов. Здесь важно учитывать скрытую фиксированную надбавку: например, если при каждом вызове в контекст подгружается весь каталог инструментов, независимо от того, используются они или нет. Если постоянные издержки превысят полезную нагрузку, линейный рост станет экономически неэффективным.

T(n·k) — Мультипликативный рост Самая опасная категория на начальном этапе. Множитель k возникает, когда модель вызывается несколько раз для обработки одного запроса. Например, агент сначала генерирует план, выполняет шаги и только потом выдает итоговый ответ, каждый раз подгружая контекст заново. Это может увеличивать стоимость в разы по сравнению с прямым вызовом.

T(n·k·a) — Рост с глубиной агентств Добавляется переменная a — глубина иерархии агентов. Если система перепоручает задачи субагентам, каждый из которых запускает собственные под-агенты, то стоимость умножается на глубину этого дерева согласований. Клиент видит один простой вопрос, но система выполняет сотни внутренних итераций.

T(∞) — Неограниченный рост Характерен для плохо контролируемых систем без лимитов бюджетов или времени на обработку. Модель может пытаться решить задачу бесконечным количеством вариантов, генерируя огромные объемы токенов без остановки.

Валидация на примере тарификации Яндекс AI Studio

Чтобы понять, как теория отражается в реальности, можно проанализировать работу системы Яндекс AI Studio, которая реализует агентный подход с использованием инструментов (search, file search, MCP). Даже если пользователь задает один вопрос, система может выполнить несколько вызовов моделей.

1. Первичный вызов и контекст (скрытый T(n)): Пользователь задает вопрос. Система отправляет запрос в модель вместе с полным списком доступных инструментов. Даже если инструменты не понадобятся, модель «прочитает» их схемы. Это фиксированная надбавка, характерная для T(n). 2. Вызов инструментов (начало T(n·k)): Модель принимает решение и вызывает инструменты параллельно или последовательно. Каждый инструмент генерирует свой объем токенов ввода-вывода. 3. Вторичный вызов (проход по контексту): Результаты работы инструментов возвращаются в модель. Она должна заново проанализировать исходный запрос, инструкцию и новые данные, чтобы сформировать связный ответ. Это второй полный проход через модель для одного вопроса пользователя, что увеличивает множитель k. 4. Глубокие циклы (риск T(n·k·a)): Если результат первого прохода неудовлетворительный, агент может инициировать новый цикл: снова вызвать инструменты, снова проанализировать, снова запросить. В таких случаях глубина дерева a начинает расти, и затраты увеличиваются экспоненциально.

Реальные цены показывают, что игнорирование этих множителей ведет к перерасходу бюджета. Сравнение тарифов демонстрирует, что стоимость исходящих токенов (генерация ответа) в несколько раз выше входящих (запрос). Разница в цене между разными моделями одного поколения может достигать 40–50 раз. Следовательно, оптимизация коэффициентов (k и a) может дать эффект, аналогичный выбору более дешевой модели, но часто является единственным выходом при необходимости использования сложных инструментов.

Пять рычагов экономии и референсная архитектура

Big-T Notation предлагает не просто теорию, а практические рычаги для снижения затрат, которые работают на разных уровнях.

1. Сокращение входных данных: Отправка модели только необходимого текста и данных. Избыточный контекст — это прямая траты на токены. 2. Правильный выбор модели: Использование асинхронных режимов для пакетных задач или выбор модели меньшего размера для простых запросов, которые не требуют высокого интеллекта. 3. Контроль системной сложности: Уменьшение числа вызовов (k) и глубины цепочек (a) через эффективную архитектуру агентов. 4. Максимизация кеширования: Использование семантического кеша для часто повторяющихся запросов и промптов, переводя сложных нагрузок в класс T(1). 5. Оптимизация вывода: Ограничение длины ответов и их структуры, так как генерация текста наиболее дорога.

Эти методы формируют конвейер эффективности: детерминированная предобработка данных снижает сложность до T(log n), проверка кеша позволяет уйти в T(1), а умная маршрутизация моделей и архитектура промптов минимизируют лишние токен-операции.

Итог

Big-T Notation — это важный шаг к стандартизации финансовой грамотности в сфере ИИ. Она дает команде общий язык: вместо расплывчатых фраз о том, что «ИИ дорого стоит», инженеры могут говорить о том, что «эта нагрузка мультипликативная (T(n·k)) и требует оптимизации контекста».

Хотя данный фреймворк не является строгой математической теорией, его метафорическая модель «лестницы» отлично ложится на практику. Она позволяет выявлять скрытые сложности агентов, которые не видны в интерфейсе взаимодействия, но формируют основную часть счета за использование облачных ресурсов. Внедрение принципов Big-T должно стать частью обязательного архитектурного ревью любого проекта, использующего LLM.

В конце концов, цель проста: чтобы технологии, которые обещают автоматизацию, не стали причиной неконтролируемого роста операционных расходов.