Ước tính chi phí gọi mô hình
Mỗi lần gọi API mô hình đều tính tiền theo số token đầu vào và đầu ra, với đơn giá khác
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm và code bạn nộp được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: python-basics, arithmetic.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
Mỗi lần gọi API mô hình đều tính tiền theo số token đầu vào và đầu ra, với đơn giá khác nhau cho mỗi loại. Trước khi chạy một lô lớn, kỹ sư cần ước tính chi phí để so với ngân sách.
Yêu cầu
Viết hàm estimate_cost(input_tokens, output_tokens, input_price_per_1k, output_price_per_1k) trả về tổng chi phí. Đơn giá tính theo mỗi 1000 token, nên chi phí bằng input_tokens / 1000 * input_price_per_1k + output_tokens / 1000 * output_price_per_1k.
Quy ước nộp bài
Nộp hàm estimate_cost trong solution.py. Hệ thống gọi hàm trực tiếp và so giá trị với sai số 1e-6; không đọc stdin và không in ra stdout.
Input
- input_tokens: số token đầu vào, số nguyên không âm.
- output_tokens: số token đầu ra, số nguyên không âm.
- input_price_per_1k: đơn giá 1000 token đầu vào, số thực không âm.
- output_price_per_1k: đơn giá 1000 token đầu ra, số thực không âm.
Output
Một số thực là tổng chi phí.
Ràng buộc
- Số token hoặc đơn giá âm thì ném ValueError.
- Không làm tròn kết quả.
Ví dụ 1
Input
estimate_cost(input_tokens=1000, output_tokens=500, input_price_per_1k=0.01, output_price_per_1k=0.03)
Output
0.025
Ví dụ 2
Input
estimate_cost(input_tokens=0, output_tokens=0, input_price_per_1k=0.01, output_price_per_1k=0.03)
Output
0.0
Giải thích
Với 1000 token vào giá 0.01 và 500 token ra giá 0.03, chi phí là 0.01 + 0.015 = 0.025.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
