我们在使用阿里云百炼时，创建应用时可以选择里的不同语言模型，每个模型对应的问答特点都不同，所有应用一开始就会有一些他们内置的基本问答，其次我们可以对我们不同应用进行不同的业务处理，阿里云百炼可以针对每个应用进行文档”投喂“，我们和人工智能对话时会优先输出我们的文档中的答案，然后自己在补充点答案，这样我们对每个不同的项目都可以进行着重点不同的处理，极大降低运维成本
如何管理大模型
例如我们有3个关于项目的项目，我们首先可以上传一些针对我们所负责的项目通用的文档，然后在对每个项目进行不同的”投喂“，形成每个独立的大模型，当然它也可以关联不同项目的知识库，用于及时补充更新模型数据
同时我们也可以针对一些问题，设置一些敏感词汇和上下文，保护企业隐私
如何计费
计费单价：模型推理的计费单价随着模型服务、模型规格和计费模式而变化，例如，大语言类模型通常根据输入/输出的Token数量进行计费，语音识别类模型采用输入语音文件的时长进行计费。大语言模型通常采用输入（input）和输出（output）分别计费的方式，这是因为模型在推理过程中，输入和输出的资源消耗不同。
输入（input）计费：针对用户向模型提交的请求数据进行计费。这包括了用户提交给模型的文本、图像、音频等原始数据。
输出（output）计费：针对模型返回给用户的输出结果进行计费。这包括了模型生成的文本、图像、音频等处理结果。
