Optimisation des coûts des appels aux LLM

Les grands modèles de langage (LLM) sont puissants, mais leur utilisation a un coût. Ce coût est souvent directement lié à la quantité de données traitées.

Comprendre la tarification des LLM et appliquer des techniques efficaces de conception d'instructions peut réduire considérablement vos dépenses d'exploitation.

La plupart des fournisseurs de LLM facturent leurs services en fonction des jetons. Un jeton n'est pas simplement un mot : il peut être une partie de mot, un seul caractère ou même un espace.

• Jetons d'entrée : Ce sont les jetons de l'instruction que vous envoyez au LLM.
• Jetons de sortie : Ce sont les jetons que le LLM génère dans sa réponse.

Les jetons d'entrée comme les jetons de sortie contribuent au coût total d'un appel d'API.

Voyez les choses ainsi : chaque caractère de votre instruction et chaque caractère de la réponse du LLM sont convertis en jetons. Le nombre total de jetons est ensuite multiplié par un tarif donné.

Les différents modèles de LLM et les différents fournisseurs appliquent des coûts variables par jeton. Les modèles plus récents et plus performants ont souvent des tarifs par jeton plus élevés.

L'une des façons les plus simples de réduire les coûts consiste à rendre vos instructions aussi concises que possible. Chaque mot inutile augmente le nombre de vos jetons d'entrée.

• Supprimer le remplissage : « Veuillez générer gentiment un résumé du texte suivant. » devient « Résumez le texte ci-dessous. »
• Donner des instructions directes : Indiquez clairement votre objectif sans politesse excessive ni préambule.

Si vous travaillez avec de gros documents, envisagez de les résumer ou d'en extraire les informations clés avant de les envoyer au LLM. Vous n'avez pas toujours besoin d'envoyer toutes les données brutes.

Par exemple, au lieu d'envoyer un article de 5 000 mots pour poser une seule question, vous pourriez d'abord utiliser un modèle moins coûteux et plus petit, ou un simple script, pour extraire les paragraphes pertinents, puis donner ces seuls paragraphes comme instruction à un LLM plus grand.

Des instructions ambiguës ou trop générales peuvent entraîner des réponses plus longues et plus générales, ce qui augmente le nombre de jetons de sortie. Soyez précis sur ce que vous voulez.

Au lieu de : « Parlez-moi du changement climatique. »

Essayez : « Énumérez trois causes courantes du changement climatique sous forme de puces. »

Cela oriente le LLM vers une réponse plus courte et plus ciblée.

Les fournisseurs de LLM proposent toute une gamme de modèles aux capacités et aux niveaux de prix différents. Utiliser le modèle le plus puissant pour chaque tâche est souvent excessif et coûteux.

• Utilisez des modèles plus petits, plus rapides et moins chers pour les tâches simples, comme l'extraction de données ou la reformulation.
• Réservez les modèles plus grands et plus coûteux aux raisonnements complexes, à la génération créative ou aux tâches nécessitant une compréhension approfondie.

De nombreuses API de LLM vous permettent de définir un paramètre max_tokens. Celui-ci limite directement la longueur maximale de la réponse du LLM.

Même si votre instruction est parfaite, un LLM peut tout de même être verbeux. La définition de max_tokens vous évite de payer une sortie excessivement longue ou sans pertinence.

Comparons deux instructions pour atteindre le même objectif :

Instruction coûteuse : "Bonjour, assistant IA ! J'espère que vous passez une excellente journée. Pourriez-vous avoir l'amabilité de me dire quelle est la capitale de la France ? J'apprécierais vraiment une explication détaillée de son histoire et de son importance culturelle, peut-être en quelques paragraphes."

Instruction concise : "Quelle est la capitale de la France ? Répondez uniquement par le nom de la ville."

L'instruction concise réduit considérablement le nombre de jetons d'entrée et le nombre potentiel de jetons de sortie, ce qui permet de réaliser des économies.

Vous avez appris plusieurs stratégies essentielles pour optimiser les coûts des API de LLM :

• Soyez concis : Supprimez les mots inutiles de vos instructions.
• Prétraitez les données : Résumez ou filtrez les entrées volumineuses avant de formuler vos instructions.
• Soyez précis : Orientez le LLM vers des réponses courtes et ciblées.
• Choisissez judicieusement : Sélectionnez des modèles adaptés à la complexité de la tâche.
• Contrôlez la sortie : Utilisez des paramètres comme max_tokens pour limiter la longueur des réponses.

En appliquant ces techniques, vous pouvez rendre vos interactions avec les LLM plus économiques et plus efficaces !