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L'utilisation de jetons peut faire augmenter silencieusement les coûts de l'IA si rien n'est fait. Avec des dépenses allant de 10 à 20$ par million de jetons, les opérations à grande échelle peuvent rapidement atteindre des milliards de jetons par mois. Le suivi de la consommation de jetons est essentiel pour contrôler les coûts, optimiser les flux de travail et garantir la responsabilité des performances. Cet article explore trois plateformes qui simplifient le suivi des jetons et la gestion des coûts :
Chaque plateforme propose des fonctionnalités uniques pour surveiller l'utilisation des jetons, optimiser les coûts et améliorer les performances de l'IA. Vous trouverez ci-dessous une comparaison rapide pour vous aider à choisir la bonne solution.
Comparaison des plateformes de suivi des jetons AI : Prompts.ai contre Laminar contre Braintrust
Prompts.ai sert de plateforme d'orchestration de l'IA d'entreprise, réunissant de manière fluide plus de 35 modèles de langage avancés, dont GPT-5, Claude, Lama, et Gémeaux - au sein d'une interface unique et rationalisée. Conçu pour les organisations qui cherchent à gérer les dépenses liées à l'IA à grande échelle, il associe un suivi des jetons en temps réel à des contrôles financiers robustes pour éviter les dépenses excessives.
Prompts.ai fournit des informations détaillées sur chaque interaction avec l'IA, en capturant des données critiques telles que le modèle utilisé, l'ID utilisateur, le routage et le chronométrage. Contrairement aux systèmes traditionnels qui reposent sur des factures mensuelles, cette plateforme offre une visibilité immédiate sur la consommation de jetons, vous aidant à identifier les flux de travail les plus utilisés et à découvrir les opportunités d'optimisation.
La plateforme simplifie le contrôle des coûts grâce à des fonctionnalités telles que affinement rapide et ajustements du flux de travail. En réduisant l'utilisation inutile de jetons, par exemple en supprimant le texte standard ou en raccourcissant les messages du système, les équipes peuvent réduire leurs coûts de manière significative. Les données d'utilisation en temps réel pour chaque modèle et chaque invite permettent aux utilisateurs d'identifier les tâches coûteuses et de rediriger les demandes les plus simples vers des modèles plus économiques. De plus, le système de crédit TOKN pay-as-you-go garantit que vous ne serez facturé que pour ce que vous utilisez, éliminant ainsi le besoin de frais d'abonnement récurrents.
Prompts.ai consolide Plus de 35 LLM de premier plan réunis sur une seule plateforme, éliminant ainsi l'inefficacité liée à la jonglerie entre plusieurs outils. Les équipes peuvent facilement passer d'un modèle à l'autre, comparer leurs performances côte à côte et déployer des flux de travail en quelques minutes, le tout sans avoir à gérer des clés d'API ou des systèmes de facturation distincts. La gouvernance et les pistes d'audit intégrées garantissent une intégration parfaite de la conformité à chaque flux de travail.
La plateforme comprend contrôles automatisés des dépenses, proposant des quotas et des alertes budgétaires pour maîtriser les coûts. Cette approche proactive permet aux équipes de respecter leur budget, en traitant les éventuels dépassements avant qu'ils ne surviennent plutôt que de réagir après coup. Nous verrons ensuite comment Laminar étend ces fonctionnalités.
Laminar est un plateforme d'observabilité open source conçu pour suivre automatiquement l'utilisation des jetons dans les flux de travail de l'IA. Il est conçu pour gérer une très grande échelle, traitant des centaines de millions de traces par jour. Contrairement aux systèmes qui reposent sur la journalisation manuelle, Laminar commence à capturer le nombre de jetons d'entrée et de sortie dès qu'il est configuré au point d'entrée de votre application.
Laminar enregistre méticuleusement votre flux d'exécution en traçant chaque appel LLM, chaque exécution de fonction et chaque demande d'API. Chaque trace est divisée en intervalles qui détaillent le nombre de jetons d'entrée/sortie, la latence et le modèle utilisé. Ces périodes sont regroupées en sessions, ce qui permet de surveiller des conversations en plusieurs étapes ou des flux de travail complexes. Grâce à son éditeur de requêtes SQL intégré, vous pouvez créer des tableaux de bord personnalisés pour découvrir les tendances en matière de dépenses et les goulots d'étranglement en matière de performances. Ce niveau de suivi fournit les bases nécessaires pour identifier les domaines permettant d'optimiser les coûts et d'améliorer les performances.
Laminar calcule les coûts en temps réel en fonction du volume de jetons et du modèle spécifique utilisé pour chaque appel d'API. Il inclut également un environnement Playground dans lequel vous pouvez tester des modèles et des instructions avant le déploiement. En utilisant le @observe () décorateur en Python ou observer () wrapper en JavaScript, vous pouvez tracer des fonctions personnalisées et identifier les appels LLM imbriqués riches en jetons. Cette visualisation détaillée met en évidence les composants consommant le plus de jetons. De plus, Laminar s'intègre parfaitement à divers fournisseurs et frameworks LLM, ce qui en fait un outil polyvalent pour la gestion des coûts et des performances.
Laminar prend en charge l'instrumentation automatique pour les principaux fournisseurs de LLM tels que OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, et Croissance. Il s'intègre également à des frameworks tels que LangChain, Indice de lama, Kit de développement logiciel Vercel AI, et LitellM. Pour les agents d'IA basés sur un navigateur, il synchronise les enregistrements de fenêtres à partir d'outils tels que Browser Use, Stagehand, Dramaturge, et Marionnettiste avec traces d'exécution. Construit sur OpenTelemetry standards, Laminar propose également une API SQL pour des rapports externes personnalisés.
Laminar fournit une visibilité en temps réel sur les intervalles et les étapes d'exécution, ce qui vous permet de déboguer sans délai des agents de longue durée. Il capture les exceptions au niveau de l'application au fur et à mesure qu'elles se produisent, en enregistrant les erreurs ainsi que les données d'utilisation des jetons pertinentes. Son service cloud géré, laminar.sh, offre une ingestion illimitée de span sur un niveau gratuit généreux, tandis que la plateforme est entièrement auto-hébergée sans frais.
Braintrust est une plateforme SaaS conçue pour aider les équipes à suivre l'utilisation des jetons tout en améliorant les performances de l'IA. Il collecte automatiquement des métriques détaillées sur les jetons pour chaque appel LLM, y compris les jetons d'invite, les jetons en cache, les jetons de complétion et les jetons de raisonnement. En son cœur se trouve Brainstore, une base de données spécialement conçue pour gérer les traces LLM volumineuses, qui peuvent s'étendre sur des dizaines de kilo-octets par opération.
Braintrust enregistre méticuleusement les détails d'exécution tels que la durée totale, le calendrier spécifique au LLM et le délai jusqu'au premier jeton (TTFT). Il suit également les appels LLM et les outils, ainsi que les types d'erreurs. La page Monitor de la plateforme regroupe le nombre de jetons et les coûts dans des graphiques prédéfinis, tandis que des tableaux de bord BTQL personnalisés permettent aux utilisateurs d'organiser les données par modèle ou par projet. L'une des caractéristiques remarquables est la possibilité de transformer les traces de production en cas d'évaluation en un seul clic, ce qui permet des tests de régression structurés. Ces capacités jettent les bases d'une gestion des coûts efficace.
La plateforme comprend un environnement Playground dans lequel les équipes peuvent expérimenter des instructions à l'aide de données de production réelles. Cette configuration permet de comparer facilement les modèles et d'affiner les configurations, aidant ainsi les équipes à identifier les options les plus rentables avant le déploiement. Pour les utilisateurs du plan Pro, Braintrust s'intègre au portail d'utilisation Orb, offrant un suivi détaillé des coûts tout au long du cycle de facturation. Le niveau gratuit prend en charge jusqu'à 1 000 000 de séries de traces et 10 000 scores, tandis que le plan Pro commence à 249$ par mois, offrant des étendues illimitées et 5 Go de données. Des entreprises comme Notion ont enregistré des améliorations spectaculaires, signalant qu'ils étaient passés de 3 à 30 problèmes résolus par jour, ce qui leur a permis de multiplier par 10 leur productivité.
Braintrust simplifie les opérations grâce à un proxy IA qui fournit une API unique compatible avec OpenAI pour plusieurs modèles, notamment OpenAI, Anthropic et Google. Ce proxy trace et met automatiquement en cache chaque appel. La plate-forme prend en charge le traçage automatique via les fonctions d'encapsulation TypeScript et Python, capturant toutes les métriques des jetons. En outre, il s'intègre à plus de 8 000 applications et à plus de 450 outils d'IA via Zapier, tout en prenant en charge plus de 15 principaux fournisseurs d'IA tels que AWS Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Databricks, Croissance, Cérébrales, et feux d'artifice . Depuis août 2023, l'intégration de Zapier à Braintrust a permis d'enregistrer les interactions des utilisateurs et d'automatiser les évaluations, ce qui a permis de faire passer la précision des produits d'IA de moins de 50 % à plus de 90 % en seulement 2 à 3 mois. Ces intégrations fournissent une surveillance en temps réel et améliorent considérablement la qualité de la production.
Braintrust inclut des scores en ligne qui examinent le trafic en direct pour détecter des problèmes tels que des hallucinations ou des réponses médiocres au fur et à mesure qu'ils se produisent. Une action GitHub native publie les résultats des évaluations directement dans les pull requests, rationalisant ainsi les flux de travail de développement. Pour les cas d'utilisation du streaming, activez inclure_utilisation le paramètre des options du modèle capture les métriques des jetons en temps réel.
Prompts.ai, Laminar et Braintrust apportent chacun des atouts uniques, proposant des approches distinctes en matière de gestion, d'intégration et de tarification des jetons. Voici comment ils se comparent entre les principales fonctionnalités :
Prompts.ai simplifie le suivi des jetons grâce à des contrôles FinOps intégrés, tandis que Laminar se concentre sur l'analyse des traces et Braintrust excelle dans l'attribution détaillée des coûts à l'aide de métadonnées. Prompts.ai se distingue également en consolidant les comparaisons de modèles, permettant aux entreprises d'optimiser les performances et les coûts sans jongler avec plusieurs outils.
La flexibilité de l'intégration varie selon les plateformes :
Les structures de prix diffèrent également de manière significative :
« Le suivi des coûts de Braintrust indique exactement où vont vos dépenses dans des tableaux de bord en temps réel et identifie les flux de travail coûteux. Vous pouvez regrouper les coûts selon n'importe quel champ de métadonnées afin de déterminer quelles parties de votre application consomment le plus de jetons. »
- L'équipe Braintrust
Les plateformes évoquées ci-dessus soulignent l'importance d'un suivi précis des jetons pour gérer à la fois les coûts et les performances des opérations d'IA. Ces outils remplacent les conjectures par des informations précises et basées sur les données en offrant une visibilité détaillée des éléments d'entrée, de sortie et de raisonnement. Ce niveau de transparence permet aux équipes de déterminer exactement où vont leurs dépenses, qu'elles soient liées à une session utilisateur, à un flux de travail ou à un agent d'IA spécifique. Sans une telle clarté, les organisations risquent des dépenses imprévues et une utilisation inefficace des ressources.
Le suivi des jetons ne se limite pas au contrôle des coûts ; il améliore également le suivi des performances. En surveillant en temps réel des indicateurs tels que la latence, le débit et les taux de réussite, les développeurs peuvent identifier et résoudre les goulots d'étranglement avant qu'ils n'affectent l'expérience utilisateur. Par exemple, la comparaison de modèles tels que GPT-4 et Claude sur des tâches identiques permet de prendre des décisions éclairées sur la base de données de performance réelles.
Les fonctionnalités de gouvernance automatisées, telles que les seuils budgétaires et les systèmes d'alerte, permettent d'éviter les dépassements de coûts. Ces mesures proactives ont donné des résultats tangibles. Les utilisateurs vérifiés ont indiqué avoir réduit les dépenses liées à l'IA de 26 % tout en augmentant l'utilisation globale, grâce à des vues de facturation unifiées. En 2025, Sarah Chen, directrice technique d'une start-up spécialisée dans l'IA, a économisé 2 400 dollars par mois en tirant parti d'un tableau de bord centralisé pour identifier les opportunités de réduction des coûts dans leur stack d'IA.
Le passage de l'intuition à l'observabilité transforme la façon dont les ressources d'IA sont gérées. Les équipes qui adoptent des pratiques telles que la discipline rapide, en supprimant le contexte standard inutile et en fixant des limites de sortie strictes, associées à un routage intelligent des modèles, ont réalisé des économies de plus de 30 % lorsque les taux d'accès du cache correspondent à ces critères de référence.
L'analyse du coût par résultat permet de relier davantage l'utilisation des jetons à des résultats commerciaux tangibles. En tant que Statistig L'équipe le dit à juste titre :
« Des coûts sans résultats, c'est du bruit ; des résultats sans coûts, c'est de l'espoir ».
Grâce à des outils de suivi efficaces, les organisations peuvent faire évoluer leurs capacités d'IA en toute confiance tout en contrôlant étroitement les performances et les dépenses.
La surveillance de l'utilisation des jetons vous permet de repérer les invites inefficaces et les sélections de modèles qui ne sont pas idéales, ce qui vous permet d'affiner vos flux de travail. En établissant des limites d'utilisation et en choisissant les modèles de manière plus stratégique, vous pouvez réduire considérablement les coûts tout en améliorant les performances. Certains utilisateurs ont même réalisé des économies allant jusqu'à 98 % grâce à une gestion efficace des jetons.
Lorsque vous choisissez une plateforme de suivi des jetons, concentrez-vous sur les outils qui fournissent surveillance en temps réel, contrôle des coûts, et des informations exploitables. Les plateformes dotées d'analyses détaillées peuvent ventiler l'utilisation des jetons par projet ou modèle, vous aidant ainsi à identifier les inefficacités et à rationaliser les flux de travail.
Optez pour des solutions qui incluent limites et alertes personnalisables pour maintenir les budgets sur la bonne voie. Des fonctionnalités telles que les limites d'utilisation, les notifications automatisées lorsque les seuils sont proches et la possibilité de suspendre l'activité une fois les limites atteintes peuvent vous protéger contre les dépenses imprévues.
Efficace outils de gestion des coûts sont également essentiels. Recherchez des options qui fournissent des prévisions budgétaires, une allocation symbolique et des rapports de dépenses clairs en dollars américains pour vous aider à planifier et à gérer les dépenses. Les mesures de sécurité telles que les journaux d'audit et le suivi des utilisateurs ajoutent un niveau de contrôle supplémentaire, garantissant la conformité et protégeant l'intégrité des données tout en améliorant les performances de l'IA.
Le suivi des jetons en temps réel fournit des informations instantanées sur l'utilisation des jetons, ce qui vous permet d'ajuster les invites et d'affiner immédiatement les interactions avec les modèles. Cette approche minimise l'utilisation inutile, améliore les temps de réponse et garantit une qualité de sortie constante.
En surveillant de près la consommation de jetons en temps réel, vous pouvez prendre des décisions éclairées pour contrôler les coûts tout en maintenant des performances de premier ordre dans vos flux de travail d'IA, le tout sans compromettre l'efficacité ou les résultats.
