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Le suivi des jetons est essentiel pour gérer efficacement les flux de travail de l'IA, garantir le contrôle des coûts et optimiser les performances. Cet article passe en revue quatre outils conçus pour surveiller l'utilisation des jetons dans divers modèles d'IA et API. Chaque outil propose des fonctionnalités uniques adaptées aux différents besoins organisationnels :
Pour une comparaison rapide de leurs forces et de leurs limites, consultez le tableau ci-dessous :
Choisissez l'outil qui correspond à votre infrastructure, à vos objectifs de gestion des coûts et à vos priorités d'utilisation de l'IA.
Prompts.ai est une plateforme d'orchestration basée sur l'IA qui intègre le suivi des jetons directement dans sa conception de base. Contrairement à d'autres plateformes qui considèrent la surveillance de l'utilisation comme une question secondaire, Prompts.ai intègre des contrôles FinOps en temps réel sur 35 grands modèles linguistiques de premier plan, notamment GPT-5, Claude, Lama, et Gémeaux. Cette configuration fournit des informations claires et exploitables sur les flux de travail de l'IA.
Prompts.ai fournit un suivi détaillé en temps réel de chaque jeton utilisé dans vos flux de travail d'IA. Vous pouvez surveiller la consommation de jetons par projet, département ou cas d'utilisation spécifique, garantissant ainsi une vue complète de vos opérations d'IA. Ce qui distingue Prompts.ai, c'est son système de suivi centralisé. Toutes les données d'utilisation des jetons sont consolidées dans un tableau de bord unique et facile à naviguer, ce qui simplifie la supervision même en cas d'utilisation de plusieurs modèles.
La plateforme permet également une analyse comparative des jetons. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'évaluer l'efficacité des jetons et la qualité de sortie sur différents modèles pour des tâches identiques, offrant ainsi des informations sur les performances et la rentabilité.
Prompts.ai se connecte de manière fluide à vos systèmes d'entreprise existants via un Architecture axée sur les API. Les équipes de développement peuvent intégrer le suivi des jetons dans leurs flux de travail en utilisant API REST et webhooks, simplifiant le transfert des données d'utilisation vers des outils de business intelligence ou de gestion des coûts. Pour garantir la sécurité et la conformité, la plateforme s'intègre aux systèmes d'authentification d'entreprise, soutenant authentification unique (SSO) et contrôles d'accès basés sur les rôles. Ces intégrations constituent une base solide pour une gestion efficace des coûts.
Prompts.ai inclut une couche FinOps intégrée qui transforme les données brutes d'utilisation des jetons en informations exploitables sur les coûts. La plateforme propose un suivi des coûts en temps réel ainsi que des alertes de dépenses prédictives pour vous aider à respecter votre budget. À l'aide de son système de crédits TOKN pay-as-you-go, les coûts sont alignés sur l'utilisation réelle, ce qui permet aux organisations d'affecter les dépenses à des projets ou à des départements spécifiques. Ce niveau de transparence en matière de gestion des coûts peut réduire les dépenses liées aux logiciels d'IA jusqu'à 98 %.
Prompts.ai est conçu pour évoluer aux côtés de votre organisation. Que vous ajoutiez de nouveaux modèles, des utilisateurs ou des équipes entières, la plateforme évolue sans nécessiter de modifications architecturales majeures. Son infrastructure de niveau professionnel garantit que le suivi des jetons reste précis pendant les périodes de forte demande, tandis que des pistes d'audit complètes répondent aux besoins de conformité. Cette combinaison d'évolutivité et de surveillance robuste fait de Prompts.ai une solution polyvalente pour les organisations de toutes tailles, des petites équipes créatives aux entreprises du Fortune 500 gérant des flux de travail d'IA complexes et multimodèles.
Moesif est une puissante plateforme d'analyse et de surveillance des API, offrant un suivi détaillé de l'utilisation des jetons pour les applications d'IA. Grâce à sa capacité à capturer des données au niveau des jetons pour de grands modèles linguistiques tels que GPT-4 et Gémeaux, Moesif fournit aux organisations les informations granulaires nécessaires pour analyser et optimiser leurs Consommation d'API AI efficacement.
Moesif excelle dans le suivi des jetons d'entrée et de sortie pour chaque appel d'API, donnant aux organisations une vision claire de la manière dont leurs ressources d'IA sont utilisées. Ce niveau de détail aide les équipes affiner les stratégies de tarification et gérer les coûts d'infrastructure efficacement.
La plate-forme permet aux utilisateurs de configurer des graphiques de séries chronologiques pour surveiller l'utilisation rapide, complète et totale des jetons en exploitant des champs tels que response.body.generated_text.usage.prompt_tokens, jetons_d'achèvement, et total_jetons. Moesif applique l'agrégation des sommes à ces champs, offrant ainsi une vue complète des tendances de consommation de jetons au fil du temps.
Pour les API qui ne disposent pas d'un total_jetons champ, Moesif permet aux utilisateurs de définir des métriques personnalisées en combinant des jetons d'invite et de complétion. Ces fonctionnalités garantissent une intégration fluide avec divers systèmes, ce qui rend le suivi des jetons simple et efficace.
Les données de suivi des jetons de Moesif s'intègrent parfaitement à un large éventail de Fournisseurs de passerelles API, y compris Kong et Passerelle d'API Amazon, ainsi que des intergiciels de serveur pour de nombreux frameworks d'API. Cette compatibilité garantit que les organisations peuvent mettre en œuvre le suivi des jetons quelle que soit leur infrastructure existante.
La plateforme prend en charge les API dans divers environnements d'hébergement, notamment sur site, nuage, et plateformes sans serveur comme AWS Lambda, Héroku, et Travailleurs de Cloudflare. Sa flexibilité en fait un excellent choix pour les organisations ayant des stratégies de déploiement variées.
L'intégration est simplifiée grâce à des kits SDK faciles à utiliser (par exemple, Node, Python, Java) et à la prise en charge des intergiciels pour des environnements tels qu'AWS Lambda, Heroku et Cloudflare Workers. Pour les environnements AWS, Moesif se connecte via un intergiciel AWS Lambda qui utilise MOESIF_APPLICATION_ID variable d'environnement pour envoyer des données analytiques directement à la plateforme.
De plus, Moesif s'intègre à Passerelle API KrakEnd, permettant la transmission asynchrone des données d'activité de l'API. Ces données peuvent être utilisées pour appliquer les règles de gouvernance et de monétisation en temps réel, en veillant à ce que les politiques d'utilisation soient conformes aux objectifs de l'organisation.
Les capacités d'intégration et d'analyse de Moesif jouent un rôle clé dans la gestion des coûts en clarifiant les modèles d'utilisation. La plateforme propose une API Collector pour la journalisation des grands volumes d'événements et une API de gestion pour interroger les données d'utilisation. Ces outils permettent aux équipes d'intégrer des graphiques d'utilisation dans les applications destinées aux clients, en prenant en charge facturation et rapports d'utilisation transparents.
En analysant la consommation de jetons au niveau des appels d'API, les entreprises peuvent identifier les fonctionnalités, les utilisateurs ou les applications qui génèrent des coûts. Ces informations permettent aux équipes d'ajuster en connaissance de cause leurs stratégies d'IA, garantissant ainsi une allocation efficace des ressources.
Conçue pour gérer de gros volumes de trafic d'API, l'architecture de Moesif garantit que le suivi des jetons n'a pas d'impact sur les performances des applications. C'est collecte de données asynchrone minimise la latence, ce qui le rend parfaitement adapté aux environnements de production ayant des besoins de performances exigeants.
Grâce à une surveillance en temps réel et à des analyses historiques, Moesif permet aux organisations de faire évoluer leurs opérations d'IA tout en conservant une visibilité totale sur l'utilisation des jetons. Cette évolutivité soutient à la fois l'infrastructure technique et la croissance de l'entreprise, répondant aux besoins d'équipes de toutes tailles, qu'il s'agisse de petits groupes de développement ou de déploiements d'IA au niveau de l'entreprise.
Amazon Bedrock, associé à CloudWatch, fournit une surveillance intégrée et détaillée au niveau des jetons pour les charges de travail d'IA sur AWS. Cette intégration permet de suivre l'utilisation des modèles et applications fondamentaux, offrant ainsi des informations précieuses pour les besoins opérationnels et de conformité.
CloudWatch collecte automatiquement des indicateurs clés tels que Nombre de jetons d'entrée et Nombre de jetons de sortie. Lorsque la journalisation des invocations de modèles est activée, elle capture des métadonnées supplémentaires, telles que Input.InputTokenCount et Nombre de jetons de sortie, en créant une piste d'audit complète à des fins de surveillance et de conformité. Cette journalisation détaillée permet aux organisations de suivre de près l'utilisation des jetons.
Avec Informations sur CloudWatch Logs, les utilisateurs peuvent interroger les journaux d'invocation pour analyser l'utilisation des jetons en identité.arn, leur permettant d'identifier des utilisateurs ou des applications spécifiques à l'origine de la consommation de jetons. Ce niveau de détail aide les organisations à identifier les parties de leur système qui contribuent le plus aux coûts liés aux jetons.
Pour les équipes utilisant Génération augmentée de récupération (RAG) architectures, CloudWatch surveille l'utilisation des jetons à la fois dans les modèles d'intégration et dans les principaux modèles de langage qui répondent aux requêtes des utilisateurs. Ces indicateurs s'intègrent parfaitement aux autres services AWS, fournissant une vue complète des performances des applications.
CloudWatch s'intègre facilement aux services AWS, offrant ainsi des fonctionnalités de surveillance améliorées. Par exemple, Signaux de l'application CloudWatch suit automatiquement les applications d'IA génératives basées sur Bedrock, en capturant des mesures telles que compte_de_jetons_rapide et compte_generation_token_count au sein de traces corrélées.
Étant donné que chaque modèle de base sur Bedrock utilise sa propre méthode de tokenisation, le même texte peut entraîner des nombres de jetons différents selon le modèle. Un suivi précis est donc essentiel pour optimiser les coûts lors de la sélection entre les modèles.
CloudWatch fournit également des tableaux de bord prédéfinis pour Amazon Bedrock, permettant aux équipes d'accéder instantanément à des indicateurs clés tels que les modèles d'utilisation des jetons. En outre, les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord personnalisés qui combinent des mesures et des données de journalisation afin de mieux comprendre leurs applications.
CloudWatch va au-delà de la surveillance en proposant des outils permettant de gérer efficacement les coûts. Son modèle de tarification à l'utilisation est basé sur le nombre de jetons d'entrée et de sortie traités, ce qui rend un suivi précis essentiel pour respecter le budget. Les équipes peuvent configurer des alertes pour Nombre de jetons d'entrée et Nombre de jetons de sortie, recevant des notifications lorsque l'utilisation dépasse les limites prédéfinies.
En utilisant Informations sur CloudWatch Logs, les équipes peuvent analyser les coûts grâce à la reconnaissance des formes basée sur l'apprentissage automatique, qui identifie les tendances d'utilisation et regroupe visuellement les journaux associés. Cette fonctionnalité permet aux organisations de détecter les facteurs de coûts et d'optimiser l'allocation des ressources.
Avec Signaux de l'application CloudWatch, les équipes peuvent comparer différents modèles de base, évaluer leurs performances, l'efficacité des jetons et l'expérience utilisateur globale. Cela permet de sélectionner les options les plus rentables tout en maintenant des performances élevées.
CloudWatch est conçu pour répondre aux exigences des charges de travail d'IA à grande échelle. Construit sur l'infrastructure AWS, il prend en charge l'utilisation de grands volumes de jetons sans compromettre les performances des applications. À mesure que la consommation de jetons augmente, le système évolue automatiquement pour répondre à la demande accrue.
Pour garantir la sécurité des données à grande échelle, CloudWatch inclut Protection des données par apprentissage automatique fonctionnalités qui détectent et masquent les informations sensibles, telles que les adresses IP, lors de la surveillance des jetons. Cette protection de la vie privée est particulièrement utile pour les organisations qui ont des exigences strictes en matière de gouvernance des données.
Grâce à sa capacité à traiter et à analyser d'énormes volumes de données de jetons en temps réel, CloudWatch est parfaitement adapté aux entreprises qui gèrent quotidiennement des milliers d'appels de modèles d'IA. Il fournit des informations exploitables pour optimiser à la fois les performances et la rentabilité, même dans le cadre de déploiements à grande échelle.
S'appuyant sur des outils de surveillance des jetons antérieurs, Kong introduit la limitation du débit des API pour gérer directement l'utilisation. Kong Gateway, une plateforme de gestion d'API, propose un système de plug-in polyvalent qui permet de limiter le débit sur mesure pour les flux de travail pilotés par l'IA.
Les fonctionnalités de limitation de débit de Kong surveillent le nombre d'appels d'API pour fournir une image précise de la consommation de jetons. Son cadre modulaire se connecte parfaitement aux outils de surveillance courants, activant des alertes lorsque l'utilisation dépasse les seuils définis. Cette configuration fournit des informations en temps réel, facilite la gestion des coûts et soutient des mesures proactives grâce à des systèmes d'alerte intégrés.
Kong est conçu pour gérer les environnements à forte demande, en proposant des solutions évolutives qui s'adaptent à différentes charges de travail. Ses politiques configurables permettent aux utilisateurs de définir des limites d'utilisation spécifiques, garantissant ainsi un contrôle précis de la consommation de jetons dans les flux de travail d'IA tout en maîtrisant les coûts.
Cette section examine de plus près les principaux avantages et défis de chaque outil, afin de vous aider à aligner leurs fonctionnalités sur vos exigences techniques et opérationnelles spécifiques.
Prompts.ai propose une approche rationalisée de l'orchestration de l'IA. Sa caractéristique la plus remarquable est son système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation, qui lie les coûts directement à l'utilisation réelle, éliminant ainsi les frais d'abonnement récurrents. Avec l'accès à plus de 35 modèles linguistiques de pointe, il permet également de réaliser des économies de coûts impressionnantes, ce qui en fait un choix judicieux pour les organisations qui souhaitent optimiser les dépenses liées à l'IA.
Mosif se distingue par sa capacité à fournir des analyses d'API détaillées, offrant des informations détaillées sur la consommation de jetons et des options d'alerte flexibles. Cependant, son objectif principal sur la surveillance des API peut nécessiter des outils supplémentaires pour les organisations qui cherchent à gérer efficacement des flux de travail d'IA plus étendus.
Amazon Bedrock avec CloudWatch tire parti de la puissance de l'infrastructure AWS, en fournissant une surveillance de niveau entreprise et une intégration fluide aux équipes déjà intégrées à l'écosystème AWS. Cette combinaison répond aux besoins d'évolutivité et de conformité. Cependant, cela comporte des défis, notamment la dépendance potentielle à un fournisseur et la complexité de la gestion de plusieurs services AWS, ce qui peut être intimidant pour les équipes qui ne disposent pas d'une expertise approfondie en matière de cloud.
Limitation tarifaire de Kong est spécialisé dans la limitation flexible du débit des passerelles API. Son système de plug-in modulaire permet une gestion personnalisée des jetons, ce qui le rend très efficace dans les environnements à forte demande. Bien qu'elle applique les limites d'utilisation de manière proactive, la plateforme nécessite souvent une gestion d'infrastructure supplémentaire, et l'accent mis sur la limitation du débit signifie que les organisations peuvent avoir besoin d'outils supplémentaires pour une analyse plus complète des jetons.
Le tableau ci-dessous résume les principaux points forts et limites de chaque outil :
Le choix du bon outil dépend de l'infrastructure, de l'expertise et des priorités de surveillance de votre organisation. Si la rentabilité et la flexibilité des modèles figurent en tête de liste, Prompts.ai est un candidat sérieux. Pour ceux qui donnent la priorité à des informations détaillées sur les API, Mosif convient parfaitement. Les équipes déjà ancrées dans l'écosystème AWS pourraient trouver Amazon Bedrock avec CloudWatch plus pratique, tandis que ceux qui ont besoin d'un contrôle strict de l'utilisation de l'API apprécieront Kong's capacités spécialisées.
Le choix du bon outil de suivi des jetons dépend des exigences uniques de votre organisation, des systèmes existants et des objectifs futurs en matière d'IA. Chaque outil que nous avons exploré possède ses propres atouts, adaptés aux différents besoins opérationnels.
Prompts.ai se distingue en tant que plateforme unifiée, offrant un suivi des jetons ainsi qu'une orchestration plus large de l'IA sur plus de 35 modèles linguistiques. Son modèle de paiement à l'utilisation garantit que les coûts correspondent directement à l'utilisation réelle, ce qui en fait un choix flexible pour répondre à des besoins dynamiques.
D'autre part, Mosif excelle dans la fourniture d'analyses d'API détaillées, offrant une visibilité claire sur la consommation de jetons. L'accent mis sur des informations granulaires le rend inestimable pour les organisations qui souhaitent optimiser l'utilisation des API.
Pour les équipes étroitement intégrées à AWS, Substrat rocheux d'Amazon offre une surveillance fluide via CloudWatch. Cette solution destinée aux entreprises est idéale pour ceux qui utilisent déjà les services AWS et qui souhaitent une intégration fluide dans leur infrastructure cloud.
Dans le même temps, les environnements à fort trafic peuvent bénéficier de Kong's capacités de limitation de débit modulaires. Ses contrôles flexibles permettent de gérer efficacement le trafic des passerelles d'API, garantissant ainsi que l'utilisation des jetons reste maîtrisée à mesure que la demande augmente.
En fin de compte, le meilleur choix dépend de votre infrastructure, du niveau d'analyse requis et de vos besoins en matière d'orchestration. Si les plateformes telles que Prompts.ai sont idéales pour les organisations qui débutent leur transition vers l'IA, des outils plus spécialisés peuvent mieux servir les équipes ayant des flux de travail établis.
La mise en place d'analyses de jetons évolutives et transparentes est essentielle pour prendre des décisions éclairées et soucieuses des coûts à mesure que votre adoption de l'IA se développe.
Prompts.ai introduit un système de crédit par répartition qui permet aux entreprises de réduire les coûts liés à l'IA jusqu'à 98 %. Cette configuration garantit que vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez réellement, éliminant ainsi les dépenses inutiles et fournissant une solution rentable pour gérer les flux de travail d'IA.
La plateforme propose également informations en temps réel sur l'utilisation et les dépenses des jetons, ce qui vous donne une idée claire de l'orientation de votre budget. Grâce à des outils de suivi précis et à des contrôles centralisés, les organisations peuvent mieux contrôler leurs dépenses liées à l'IA, allouer les ressources de manière plus efficace et prendre des décisions éclairées en toute confiance.
Moesif fournit des analyses d'API approfondies, en se concentrant sur des informations centrées sur l'utilisateur relatives à l'utilisation, aux performances et aux coûts associés des API. Bien qu'elle excelle dans le suivi des données détaillées au niveau des API, elle peut avoir du mal à évoluer efficacement lorsqu'elle gère une surveillance approfondie des jetons dans des flux de travail d'IA distribués.
Amazon Bedrock, associé à CloudWatch, est conçu pour s'intégrer parfaitement à l'écosystème AWS. Il offre une surveillance évolutive et fiable adaptée aux applications génératives d'IA, en gérant sans effort de grands volumes de données au niveau des jetons. CloudWatch fournit des mesures en temps réel, des tableaux de bord personnalisables et des informations complètes sur les performances du système, ce qui en fait un choix judicieux pour les opérations d'IA à grande échelle.
La limitation du débit des API de Kong s'avère inestimable dans les environnements d'IA à forte demande où la gestion de l'utilisation des jetons est une priorité. Cette fonctionnalité devient particulièrement critique pendant les périodes de pointe de trafic ou lors du traitement d'un grand volume de requêtes alimentées par l'IA.
En plafonnant le nombre de demandes ou de jetons traités dans un laps de temps spécifique, ces outils contribuent à prévenir la surcharge du système, à promouvoir une distribution équitable des ressources entre les utilisateurs et à améliorer la gestion globale des ressources. Des fonctionnalités telles que limitation de débit basée sur des jetons et modèles d'accès hiérarchisé rationalisez la gestion des flux de travail tout en garantissant la fiabilité et la stabilité du système.
