Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Le traitement par lots est un moyen rentable d'utiliser de grands modèles de langage (LLM). Au lieu de traiter les tâches une par une, vous regroupez plusieurs entrées en un seul lot. Cela réduit la surcharge de l'API, améliore l'utilisation du GPU et peut économiser jusqu'à 50 % sur les coûts auprès de fournisseurs comme OpenAI. Il est idéal pour les tâches telles que l'extraction de données, la génération de contenu et l'analyse qui ne nécessitent pas de réponses instantanées. Des entreprises comme First American et Scribd ont déjà utilisé le traitement par lots pour gérer efficacement des charges de travail massives, réduisant ainsi les coûts tout en faisant évoluer leurs opérations.
Principaux avantages du traitement par lots :
Comment commencer :
Batch processing isn’t just about saving money - it’s a smarter way to work with LLMs at scale.
Le traitement par lots n'est pas seulement une stratégie technique : c'est une approche intelligente pour économiser de l'argent lorsque vous travaillez avec des modèles de langage volumineux (LLM). En regroupant les tâches, vous pouvez réduire les coûts dans trois domaines clés : réduire les frais généraux liés aux appels d'API, mieux utiliser le matériel et tirer parti de modèles de tarification spéciaux.
Chaque appel d’API entraîne des coûts supplémentaires. Ceux-ci incluent des éléments tels que la latence du réseau, l'authentification et la configuration de la connexion. Lorsque vous traitez de gros volumes de données, ces coûts peuvent s’accumuler rapidement. Le traitement par lots résout ce problème en regroupant plusieurs requêtes en un seul appel d'API, éliminant ainsi une grande partie de cette surcharge.
Prenons cet exemple : au lieu d'envoyer 1 000 appels d'API distincts pour traiter 1 000 tâches, vous les combinez en une seule requête par lots. Cette approche réduit les coûts inutiles liés à la configuration du réseau et de la connexion. En juin 2025, Georgian, ingénieur en données et en IA, a montré comment l'API Batch d'OpenAI pouvait réduire les coûts de 50 % pour les tâches de classification des tickets d'assistance. En catégorisant les tickets en groupes tels que les demandes de facturation, techniques ou d'accès au compte, le traitement par lots a considérablement réduit les dépenses par rapport au traitement de chaque ticket individuellement.
Le timing est primordial lorsqu’il s’agit de maximiser ces économies. La plupart des API par lots fonctionnent dans une fenêtre de traitement de 24 heures. Structurer vos flux de travail autour de cette période vous garantit de tirer le meilleur parti du traitement par lots.
Une fois que vous avez minimisé les coûts des appels API, l'étape suivante consiste à optimiser les performances du GPU. Les GPU sont chers et les GPU sous-utilisés signifient du gaspillage d’argent. Le traitement par lots est utile en permettant aux GPU de gérer plusieurs tâches en même temps, réduisant ainsi les périodes d'inactivité et augmentant l'efficacité globale.
Voici le problème : de nombreuses entreprises utilisent en moyenne moins de 15 % de la capacité de leur GPU. Cela signifie qu’ils paient pour des ressources qui ne sont pas pleinement utilisées. Le traitement par lots change la donne en gardant les GPU plus occupés, ce qui signifie que vous effectuez plus de travail pour le même coût.
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Marius Killinger, blog Baseten
"Lorsque vous utilisez des GPU pour l'inférence de modèle, vous souhaitez obtenir le plus de performances par dollar possible. Comprendre l'utilisation est essentiel pour cela : une utilisation élevée du GPU signifie que moins de GPU sont nécessaires pour répondre aux charges de travail à fort trafic."
Le traitement par lots continu va encore plus loin. Contrairement au traitement par lots statique, où le GPU attend la fin de la tâche la plus lente d'un lot, le traitement par lots continu permet de démarrer de nouvelles tâches dès que les ressources sont libérées. Cela élimine les temps d'inactivité et améliore encore l'utilisation du GPU.
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Matt Howard, blog Baseten
"Le traitement par lots continu améliore l'utilisation du GPU par rapport au traitement par lots dynamique en éliminant le temps d'inactivité avant la fin de la réponse la plus longue de chaque lot."
En réduisant davantage le travail de vos GPU, vous pouvez réduire considérablement le coût d'exécution des points de terminaison de modèles à fort trafic.
Le traitement par lots a également un impact important sur les modèles de tarification par répartition. Ces modèles facturent en fonction de l'utilisation des ressources, de sorte qu'une meilleure efficacité se traduit directement par une réduction des coûts. Par exemple, le prix d'OpenAI sur GPT-4 est passé de 36 $ à 5 $ pour 1 million de jetons entre mars 2023 et septembre 2024. En utilisant des requêtes par lots, ce coût peut encore baisser jusqu'à 2,50 $ pour 1 million de jetons, soit une économie supplémentaire de 50 %.
Anthropic offre des avantages similaires avec son API Message Batches, facturant seulement 50 % des prix standard de l'API pour les demandes par lots. Pour une entreprise traitant 10 millions de jetons par mois, cela pourrait signifier une économie de 25 000 $ par an.
Le traitement par lots est particulièrement efficace pour les tâches qui ne nécessitent pas de réponses en temps réel, comme l'analyse des données ou les flux de travail en arrière-plan. En chronométrant ces tâches pour qu'elles s'adaptent à la fenêtre de traitement d'une API par lots, vous pouvez réaliser des économies immédiates sans sacrifier les fonctionnalités.
En bref, le traitement par lots n'est pas seulement une question d'efficacité : c'est un moyen de transformer une utilisation plus intelligente des ressources en gains financiers mesurables. Lorsqu'elles sont appliquées à des millions de demandes, les économies s'accumulent rapidement.
La mise en place d’un traitement par lots implique une approche claire et systématique. Le principal défi réside dans le choix de la bonne stratégie de batching et dans le suivi des étapes essentielles pour la mettre en œuvre efficacement.
Lors de la sélection d'une stratégie de traitement par lots, il est important de prendre en compte le type de charge de travail que vous gérez :
Le traitement par lots dynamique et continu offre souvent le meilleur équilibre entre vitesse et efficacité pour la plupart des applications. Toutefois, le traitement par lots statique fonctionne bien lorsque le débit est votre priorité absolue, en particulier pour les tâches hors ligne. Une fois que vous avez choisi une stratégie, suivez ces étapes pour la mettre en œuvre efficacement.
Le traitement par lots comporte quatre étapes principales : la collecte des données, la préparation, l'exécution et le suivi.
Pour simplifier et améliorer le traitement par lots, des plates-formes telles que prompts.ai fournissent des outils spécialisés conçus pour l'efficacité et le contrôle des coûts.
La plate-forme comprend des fonctionnalités telles que le suivi de la tokenisation pour surveiller l'utilisation et optimiser les coûts sur une base de paiement à l'utilisation. Il prend également en charge les flux de travail qui intègrent plusieurs modèles linguistiques, vous permettant de connecter différents fournisseurs de manière transparente et de choisir le modèle le plus rentable pour chaque tâche.
prompts.ai automatise les tâches répétitives, telles que la préparation des données, la création de lots et la collecte des résultats, réduisant ainsi les erreurs humaines et permettant à votre équipe de se concentrer sur un travail plus stratégique. De plus, sa protection cryptée des données garantit la sécurité des informations sensibles tout au long du processus, de la collecte des données aux résultats finaux.
Pour tirer le meilleur parti du traitement par lots, commencez petit, surveillez de près votre flux de travail et augmentez progressivement à mesure que vous affinez et optimisez vos processus.
Construire une base technique solide est essentiel pour un traitement par lots efficace à grande échelle, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands modèles de langage (LLM). Les principaux défis incluent la gestion de la mémoire GPU, l’optimisation des performances de calcul et la garantie que les flux de travail restent fluides et rentables.
La mémoire GPU devient souvent un goulot d'étranglement dans le traitement par lots des LLM. L’objectif est d’équilibrer un débit élevé tout en évitant les dépassements de mémoire qui pourraient faire planter le système.
Modern GPUs can deliver memory bandwidths of 600–1,000+ GB/s, compared to DDR5's 50–100 GB/s. This stark difference highlights why keeping data in GPU memory is critical for performance. However, GPU memory is both limited and expensive, making efficient usage a priority.
L'allocation de mémoire statique peut gaspiller jusqu'à 80 % de la mémoire GPU, tandis que des méthodes avancées telles que Paged Attention réduisent ce gaspillage à moins de 4 %. Pour tirer le meilleur parti de la mémoire GPU, envisagez ces techniques :
Utilisez des outils de profilage pour déterminer la taille de lot optimale pour votre configuration. Commencez petit et augmentez progressivement jusqu'à ce que vous approchiez les limites de mémoire, puis réduisez légèrement pour maintenir la stabilité. La surveillance en temps réel peut aider à détecter et à résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. Ces stratégies améliorent non seulement l'efficacité de la mémoire, mais améliorent également l'utilisation du matériel, conformément aux objectifs de réduction des coûts.
L'inférence à précision mixte combine différentes précisions numériques, comme FP16 et INT8, pour réduire l'utilisation de la mémoire et accélérer les calculs, sans sacrifier la précision.
Using 8-bit precision can nearly halve GPU memory usage. For example, switching a 7B-parameter Llama model from FP16 to INT4 reduced its size by 4× (from 16 GB to 4 GB) while improving token generation speed with minimal quality loss. Research shows that 4-bit quantized models often perform as well as their FP16 versions across various tasks.
Mixed-precision inference can enhance generative AI model performance by 30% while doubling memory efficiency. Lowering matrix multiplication precision, compared to float32, can improve computational performance by 2.5× and cut memory requirements in half.
La précision mixte FP16 est un bon point de départ, offrant une vitesse proche du float16 avec de meilleures performances prédictives que le float32. Souvent, ce commutateur ne nécessite qu’un seul changement de code. Pour une efficacité maximale, combinez la quantification avec d'autres optimisations, comme les noyaux personnalisés et le traitement par lots. Des techniques telles que GPTQ et Quantization-Aware Training aident à préserver la précision même avec une quantification agressive. Ces méthodes s'intègrent parfaitement aux flux de travail par lots, réduisant ainsi davantage les coûts et améliorant les performances.
Une surveillance continue et une optimisation proactive sont essentielles au maintien de flux de travail de traitement par lots efficaces et rentables.
Concentrez-vous sur le suivi de l'utilisation des jetons, de l'utilisation du GPU et des temps de traitement. Définissez des alertes automatisées en cas de violation de seuils prédéfinis. Selon l'application, vous aurez peut-être besoin d'une surveillance en temps réel pour les tâches critiques ou de contrôles périodiques pour les tâches par lots. Des mesures telles que la qualité, la pertinence, le sentiment et la sécurité doivent également être surveillées, avec des seuils adaptés à votre cas d'utilisation.
Définissez des chemins de remontée clairs pour les alertes afin que les bons membres de l’équipe puissent résoudre les problèmes rapidement. L'automatisation peut rationaliser ce processus, réduisant ainsi les retards et les erreurs humaines. Pour les déploiements basés aux États-Unis, le suivi des coûts en temps réel ainsi que l'utilisation des jetons et les performances par lots peuvent aider à gérer efficacement les dépenses.
Des outils tels que NVIDIA TensorRT-LLM et NVIDIA Triton Inference Server sont excellents pour optimiser et servir efficacement les LLM. Les plateformes de suivi des expériences, telles que Neptune, peuvent simplifier la surveillance des ressources et révéler des domaines supplémentaires à améliorer.
Utilisez les données de performances en temps réel et les commentaires des utilisateurs pour affiner votre infrastructure de service. L'analyse des modèles d'utilisation du GPU, de l'utilisation de la mémoire et des temps de traitement peut identifier les goulots d'étranglement. Des techniques telles que le traitement par lots en vol et l’inférence spéculative peuvent encore améliorer les performances. Gardez à l’esprit que la bande passante DRAM limite souvent les performances dans les scénarios de lots volumineux, avec plus de la moitié des cycles de calcul d’attention bloqués en raison de retards d’accès à la mémoire. Une gestion efficace de la mémoire GPU et une inférence à précision mixte jouent un rôle crucial pour surmonter ces défis et maintenir la rentabilité des opérations.
Batch processing isn't just about saving money - it’s also a game-changer for improving efficiency. By grouping requests, you can significantly reduce costs while boosting throughput, making it a smart move for handling large-scale data tasks.
L'adoption du traitement par lots peut entraîner des réductions substantielles des coûts et des gains de performances. Par exemple:
Le traitement par lots répartit également les coûts de mémoire des modèles sur plusieurs opérations, réduisant ainsi l'utilisation des ressources et minimisant l'effort manuel. L'automatisation réduit encore davantage le besoin de gestion pratique, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre et garantissant que les tâches se déroulent de manière fluide et cohérente.
A real-world example highlights the impact: an enterprise handling large document sets with batch inference achieved 2.9× lower costs compared to real-time inference on AWS Bedrock. For inputs with shared prefixes, the savings jumped to 6×.
Ces avantages font du traitement par lots une approche pratique et efficace pour de nombreuses organisations.
Ready to implement batch processing? Here’s how to get started:
Pour une mise en œuvre rationalisée, des plateformes comme prompts.ai proposent des outils pour simplifier le processus. Avec un modèle de paiement à l'utilisation, prompts.ai connecte les LLM de manière transparente, suit l'utilisation des jetons pour contrôler les coûts et fournit des fonctionnalités telles que la collaboration en temps réel, les rapports automatisés et les flux de travail multimodaux. En gardant vos invites concises et claires et en mettant en place des systèmes de surveillance robustes, vous pouvez affiner votre stratégie au fil du temps pour une efficacité et des économies maximales.
Alors que le marché du LLM devrait atteindre 36,1 milliards de dollars d'ici 2030 avec un TCAC de 33,2 %, l'adoption dès maintenant du traitement par lots peut aider votre organisation à rester compétitive tout en maîtrisant les coûts.
Le traitement par lots permet de réduire les coûts des API en regroupant plusieurs requêtes en un seul appel. Cette approche diminue le nombre de requêtes individuelles envoyées, réduisant ainsi la surcharge de configuration et rendant l'utilisation des ressources plus efficace.
En simplifiant les opérations, le traitement par lots fait plus que permettre d'économiser de l'argent : il réduit également la latence, offrant ainsi des performances plus rapides et plus cohérentes pour les applications utilisant de grands modèles de langage. Il est particulièrement utile pour gérer des tâches volumineuses, où une gestion efficace des ressources peut entraîner des économies notables et une meilleure évolutivité.
Lorsqu'il s'agit de stratégies de traitement par lots, chaque approche répond à un objectif spécifique en fonction des exigences de la charge de travail :
Pour décider quelle stratégie correspond à vos besoins, pensez à votre charge de travail. Optez pour le traitement par lots statique pour des tâches stables et cohérentes, le traitement par lots dynamique pour les scénarios variables ou imprévisibles et le traitement par lots continu lorsque la réactivité en temps réel est essentielle.
Pour tirer le meilleur parti de la mémoire GPU pendant le traitement par lots, commencez par affiner la taille du lot. L’objectif est de trouver un équilibre entre performances et consommation de mémoire. Des techniques telles que l’élagage et la quantification du modèle peuvent contribuer à réduire l’utilisation de la mémoire tout en conservant la précision. Une autre décision judicieuse consiste à adopter un entraînement de précision mixte, qui permet une allocation de mémoire plus efficace et une meilleure utilisation du GPU.
Garder un œil sur l’utilisation du GPU est tout aussi important. Une surveillance régulière permet d'éviter les erreurs de mémoire insuffisante et garantit un fonctionnement fluide. Ajustez les paramètres si nécessaire en fonction de la charge de travail. N'oubliez pas que le matériel GPU varie : des facteurs tels que la capacité VRAM peuvent avoir un impact significatif sur votre stratégie. Adaptez votre approche au GPU spécifique avec lequel vous travaillez pour des résultats optimaux.
