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La gestion des coûts des grands modèles de langage (LLM) est essentielle à mesure que l'adoption de l'IA augmente. Les outils open source permettent de réduire les dépenses tout en gardant le contrôle de l'infrastructure et de l'utilisation. Voici un bref aperçu de ce que vous devez savoir :
Comprendre les facteurs à l'origine des coûts du LLM (Large Language Model) est essentiel pour gérer efficacement les dépenses. Ces coûts peuvent aller de quelques centimes à plus de 20 000 dollars par mois et par instance dans les environnements cloud. Plusieurs éléments façonnent la structure globale des coûts, notamment la complexité du modèle, les tailles d'entrée et de sortie, les types de supports, les besoins de latence et les méthodes de tokenisation. En général, les modèles les plus avancés entraînent des coûts plus élevés. Il est donc essentiel de trouver le juste équilibre entre performances et budget. La connaissance de ces facteurs de coûts permet de préparer le terrain pour des stratégies plus intelligentes pour contrôler les dépenses.
L'infrastructure informatique constitue l'épine dorsale de tout déploiement de LLM et représente souvent la dépense la plus importante. Par exemple, héberger Llama3 sur AWS avec l'instance ml.p4d.24xlarge recommandée, cela coûte près de 38 dollars de l'heure, soit au moins 27 360 dollars par mois. Le choix du fournisseur cloud et du modèle de tarification appropriés peut avoir un impact significatif sur ces coûts. Des options telles que les instances à la demande, ponctuelles et réservées permettent de réaliser des économies variables. Les instances ponctuelles, par exemple, peuvent réduire les coûts jusqu'à 90 % par rapport aux tarifs à la demande, tandis que les instances réservées peuvent économiser jusqu'à 75 % pour des charges de travail cohérentes. À titre d'illustration, un AWS L'instance p3.2xlarge coûte 3,06 dollars de l'heure à la demande, mais tombe à 0,92 dollar de l'heure en tant qu'instance ponctuelle.
Sans une optimisation minutieuse, ces dépenses peuvent devenir incontrôlables. En ajustant leurs choix d'infrastructure, les entreprises peuvent maximiser la valeur de leurs investissements dans l'IA tout en adaptant leurs opérations de manière efficace. Un exemple notable est Visage étreignantpartenariat de 2024 avec Cast AI, qui utilise des clusters Kubernetes pour optimiser les déploiements LLM, réduisant ainsi les coûts du cloud tout en améliorant les performances et la fiabilité.
Au-delà du matériel, la façon dont les modèles traitent les données joue également un rôle important dans l'évolution des coûts.
La tokenisation est un élément clé du fonctionnement des LLM, et elle a un impact direct sur les coûts. Comme le dit Eduardo Alvarez :
« Les LLM ne se contentent pas de générer du texte, ils génèrent des résultats économiques, un jeton à la fois ».
La tokenisation divise le texte en petits morceaux, tels que des fragments de mots, des mots complets ou des signes de ponctuation, que le modèle peut traiter. Environ 750 mots équivalent à 1 000 jetons. Des instructions plus longues ou un plus grand nombre de jetons dans les demandes entraînent des coûts plus élevés et des temps de réponse de l'API plus lents.
Le prix des services premium tels que GPT-4 se situe généralement entre 0,03 et 0,06 dollar pour 1 000 jetons. Par exemple, GPT-4 facture 0,03$ pour 1 000 jetons d'entrée et 0,06$ pour 1 000 jetons de sortie. En revanche, GPT-3.5 Turbo propose des tarifs bien inférieurs à 0,0015$ pour 1 000 jetons d'entrée et 0,002$ pour 1 000 jetons de sortie. Pour mettre les choses en perspective, le traitement d'une seule requête avec GPT-4o coûte 0,1082$, tandis que GPT-4O-Mini coûte 0,0136$. Si 50 utilisateurs actifs par jour effectuent chacun 20 requêtes, le coût mensuel serait d'environ 3 246 dollars pour GPT-4o, contre 408 dollars pour GPT-4o-Mini.
La gestion efficace des jetons, par exemple en condensant les instructions, en surveillant l'utilisation et en divisant les entrées volumineuses en plus petits morceaux, peut contribuer à réduire ces coûts.
Après les coûts de calcul et de jetons, les appels d'API et le stockage des données constituent d'autres considérations budgétaires importantes. Les demandes d'API, en particulier celles qui se produisent en arrière-plan, peuvent rapidement s'accumuler. Les coûts découlent de facteurs tels que la taille des entrées/sorties, les instructions des applications et l'utilisation de bases de données vectorielles.
Pour les organisations qui gèrent des volumes de demandes élevés, ces coûts peuvent augmenter rapidement. Par exemple, une tâche d'analyse des sentiments utilisant GPT-4-Turbo, qui traite 30 demandes par minute avec une entrée moyenne de 150 jetons et une sortie de 45 jetons, peut coûter environ 3 693,60 dollars par mois. La même charge de travail sur LLama3-8b, exécutée sur une instance AWS G5.2xLarge, coûterait environ 872,40 dollars par mois pour une instance ou 1 744,80 dollars pour deux instances.
Les coûts de stockage des données augmentent également lors de la gestion de grands ensembles de données, d'historiques de conversations ou de bases de données vectorielles utilisées dans les applications RAG (Retrieval-Augmented Generation).
L'optimisation de l'utilisation des API peut permettre de réaliser d'importantes économies. Par exemple, le traitement par lots des appels d'API peut réduire les coûts jusqu'à 50 % pour les tâches qui peuvent attendre jusqu'à 24 heures. Cette approche fonctionne bien pour les opérations non urgentes telles que l'analyse de données ou la génération de contenu. En fin de compte, la gestion des coûts du LLM implique de trouver un équilibre entre rapidité, précision et dépenses. Les organisations doivent évaluer leurs besoins spécifiques pour trouver la meilleure combinaison de modèles, d'infrastructures et de modèles d'utilisation.
Il est crucial de maîtriser les coûts du LLM, et les outils open source constituent un excellent moyen de suivre et de gérer ces dépenses efficacement. Ces outils vous donnent des informations claires sur les dépenses tout en vous aidant à trouver des moyens d'optimiser l'utilisation. Ci-dessous, nous explorons trois options remarquables qui s'intègrent parfaitement aux flux de développement et offrent de puissantes fonctionnalités pour gérer les coûts du LLM.
Langfuse est une solution robuste pour le suivi et la journalisation des applications LLM, qui permet aux équipes de comprendre et de déboguer plus facilement les flux de travail tout en gardant un œil sur les dépenses. Il suit des indicateurs d'utilisation détaillés, tels que le nombre d'unités consommées par type d'utilisation, et fournit une ventilation des coûts en dollars américains. En s'intégrant à des frameworks populaires tels que Langchain, Indice des lamas, et le IA ouverte SDK, Langfuse surveille à la fois les actions liées à LLM et non LLM.
Pour les équipes soucieuses des coûts, Langfuse propose des fonctionnalités pratiques telles que l'échantillonnage de moins de traces ou l'enregistrement des données essentielles uniquement pour minimiser les frais généraux. La plateforme est disponible en différents plans, y compris un plan Hobby gratuit avec des fonctionnalités limitées, des options payantes et une version open source auto-hébergée.
OpenLit comble une lacune critique de la surveillance traditionnelle en se concentrant sur des mesures de performance spécifiques à l'IA. Alors que OpenTelemetry est utile pour les données générales des applications, il ne suit pas les détails axés sur l'IA. C'est là qu'OpenLit intervient. Prenant en charge plus de 50 fournisseurs LLM, bases de données vectorielles, frameworks d'agents et GPU, OpenLit propose de nombreuses options d'intégration.
La plateforme inclut un SDK qui instrumente automatiquement les événements et collecte les spans, les métriques et les journaux, que vous utilisiez OpenAI, Anthropique, Cohère, ou un modèle local affiné. Il vous permet également de définir une tarification personnalisée pour des modèles propriétaires ou affinés, garantissant ainsi un suivi précis des coûts. En outre, OpenLit collecte les métadonnées des entrées et sorties LLM et surveille les performances du GPU pour identifier les inefficacités. Sa compatibilité avec OpenTelemetry garantit une intégration parfaite dans les configurations de surveillance existantes.
Helicone adopte une approche différente en agissant en tant que proxy entre votre application et les fournisseurs LLM. Cette configuration lui permet d'enregistrer les demandes et de proposer des fonctionnalités telles que la mise en cache, la limitation du débit et une sécurité renforcée, le tout sans nécessiter de modifications de code importantes.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'Helicone est sa capacité de mise en cache, qui permet de réduire les coûts de 15 à 30 % pour la plupart des applications. La mise en œuvre de cette fonctionnalité est simple et nécessite un minimum d'ajustements. Voici un exemple :
openai.api_base = « https://oai.helicone.ai/v1 »
client.chat.completions.create (
modèle="text-davinci-003 »,
prompt="Dites qu'il s'agit d'un test »,
en-têtes extra= {
« Helicone-Auth » : « Support {HELICONE_API_KEY} »,
« Helicone-Cache-Enabled » : « true », # obligatoire, active la mise en cache
« Cache-Control » : « max-age = 2592000", # facultatif, cache pendant 30 jours
« Helicone-Cache-Bucket-Max-Size » : « 3 », # facultatif, permet de stocker jusqu'à 3 variantes
« Helicone-Cache-Seed » : « 1", # graine déterministe facultative
})
Nishant Shukla, directeur principal de l'IA chez Un loup, a fait l'éloge de sa simplicité et de son efficacité :
« Probablement le changement en une ligne le plus important que j'ai vu appliqué à notre base de code. »
Associée à des stratégies d'optimisation rapides, la mise en cache d'Helicone peut réduire les coûts de LLM de 30 à 50 %, avec la possibilité de réaliser des économies encore plus importantes dans certains cas, jusqu'à 90 %.
Chacun de ces outils apporte des atouts uniques. Langfuse se distingue par ses fonctionnalités de suivi détaillé et de gestion rapide. OpenLit se distingue par son intégration approfondie et ses fonctionnalités de surveillance centrées sur l'IA, tandis qu'Helicone offre des avantages rapides grâce à son approche de réduction des coûts basée sur la mise en cache et le proxy. Le meilleur choix dépend de vos besoins, de votre infrastructure et de vos priorités spécifiques.
Pour faire évoluer l'infrastructure LLM sans dépenses excessives, il faut trouver le juste équilibre entre performances, surveillance, efficacité des ressources et gestion rigoureuse des coûts.
Garder un œil sur l'utilisation des jetons est l'un des moyens les plus efficaces de gérer les coûts du LLM. Étant donné que de nombreux fournisseurs de LLM facturent en fonction des jetons, généralement pour 1 000 jetons, la réduction des jetons inutiles peut permettre de réaliser des économies importantes.
Une méthode efficace est ingénierie rapide, ce qui peut réduire l'utilisation des jetons jusqu'à 85 %. Par exemple, au lieu d'écrire « Veuillez rédiger les grandes lignes d'un billet de blog sur le changement climatique en abordant les causes, les effets et les solutions dans un format attrayant », vous pourriez le simplifier en « Créez un plan d'article de blog sur le changement climatique engageant avec les causes, les effets et les solutions ». Cet ajustement mineur réduit l'utilisation des jetons tout en préservant la clarté du message.
Gestion du contexte est un autre moyen d'économiser sur les jetons. En n'incluant que les détails essentiels et en supprimant les informations répétitives ou non pertinentes, les équipes peuvent réduire l'utilisation des jetons jusqu'à 97,5 %. De même, contrôler longueur de réponse en fixant des limites de jetons et en encourageant des sorties concises, vous pouvez réduire l'utilisation de 94 %.
Le choix du modèle adapté à la tâche à accomplir joue également un rôle important dans la gestion des coûts. L'utilisation de modèles plus petits et spécifiques à des tâches pour des tâches plus simples tout en réservant des modèles plus puissants aux opérations complexes crée un système hiérarchisé qui équilibre les coûts et les performances :
Au-delà de l'optimisation des jetons, une distribution efficace de la charge de travail et une mise en cache peuvent encore réduire les coûts.
équilibrage de charge garantit que les demandes sont réparties de manière uniforme entre plusieurs LLM, évitant ainsi les goulots d'étranglement et améliorant les temps de réponse. Mise en cache, d'autre part, stocke les données fréquemment consultées pour une récupération plus rapide.
Il existe différentes stratégies de routage pour améliorer l'efficacité :
Une méthode plus avancée est mise en cache sémantique, qui stocke les résultats des requêtes en fonction de leur signification et de leur contexte plutôt que des correspondances exactes. Cela permet de réutiliser les résultats pour des requêtes sémantiquement similaires, ce qui permet d'économiser jusqu'à 67 % en jetons.
Les principaux fournisseurs de cloud ont intégré la mise en cache à leurs plateformes pour aider les utilisateurs à réduire leurs coûts. Par exemple :
En combinant des économies de jetons avec un routage et une mise en cache intelligents, les entreprises peuvent renforcer leur gestion des coûts grâce à une gouvernance stratégique.
La gestion efficace des coûts du LLM nécessite une approche structurée qui apporte de la valeur à l'ensemble de l'organisation.
L'un des moyens de centraliser la gestion des coûts consiste à adopter un Architecture LLM Mesh, qui normalise le suivi des coûts, applique les politiques et permet de tester les stratégies d'optimisation pour tous les projets. En outre, outils de surveillance et d'observabilité tels que WandBot, Honeycomb et Paradigm de Weights & Biases peuvent suivre l'utilisation, la latence et les dépenses afin d'identifier les inefficacités et d'améliorer la prise de décision.
Solutions de répartition des coûts fournir une ventilation détaillée des dépenses par équipe ou par application, ce qui est particulièrement utile dans les environnements comportant plusieurs modèles. UNE Approche FinOps - axé sur les opérations financières - peut aider à affiner les dépenses en évaluant régulièrement les performances des modèles, en optimisant les instructions et en tirant parti des stratégies de mise en cache.
Par exemple, une étude réalisée en 2025 par Dataiku a découvert que le déploiement d'un assistant de connaissances autogéré à l'échelle de l'entreprise pour un trafic mondial constant réduisait les coûts jusqu'à 78 % par rapport aux services de paiement par jeton. Cela était dû en grande partie à la nature prévisible et importante de la charge de travail.
L'intégration d'outils de gestion des coûts open source dans vos flux de travail LLM (Large Language Model) peut se faire en douceur sans perturber les opérations. En combinant les stratégies de contrôle des coûts avec l'observabilité, vous pouvez créer une approche proactive et axée sur les données pour gérer les dépenses.
Pour instrumenter votre flux de travail LLM, vous pouvez soit installer manuellement le SDK OpenTelemetry approprié à votre langage de programmation et ajouter un code de collecte de traces, soit automatiser le processus à l'aide d'OpenLit. Pour OpenLit, procédez comme suit :
pip install openlitOTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT et OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERSimporter openlit ; openlit.init ()Vous pouvez personnaliser davantage la configuration en définissant des paramètres tels que le nom de l'application et l'environnement. En juillet 2024, Grafana a mis en évidence la manière dont OpenLit pouvait visualiser des données de séries chronologiques via Grafana tableaux de bord, offrant de meilleures informations sur les performances du système et le suivi des coûts.
Lorsque vous configurez vos flux de travail, assurez-vous de capturer des journaux structurés qui incluent des éléments critiques tels que des invites, des réponses, des erreurs et des métadonnées (par exemple, les points de terminaison des API et la latence).
Une fois vos flux de travail instrumentés, la collaboration et les rapports en temps réel deviennent essentiels pour garder un œil sur les coûts liés au LLM. Les outils open source excellent à cet égard, car ils fournissent des tableaux de bord partagés avec des mesures en temps réel et des alertes automatisées. Ces fonctionnalités aident les équipes à faire face rapidement aux pics de dépenses imprévus ou aux problèmes de performance avant qu'ils ne s'aggravent.
Personnalisez votre stratégie d'observabilité pour l'aligner sur votre architecture LLM et votre cas d'utilisation. Par exemple :
Pour une intégration réussie, choisissez des outils open source qui fonctionnent parfaitement avec votre infrastructure LLM actuelle. Recherchez des solutions offrant de solides capacités d'intégration avec les principaux fournisseurs de LLM, de frameworks d'orchestration, de bases de données vectorielles et de services cloud. Des outils dotés de tableaux de bord conviviaux, d'une documentation détaillée et d'une assistance communautaire active peuvent réduire considérablement le temps d'intégration.
Des plateformes comme prompts.ai illustrer à quel point la gestion du LLM peut être efficace dans la pratique. Leurs outils pilotés par l'IA prennent en charge des tâches telles que le traitement du langage naturel, la génération de contenu créatif et l'automatisation des flux de travail. En outre, ils permettent une collaboration en temps réel, des rapports automatisés et des flux de travail d'IA multimodaux, tout en suivant les coûts de tokenisation sur une base de paiement à l'utilisation.
Il est essentiel de suivre l'utilisation et de procéder à des ajustements réguliers pour éviter des pics de coûts imprévus liés à l'évolution de vos habitudes d'utilisation. En mettant en place des processus structurés, vous pouvez identifier rapidement les problèmes potentiels et apporter les améliorations nécessaires.
Les tableaux de bord automatisés changent la donne lorsqu'il s'agit de suivre vos tendances en matière de dépenses et d'utilisation en temps réel. Concentrez-vous sur le suivi des indicateurs clés qui ont une incidence directe sur les coûts, tels que l'utilisation des jetons, le coût par demande, la fréquence des demandes par point de terminaison et les taux d'accès au cache. Ces indicateurs fournissent une image claire de la manière dont vos ressources sont consommées et des éventuelles inefficacités.
Pour garder une longueur d'avance sur les problèmes, configurez des alertes en cas de hausse des dépenses ou de baisse des performances sur la base de données historiques. Cette approche proactive vous permet de détecter les petits problèmes avant qu'ils ne se transforment en maux de tête coûteux. Selon les recherches, les organisations qui mettent en œuvre des stratégies d'optimisation et de mise en cache rapides peuvent souvent réaliser des économies de 30 à 50 %.
Votre tableau de bord doit également ventiler les dépenses par modèle, point de terminaison et groupe d'utilisateurs. Ce niveau de détail permet d'identifier plus facilement les domaines où les coûts sont élevés et de concentrer vos efforts d'optimisation là où ils feront la plus grande différence.
Bien que le suivi en temps réel soit essentiel, des revues régulières des coûts permettent une analyse plus approfondie et des améliorations à long terme. Prenez l'habitude de revoir les coûts de votre LLM tous les mois ou tous les trimestres. Au cours de ces examens, analysez vos habitudes d'utilisation afin d'identifier les domaines dans lesquels les coûts sont plus élevés que prévu. À partir de là, vous pouvez prendre des mesures ciblées, comme affiner les modèles, affiner les instructions ou passer à des modèles plus rentables à mesure que votre application se développe.
Établissez des points de référence pour définir à quoi ressemblent les coûts « raisonnables » pour les différentes opérations. Par exemple, voici une référence rapide pour les tâches courantes de LLM :
Comparez vos coûts réels à ces points de référence lors des évaluations. Si certaines opérations dépassent régulièrement ces plages, hiérarchisez-les pour une optimisation plus poussée. Par exemple, vous constaterez peut-être que certaines invites génèrent des réponses trop longues ou que des points de terminaison spécifiques ne bénéficient pas autant que prévu de la mise en cache.
Documentez vos résultats et suivez les résultats de vos efforts d'optimisation au fil du temps. Cela aidera votre équipe à prendre des décisions plus intelligentes pour les futurs déploiements de LLM et les stratégies de gestion des coûts.
La gestion des coûts n'est pas qu'une question de chiffres, elle nécessite également de solides mesures de sécurité des données et de conformité pour protéger les informations sensibles. Il est essentiel de protéger vos grands modèles linguistiques (LLM) et leur infrastructure contre tout accès non autorisé ou toute utilisation abusive.
Commencez par mettre en place un cadre de gouvernance solide en matière d'IA. Cela devrait inclure des politiques de sécurité claires pour le déploiement de l'IA, des mécanismes de responsabilisation et des audits réguliers. Assurez-vous que vos outils de suivi des coûts gèrent les données en toute sécurité, avec des processus définis pour accéder aux données LLM et les traiter.
La classification, l'anonymisation et le chiffrement des données sont essentiels à chaque étape de votre flux de gestion des coûts. Identifiez les données sensibles dans vos demandes et réponses, anonymisez-les dans la mesure du possible et assurez le cryptage des données au repos et en transit.
Mettez en place des contrôles d'accès stricts pour limiter le nombre de personnes pouvant consulter les ventilations détaillées des coûts et les modèles d'utilisation. Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) garantit que seul le personnel autorisé a accès, tandis que l'authentification multifacteur (MFA) ajoute un niveau de sécurité supplémentaire aux comptes administratifs. Consultez régulièrement les journaux d'accès pour détecter toute activité suspecte.
Effectuez des audits réguliers de vos systèmes de gestion des coûts pour vous assurer qu'ils répondent aux normes du secteur telles que SOC 2 ou GDPR. Surveillez les tendances inhabituelles de l'activité LLM susceptibles de signaler des problèmes de sécurité et effectuez des tests d'intrusion pour identifier les vulnérabilités.
Il est également important de former votre équipe aux meilleures pratiques en matière de sécurité générative de l'IA. Cela inclut la reconnaissance et la prévention des attaques par injection rapide, la gestion sécurisée des données générées par l'IA et le respect de politiques strictes pour les données professionnelles sensibles. Par exemple, interdisez la saisie de données non autorisées dans les LLM et limitez l'utilisation des sorties générées par l'IA dans les décisions critiques.
Des plateformes comme prompts.ai montrent comment la gestion des coûts et la sécurité peuvent aller de pair. Leur suivi de tokenisation fonctionne sur la base du paiement à l'utilisation tout en respectant des normes élevées de protection des données. Cela montre qu'il n'est pas nécessaire de faire des compromis en matière de sécurité pour parvenir à une gestion des coûts efficace.
Les outils open source ont remodelé la façon dont les entreprises gèrent la gestion des coûts du LLM, offrant une vision claire et un meilleur contrôle des dépenses. Sur un marché de l'IA en pleine expansion, où les coûts de formation augmentent, la gestion efficace des dépenses n'est pas seulement une bonne chose, elle est cruciale pour rester compétitif. Les solutions open source deviennent donc une stratégie clé pour étendre les déploiements LLM sans se ruiner.
En se concentrant sur le suivi, l'optimisation et la gouvernance, les organisations peuvent créer une base solide pour des opérations LLM durables. Des outils tels que Langfuse, OpenLit et Helicone sont d'excellents exemples de la manière dont les entreprises peuvent obtenir des résultats percutants. Par exemple, le routage par modèle dynamique peut réduire les coûts jusqu'à 49 %, tandis que les techniques de compression de jetons peuvent réduire les dépenses jusqu'à 90 %, le tout sans compromettre les performances.
« LLMops représente un changement fondamental dans la façon dont nous exploitons les systèmes d'IA en production. Contrairement aux modèles de machine learning traditionnels dotés de mesures de réussite claires, les LLM nécessitent des approches de surveillance nuancées qui équilibrent l'automatisation avec le jugement humain, les performances avec la qualité, et l'innovation avec la sécurité. » - Suraj Pandey
La surveillance continue reste essentielle à mesure que les modèles évoluent et que les modèles d'utilisation évoluent. L'établissement d'un suivi de référence, la mise en œuvre d'une journalisation détaillée et l'utilisation de tableaux de bord en temps réel aident les organisations à adapter leurs stratégies de gestion des coûts en fonction de l'évolution des besoins. Les tableaux de bord automatisés et les révisions régulières des coûts sont des pratiques fondamentales qui permettent aux entreprises de garder une longueur d'avance sur les éventuelles inefficacités.
Des plateformes comme prompts.ai définir la norme en matière de gestion moderne des coûts. Leur suivi de tokenisation fonctionne sur un sur la base du paiement à l'utilisation, donnant aux entreprises la clarté dont elles ont besoin pour savoir exactement où va leur argent. Ce type de transparence, associé à la flexibilité de l'open source, permet aux entreprises d'éviter d'être liées à des systèmes propriétaires coûteux tout en conservant leur capacité à évoluer efficacement.
Une gestion efficace des coûts ne consiste pas seulement à réduire les dépenses, mais aussi à permettre de prendre des décisions plus intelligentes en matière d'allocation des ressources et de retour sur investissement. Suivant des principes similaires à ceux du FinOps, les outils open source encouragent la collaboration entre les équipes techniques et commerciales, garantissant ainsi une minimisation des coûts tout en maximisant la valeur.
Les modèles plus petits et affinés jouent également un rôle important dans les économies de coûts. Même des optimisations mineures peuvent entraîner des réductions substantielles au fil du temps, ce qui prouve que de petits changements peuvent avoir un impact important.
Au fur et à mesure que les outils open source continuent de progresser, leur nature communautaire garantit que les stratégies de gestion des coûts restent flexibles et prêtes à relever les défis futurs. En élaborant votre approche sur des bases open source, vous donnez à votre organisation les moyens de s'adapter rapidement tout en gardant le contrôle des coûts de l'infrastructure d'IA. La combinaison de transparence, de flexibilité et d'innovation communautaire fait des solutions open source un choix judicieux pour des opérations LLM durables.
Pour choisir le fournisseur de cloud et le type d'instance les plus économiques pour le déploiement de grands modèles linguistiques (LLM), il est important d'évaluer vos besoins en matière de performances, vos contraintes budgétaires et vos exigences techniques. Certains facteurs clés à prendre en compte sont les suivants : Coûts du GPU, frais de transfert de données, latence, et services spécialisés. Les fournisseurs qui proposent des options GPU abordables ou des modèles de tarification flexibles, tels que des instances ponctuelles ou réservées, peuvent permettre de réaliser des économies importantes.
Adapter votre stratégie de déploiement à votre charge de travail est une autre solution intelligente pour maîtriser les coûts. Par exemple, le fait de surveiller l'utilisation des jetons et de suivre la consommation de ressources peut vous aider à éviter les dépenses excessives tout en atteignant vos objectifs de performance. Une approche bien planifiée qui équilibre votre budget avec les exigences techniques est essentielle pour tirer le meilleur parti de votre investissement.
Pour tirer le meilleur parti des grands modèles linguistiques sans trop dépenser, commencez par créer des instructions claires et concises. Cette approche réduit le nombre de jetons d'entrée, garantissant que le modèle se concentre uniquement sur ce qui compte vraiment. Dans le même temps, visez à affinez vos instructions pour être très précis. Une invite bien adaptée peut sensiblement réduire le nombre de jetons pour chaque demande.
Une autre façon de gérer les coûts consiste à utiliser des techniques telles que ingénierie rapide efficace en termes de jetons et mise en cache locale. Ces méthodes permettent d'éliminer les traitements redondants, en limitant l'utilisation des jetons tout en garantissant de bonnes performances.
Des outils open source tels que Langfuse, Lit ouvert, et Hélicone simplifiez la gestion et la réduction des coûts de LLM en offrant des informations détaillées sur l'utilisation des ressources et les dépenses. Par exemple, Langfuse surveille l'utilisation des jetons et les coûts associés, aidant les équipes à identifier les opérations coûteuses et à affiner les instructions pour économiser de l'argent. Entre-temps, Hélicone fournit un suivi des coûts en temps réel et un enregistrement des demandes, permettant aux utilisateurs d'étudier le comportement des modèles et d'ajuster les dépenses en conséquence.
L'exploitation de ces outils permet aux entreprises de déployer des LLM plus efficacement, d'obtenir des informations utiles et de s'assurer que les ressources sont allouées de la manière la plus efficace pour maximiser leur valeur.
