Six leviers pour réduire ta facture d’API LLM

Passer à un modèle moins cher est le réflexe évident, et souvent le mauvais premier pas. Voici six leviers, à peu près par ordre de rapport effort/gain.

1. Dimensionner le modèle

La plupart du trafic de production n’a pas besoin d’un modèle de pointe. Route les 80 % faciles vers un petit modèle et garde le cher pour les cas durs. Un coût blended de 0,60 $/1M au lieu de 6,00 $/1M, c’est 10× moins cher sans perte de qualité sur le chemin facile.

2. Le cache de prompt

Si ton system prompt ou ton contexte récupéré se répète d’une requête à l’autre, le cache de prompt réduit le prix d’entrée sur la portion cachée de 75 à 90 %. Pour le RAG et les agents où le prompt écrase la complétion, c’est le plus gros levier.

3. Mettre en batch le non-urgent

Évals, back-fills, classification, résumés nocturnes - tout ce qui n’a pas besoin d’une réponse en quelques secondes va sur l’API batch, souvent à moitié prix.

4. Élaguer le prompt

Les exemples few-shot devenus inutiles, les instructions verbeuses, les documents entiers quand un extrait suffirait. Les tokens d’entrée sont moins chers que la sortie mais pas gratuits, et les longs prompts ralentissent aussi.

5. Plafonner la sortie

Les tokens de sortie coûtent 3 à 5× l’entrée. Fixe max_tokens, demande des réponses concises, utilise la sortie structurée plutôt que de la prose quand tu peux.

6. Ensuite, comparer les fournisseurs

Une fois le workload dégraissé, le même modèle est souvent disponible moins cher via un agrégateur ou un autre hébergeur. C’est les derniers 10 à 30 %, pas les premiers.