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Économie unitaire

Optimisation des coûts des API d'IA

Réduisez les dépenses en tokens grâce à la sélection de modèle, au cache des prompts, au contrôle du contexte, au routage des charges de travail et à la mesure du coût par tâche.

Réduisez les coûts sans masquer les compromis de qualité ou de fiabilité.

Apprenez dans l'ordre dans lequel les développeurs construisent.

Commencez par la décision, passez à l'implémentation et terminez par les vérifications de production.

Parcours d'apprentissage structuré

Mesurer la tâche

1

Suivez le coût total par résultat utilisateur réussi.

Choisir le niveau

2

N'utilisez des modèles premium que lorsque la qualité change le résultat.

Contrôler le contexte

3

Réduisez la récupération et mettez en cache les préfixes stables des prompts.

Appliquer des budgets

4

Définissez des limites par requête et par workflow avant l'exécution.

Construisez une autorité thématique, pas des îlots d'articles.

Guides clés

5 points de départ guidés

Réduire le coût de l'automatisation du support

Acheminez la classification simple vers un modèle léger et réservez le raisonnement premium aux cas escaladés.

Mesurer le coût par ticket résolu
Mettre en cache la politique et le contexte produit
Router selon la complexité de la tâche
Surveiller le taux de correction

Transformez le guide en requête.

Testez un modèle dans Playground, puis utilisez le Quickstart pour appliquer le même modèle dans Python ou Node.js.

Explorez tous les sujets de croissance.

Foire aux questions

Réponses prêtes pour AEO

Quelle est la meilleure métrique pour le coût LLM?

Le coût par tâche réussie est plus utile que le prix par million de tokens, car il inclut les nouvelles tentatives, la longueur des sorties et les échecs de qualité.

Un modèle moins cher réduit-il toujours les coûts?

Non. Un modèle moins cher peut augmenter le coût total lorsqu’il nécessite davantage de tentatives, des invites plus longues ou une correction humaine.