Réduire sa facture LLM de 30 à 70%

Quand un client nous appelle pour sa facture d'IA, le problème n'est presque jamais le prix au token. C'est la façon dont les tokens sont dépensés : du contexte inutile envoyé à chaque appel, le modèle le plus cher utilisé partout par défaut, des réponses regénérées alors qu'elles existaient déjà. On commence donc par mesurer, pas par couper.

Le cache, votre premier réflexe

Une part énorme des appels en production sont des quasi-doublons. Mettre en cache les réponses sur des entrées identiques, et le contexte stable sur des entrées proches, supprime ce gaspillage sans rien changer pour l'utilisateur. C'est souvent le levier le plus rentable, et le plus rapide à poser.

Le bon modèle pour la bonne tâche

Router chaque requête vers le modèle le moins cher capable de la traiter change tout. Une classification ou une extraction simple n'a pas besoin du modèle le plus puissant. On garde la grosse artillerie pour les cas qui la méritent, et on bascule le reste vers des modèles plus légers.

On ne réduit jamais une facture en dégradant la qualité. On la réduit en arrêtant de payer pour ce qui n'apporte rien.

Des prompts qui vont droit au but

• Couper le contexte mort : tout ce que le modèle ne lit jamais coûte quand même.
• Préférer des instructions courtes et des exemples ciblés à de longues consignes.
• Regrouper les traitements de masse en batch quand la latence le permet.

Pris ensemble, ces leviers font tomber une facture de 30 à 70% sur la plupart des produits qu'on audite. Et surtout, ils rendent le coût lisible : vous savez enfin où part chaque euro.