Déployer des pipelines LLM sans se ruiner

Le problème des coûts dans l’IA de production

Passer du prototype à la production entraîne souvent une multiplication par dix à cinquante des coûts d'inférence. L'utilisation des jetons évolue avec le trafic, et sans une architecture soignée, les factures mensuelles peuvent rapidement dépasser la valeur générée par le système.

Mise en cache sémantique

De nombreuses requêtes de production sont sémantiquement similaires même si elles sont lexicalement différentes. Un cache sémantique qui mappe les intégrations de requêtes entrantes aux réponses précédentes peut éliminer trente à soixante pour cent des appels d'inférence redondants avec un impact minimal sur la qualité des réponses.

Routage du modèle

Toutes les demandes ne nécessitent pas un modèle frontière. Un classificateur léger peut acheminer des requêtes simples vers des modèles plus petits et moins chers tout en réservant des modèles coûteux à des tâches véritablement complexes. Cette approche à plusieurs niveaux réduit généralement les coûts de quarante pour cent ou plus.