Les entreprises disposent aujourd'hui de nombreux choix en matière de modèles d'IA, chacun offrant des capacités et des tarifs différents. Cet article compare sept modèles d'IA leaders, dont au moins deux modèles canadiens, selon trois capacités clés : chatbots, analytique et embeddings. Nous détaillons les tarifs pour chaque catégorie et analysons les coûts pour les startups, les PME et les grandes entreprises. Enfin, nous expliquons comment Dialogica, une IA de gestion des connaissances et de dispatching développée par Pipemind, utilise une stratégie multi-modèles pour optimiser les coûts et les performances, au lieu de s'appuyer sur un seul modèle. Des tableaux comparatifs et des stratégies pratiques d'économie de coûts sont fournis pour vous aider à prendre des décisions éclairées.
Modèles d'IA pour les chatbots et l'IA conversationnelle
Les applications de chatbot s'appuient sur les grands modèles de langage (LLM) pour comprendre les requêtes des utilisateurs et générer des réponses. Voici une comparaison des tarifs d'API pour les modèles populaires utilisés dans les chatbots:
Modèle (Fournisseur) | Coût d'entrée (par 1K tokens) | Coût de sortie (par 1K tokens) |
OpenAI GPT-4 (8K context) | 0,03 $ | 0,06 $ |
OpenAI GPT-3.5 Turbo (4K) | 0,0015 $ | 0,0020 $ |
Google PaLM 2 (Chat-Bison) | ~0,002 $ | ~0,002 $ |
Anthropic Claude 3.5 (Sonnet) | 0,003 $ | 0,015 $ |
Anthropic Claude 3 (Opus) | 0,015 $ | 0,075 $ |
Cohere Command (Standard) | 0,0015 $ | 0,0020 $ |
Cohere Command-Light | 0,0003 $ | 0,0006 $ |
AI21 Jurassic-2 Ultra | 0,0188 $ | 0,0188 $ |
AI21 Jurassic-2 Mid | 0,0125 $ | 0,0125 $ |
Amazon Titan Text (Express) | 0,0013 $ | 0,0017 $ |
Amazon Titan Text (Lite) | 0,0003 $ | 0,0004 $ |
Notes: "Entrée" fait référence aux tokens dans la requête ou demande de l'utilisateur, et "sortie" fait référence aux tokens dans la réponse générée par le modèle. Google PaLM 2 est tarifé par caractère (environ $0.0005 par 1K caractères dans chaque sens), ce qui équivaut approximativement à $0.002 par 1K tokens (puisque ~4 caractères ≈ 1 token). Le ChatGPT d'OpenAI (GPT-3.5 Turbo) a un tarif unique bas pour l'utilisation, tandis que GPT-4 est significativement plus cher. Anthropic Claude propose plusieurs niveaux: Claude 3 Haiku (non indiqué ci-dessus) est un modèle plus petit et rentable à seulement ~$0.0008 par 1K tokens d'entrée, tandis que Claude 3 Opus est un modèle puissant avec des coûts plus élevés. L'entreprise canadienne Cohere propose des modèles Command, y compris une version légère à très faible coût par token. Un autre service développé au Canada est Dialogica (discuté plus loin), qui orchestre plusieurs modèles plutôt que d'être un modèle unique.
D'après le tableau, nous constatons une large gamme de prix. Par exemple, le GPT-4 d'OpenAI coûte environ 20 fois plus par token que le modèle de chat de Google ou le propre GPT-3.5 d'OpenAI. Des modèles plus petits comme le Command-Light de Cohere ou le Titan Lite d'Amazon coûtent une fraction de centime par millier de tokens. En pratique, cela signifie qu'une requête client complexe qui pourrait coûter environ $0.05 sur GPT-4 pourrait coûter bien moins de $0.005 en utilisant un modèle moins cher – une grande différence pour les déploiements de chatbots à haut volume.
Considérations pour la sélection de modèle de chatbot
Choisir un modèle de chatbot implique d'équilibrer performance et coût. Les modèles à prix plus élevés comme GPT-4 et Claude Opus offrent généralement un raisonnement plus avancé, un contexte plus long et souvent une meilleure qualité de réponse – bénéfique pour le service client complexe ou le support technique. Les modèles à moindre coût (GPT-3.5, Cohere Command-Light, etc.) peuvent être suffisants pour les FAQ simples ou les flux conversationnels de base à un coût bien inférieur. Il est important de noter que Google PaLM 2 (via Vertex AI) facture le même tarif pour l'entrée et la sortie, simplifiant les calculs de coûts. OpenAI et Anthropic facturent plus pour les tokens de sortie que d'entrée, car la génération de texte consomme plus de ressources de calcul. Les entreprises doivent estimer le mélange de longueurs de prompts versus réponses dans leur cas d'utilisation de chatbot pour projeter les coûts avec précision.
Pour les entreprises canadiennes ou les besoins de résidence des données, la plateforme de Cohere (basée à Toronto) est une option attrayante. L'API de Cohere permet de construire des chatbots en utilisant leurs modèles Command avec un prix compétitif par rapport à OpenAI – par exemple, ~$0.002 par 1K tokens de sortie pour le modèle standard. Cela peut séduire les startups cherchant à soutenir les fournisseurs locaux ou à garantir que les données restent au Canada. Une autre solution développée au Canada est Dialogica, qui exploite plusieurs modèles (plus d'informations à ce sujet dans une section ultérieure).
Modèles d'IA pour l'analyse et le traitement de texte
Au-delà des chatbots, les modèles d'IA sont utilisés pour l'analyse – résumer des documents, extraire des insights, classifier du contenu et d'autres tâches en arrière-plan. Les entreprises utilisent souvent l'IA pour analyser de grands volumes de texte (rapports, tickets de support, médias sociaux, etc.) ou pour générer des rapports d'analyse. Ces tâches peuvent être effectuées avec les mêmes modèles génératifs mentionnés ci-dessus, mais il existe également des services NLP spécialisés et des stratégies pour contrôler les coûts.
Si vous utilisez des LLM pour l'analyse, le coût par token est le même que dans le cas d'utilisation de chatbot. Par exemple, utiliser GPT-4 pour résumer un long rapport coûtera $0.03 par 1K tokens du rapport plus $0.06 par 1K tokens du résumé. Un modèle Anthropic Claude avec un contexte de 100K peut ingérer un document entier en une fois, mais vous paierez pour chaque token introduit. Le prix de Claude (par exemple ~$0.003 par 1K entrées pour le modèle Claude 3.5) est inférieur au coût d'entrée de GPT-4, ce qui peut faire une différence si vous analysez d'énormes textes. Par exemple, l'analyse d'un document de 50 000 tokens pourrait coûter ~$1.50 avec Claude, tandis que le même document divisé en plusieurs appels GPT-4 pourrait coûter ~$3 pour l'entrée seule, plus les coûts de génération. Choisir un modèle avec un contexte plus large et un coût par token plus bas peut être avantageux pour l'analyse de texte à grande échelle.
Cependant, les tâches d'analyse ne nécessitent souvent pas le modèle le plus puissant (et le plus cher). De nombreuses entreprises utilisent des modèles plus petits ou des API spécifiques à certaines tâches pour des analyses comme le sentiment, l'extraction d'entités ou la classification:
Les modèles de niveau inférieur d'OpenAI (Ada, Babbage) étaient historiquement utilisés pour la classification à des coûts aussi bas que $0.0004 par 1K tokens. Aujourd'hui, GPT-3.5 (Turbo) remplit souvent ce rôle avec du fine-tuning ou de l'ingénierie de prompts, à un prix bas.
Google Cloud Natural Language API et AWS Comprehend offrent des analyses préconçues (sentiment, reconnaissance d'entités, etc.) tarifées par caractère ou par 1000 unités de texte. Par exemple, AWS Comprehend coûte environ $1.00 par 1000 unités de texte (chacune jusqu'à 100 caractères) pour l'extraction d'entités, ce qui équivaut approximativement à $0.001 par 1K caractères traités – bien moins cher que d'utiliser un LLM géant pour la même tâche.
IBM Watson Natural Language Understanding facture de façon similaire par appel d'analyse de texte (avec des plans d'entreprise disponibles), ce qui le rend rentable pour l'analyse en masse de données structurées.
En pratique, une entreprise pourrait utiliser une combinaison: par exemple, les modèles de classification de Cohere ou le GPT-3.5 fine-tuné d'OpenAI pour le tagging et l'analyse de sentiment (coût très bas), et n'utiliser un modèle coûteux comme GPT-4 ou Claude que pour générer un résumé soigné ou effectuer une analyse complexe sur les morceaux de texte les plus critiques. En utilisant des modèles plus simples pour les tâches analytiques routinières et en réservant les modèles puissants pour ce qui en a vraiment besoin, des économies significatives peuvent être réalisées.
Modèles d'IA pour les embeddings et la recherche sémantique
Les "embeddings" sont des représentations vectorielles de données (comme du texte) qui capturent la signification sémantique. Ils sont essentiels pour des tâches comme la recherche sémantique, la recommandation, le clustering de documents et la génération augmentée par recherche. De nombreux fournisseurs d'IA proposent des modèles d'embedding avec des tarifs séparés (et beaucoup moins chers) que leurs modèles génératifs.
Le tableau ci-dessous compare les coûts d'API d'embedding pour certains modèles leaders:
Modèle d'Embeddings | Coût (par 1K tokens) |
OpenAI Embedding (text-embed-ada-002) | 0,0004 $ |
Cohere Embed-3 (English) | 0,0001 $ |
Cohere Embed-3 (Multilingual) | 0,0001 $ |
Amazon Titan Embeddings | 0,0001 $ |
Google Vertex Embedding (Gecko) | ~0,002 $ |
Note: Le modèle d'embedding d'OpenAI convertit environ 750 mots pour $0.0004, ce qui signifie que $1 achète environ 2,5 millions de tokens d'embedding de texte. Les modèles d'embedding de Cohere et Amazon sont encore moins chers à $0.0001 par 1K tokens. (Les prix du modèle d'embedding de Google sont déduits des tarifs basés sur les caractères; Google n'a pas publiquement séparé un prix uniquement pour les embeddings, mais leur Vertex AI inclut un modèle d'embedding "Gecko" avec des coûts similairement bas.)
Le constat est que les modèles d'embedding sont des ordres de grandeur moins chers que les modèles de chat ou de génération de texte. Par exemple, générer un embedding pour un paragraphe entier pourrait coûter $0.0001–$0.0004, tandis que faire lire et résumer ce paragraphe par un grand modèle pourrait coûter 10 à 100 fois plus en tokens. C'est pourquoi les architectures qui utilisent des embeddings pour la recherche de connaissances peuvent réduire drastiquement les coûts: vous laissez le modèle d'embedding gérer le gros du travail de recherche d'informations pertinentes, puis vous n'alimentez le modèle génératif qu'avec les extraits pertinents.
Les entreprises devraient exploiter les embeddings pour tout cas d'utilisation impliquant la recherche ou la correspondance. Une stratégie courante dans les applications de support client est d'encoder tous les articles de la base de connaissances, puis pour une requête utilisateur donnée, utiliser le modèle d'embedding pour trouver les morceaux de texte les plus pertinents, et enfin solliciter le modèle génératif avec uniquement ces morceaux. Cette approche peut économiser de l'argent en réduisant la taille de prompt requise pour le modèle coûteux. Par exemple, OpenAI a noté que leurs embeddings sont "10 fois plus rentables" que les méthodes précédentes – à seulement $0.0004 par 1K tokens, il est possible d'encoder des milliers de pages pour quelques dollars.
Analyse des coûts pour les startups, les PME et les grandes entreprises
Le "meilleur" modèle d'IA et la stratégie peuvent différer selon la taille et les besoins de l'entreprise. Ci-dessous, nous détaillons les considérations de coûts pour les startups, les petites et moyennes entreprises (PME) et les grandes entreprises:
Startups (soucieuses des coûts et axées sur la croissance)
Les startups ont généralement des budgets serrés et ont besoin de solutions rentables qui peuvent évoluer. Elles devraient profiter des niveaux gratuits et des crédits d'essai (par exemple, les nouveaux utilisateurs d'OpenAI reçoivent des crédits initiaux; certains services d'IA cloud ont des quotas mensuels gratuits). Le coût par appel compte beaucoup – des modèles comme GPT-3.5, Cohere Command-Light ou Titan Lite d'Amazon sont attrayants pour leurs prix planchers. Les startups peuvent souvent se contenter d'une précision légèrement inférieure en échange d'économies importantes. Par exemple, utiliser GPT-3.5 à $0.002/1K tokens au lieu de GPT-4 à $0.06/1K peut être un changement de donne, réduisant les coûts d'API de plus de 90% tout en offrant des réponses de bonne qualité. Une autre stratégie consiste à utiliser des modèles open-source déployés sur des instances cloud abordables. Bien que les LLM open-source nécessitent une expertise technique pour être déployés, ils peuvent éliminer complètement les coûts d'API, ce qui est attrayant si l'équipe de la startup possède le savoir-faire en ingénierie d'IA. Les startups devraient également concevoir leur utilisation pour être efficace – par exemple, limiter la longueur des entrées utilisateur, mettre en cache les résultats quand c'est possible, et n'appeler l'IA que lorsque c'est nécessaire. La capacité d'expérimenter avec plusieurs modèles (éventuellement via une plateforme comme Dialogica) peut aider à trouver le meilleur rapport coût/performance dès le début.
PME (utilisation modérée, axées sur la valeur)
Les PME disposent généralement d'un certain budget pour l'IA et des volumes d'utilisation modérés. Elles équilibrent souvent le coût avec la valeur ou la précision que l'IA fournit. Une PME pourrait se permettre d'utiliser l'un des modèles de niveau intermédiaire – par exemple, Claude Instant d'Anthropic ou Cohere Command – qui offre une meilleure qualité que le modèle le moins cher mais toujours à une fraction du prix de GPT-4. Elles sont susceptibles d'utiliser une tarification pay-as-you-go plutôt que de s'engager dans de grands contrats à l'avance. Les PME bénéficient d'une mise à l'échelle flexible – par exemple, en utilisant des API cloud où elles ne paient que pour ce qu'elles utilisent dans un mois. Une stratégie ici est d'utiliser des pipelines multi-modèles: par exemple, le bot de support client d'une PME pourrait d'abord utiliser un modèle de classificateur bon marché pour trier les demandes (ne coûtant presque rien), puis utiliser un modèle à prix modéré comme GPT-3.5 ou Cohere pour la réponse. De cette façon, GPT-4 n'est appelé que pour les requêtes qui nécessitent vraiment ses capacités avancées (comme une question juridique ou un calcul financier complexe). Les PME commencent également à peser le support et la fiabilité – elles pourraient payer légèrement plus pour utiliser le service OpenAI d'Azure ou le Vertex AI de Google pour un meilleur support d'entreprise, même si le prix par token est similaire aux API publiques. La différence de coût peut souvent être justifiée par les avantages d'intégration (par exemple, l'utilisation de crédits cloud existants ou de fonctionnalités de sécurité). En bref, les PME recherchent la valeur – prêtes à payer pour l'IA si elle entraîne clairement des résultats commerciaux, mais toujours en comparant si un modèle légèrement moins cher pourrait faire le travail avec quelques ajustements.
Grandes entreprises (grande échelle, conformité et remises sur volume)
Les grandes entreprises ont tendance à avoir des volumes d'utilisation élevés – pensez à des millions de requêtes ou de documents par mois – et privilégient donc l'évolutivité, la fiabilité et la conformité. Le coût par unité à cette échelle peut affecter significativement les résultats, donc les entreprises négocieront des prix personnalisés. Tous les principaux fournisseurs d'API d'IA offrent des remises basées sur le volume ou des plans d'entreprise. Par exemple, OpenAI et Anthropic ont des accords d'entreprise où les prix peuvent être inférieurs au tarif affiché si des engagements d'utilisation sont pris. Les entreprises pourraient également opter pour des prix de capacité réservée. AWS Bedrock, par exemple, a un mode de débit provisionné où vous payez un tarif horaire fixe pour une instance de modèle (par exemple, $X par heure pour un modèle Claude) qui peut être moins cher si vous envoyez constamment des requêtes. Les grandes entreprises sont également plus susceptibles de fine-tuner des modèles avec des données propriétaires, ce qui peut améliorer la précision et réduire la quantité de tokens de sortie nécessaires (économisant des coûts). Le fine-tuning entraîne un coût de formation, mais pour une utilisation à grande échelle, cela en vaut la peine si cela signifie que chaque réponse peut être plus courte ou nécessiter moins d'édition. Un autre facteur important est la conformité et la confidentialité des données: les grandes entreprises dans les secteurs réglementés pourraient choisir un fournisseur ou un modèle qui garantit la résidence des données ou offre un déploiement sur site, même si le coût est plus élevé. IBM watsonx, par exemple, ou les déploiements sur site de modèles open-source, pourraient être choisis pour respecter la conformité – ici, le coût devient une préoccupation secondaire par rapport au respect des réglementations. Néanmoins, les entreprises optimiseront dans leurs contraintes: en utilisant plusieurs modèles pour différentes tâches (comme le fait Dialogica) et en intégrant l'IA dans leur infrastructure existante pour éviter la duplication des coûts. Elles prennent également en compte le coût indirect: par exemple, un modèle légèrement plus cher pourrait en fait économiser de l'argent si sa sortie de meilleure qualité signifie moins de correction manuelle par le personnel. À l'échelle de l'entreprise, même de petites différences (comme $0.001 vs $0.002 par appel) se multiplient, donc des tests rigoureux sont effectués pour choisir le modèle le plus rentable qui répond aux critères de qualité.
Essentiellement, toutes tailles confondues, une pratique émergente est l'utilisation de systèmes d'IA composés – combinant plusieurs modèles spécialisés plutôt que de s'appuyer sur un seul modèle polyvalent. Cette approche peut être plus flexible, performante et rentable que les flux de travail monolithiques. Nous explorerons cela ensuite dans le contexte de la plateforme Dialogica de PipeMind.
Plusieurs modèles d'IA peuvent être orchestrés ensemble pour une plus grande efficacité. Au lieu d'une seule IA polyvalente gérant tout, chaque modèle dans un système multi-modèles peut se concentrer sur ce qu'il fait le mieux (l'un pourrait gérer la compréhension du langage, un autre récupérer des informations, un autre générer une réponse). Cela produit souvent de meilleures performances et un coût global inférieur à une approche monolithique.
L'approche multi-modèles de Dialogica vs. modèle unique: coût et performance
Dialogica, créée par Pipemind Technologies, est une plateforme d'IA de gestion des connaissances et de distribution conçue pour les entreprises orientées client avec plusieurs départements. En termes plus simples, Dialogica sert de routeur intelligent: elle utilise l'IA pour diriger les requêtes des clients vers le bon département ou la bonne source d'information et fournit des réponses cohérentes à travers l'organisation. Sous le capot, Dialogica ne s'appuie pas sur un seul modèle d'IA; elle exploite plusieurs modèles d'IA (et techniques d'IA) selon la tâche. Cette conception est intentionnelle pour optimiser à la fois le coût et la performance.
Voici comment Dialogica fonctionne généralement et pourquoi une stratégie multi-modèles est bénéfique:
Comprendre et router les requêtes: Lorsqu'une question client arrive, Dialogica doit d'abord la comprendre et déterminer quel département ou base de connaissances est pertinent (ventes, support technique, RH, etc.). Plutôt que d'utiliser un grand modèle (coûteux) pour cela, Dialogica utilise un modèle de classification léger ou une série de règles if/then alimentées par l'IA. Par exemple, un petit modèle NLP peut détecter si une requête concerne la facturation ou un problème technique avec une grande précision. Ces modèles sont rapides et peu coûteux – coûtant potentiellement des fractions de centime par requête – mais sont suffisants pour les besoins de distribution. Un seul grand modèle pourrait aussi comprendre cela, mais coûterait plus cher à chaque fois. Utiliser un modèle spécialisé pour la détection d'intention économise des coûts dès la première étape.
Récupérer des informations pertinentes: Une fois routé, le système doit récupérer des connaissances pertinentes (depuis des FAQ, manuels, bases de données, etc.). Dialogica, lorsque nécessaire, utilise ici une recherche basée sur les embeddings. Elle peut prendre la requête client, générer un embedding (en utilisant un modèle comme Cohere Embed ou OpenAI Ada embedding à ~$0.0001–$0.0004 par 1K tokens), puis interroger une base de données vectorielle pour trouver des documents pertinents. Cette approche est extrêmement rentable – elle pourrait coûter quelques millièmes de centime pour effectuer cette recherche. Dans une approche à modèle unique, on pourrait essayer d'intégrer toutes les informations potentiellement pertinentes dans le prompt pour un grand modèle (ce qui coûte beaucoup plus de tokens), ou appeler un grand modèle pour faire une "recherche de connaissances" (également coûteux). La méthode de Dialogica assure que le gros du travail de recherche est effectué par un modèle d'embedding bon marché spécialement conçu pour cette tâche.
Générer la réponse: Après avoir récupéré des informations, Dialogica compose une réponse au client. Pour cela, elle peut appeler un modèle génératif pour formuler une réponse en langage naturel. Il est important de noter que Dialogica peut choisir quel modèle génératif utiliser en fonction du contexte. Pour une question simple et routinière (par exemple, "Quelle est votre politique de remboursement?"), elle pourrait utiliser un modèle plus petit comme Cohere Command ou GPT-3.5, qui coûte peut-être <$0.001 par réponse en moyenne. Pour une requête plus complexe qui s'étend sur plusieurs sources de connaissances ou nécessite un raisonnement, elle pourrait recourir à un modèle plus puissant comme GPT-4 ou Claude. L'essentiel est que Dialogica ne gaspille pas le modèle coûteux sur chaque tâche – elle assigne le modèle d'IA approprié pour la requête. Sur des milliers de requêtes, cela conduit à des économies substantielles en ne dépensant le prix fort que pour les questions vraiment difficiles. Les questions plus faciles sont traitées par des modèles moins chers qui sont toujours suffisamment bons.
Apprentissage continu et gestion des connaissances: Dialogica a également un aspect de gestion des connaissances. Elle garde les FAQ, documents et paires Q&R précédentes de manière organisée. Ce faisant, elle peut souvent répondre à partir d'une source connue (peut-être même sans invoquer un modèle génératif si une réponse exacte est trouvée – effectivement un cache). Les systèmes à modèle unique traitent souvent chaque requête isolément et s'appuient sur le modèle pour "connaître" ou re-dériver la réponse à chaque fois, ce qui peut être redondant et coûteux. La conception de Dialogica de se connecter à une base de connaissances signifie qu'elle peut gérer des requêtes répétitives très efficacement – la réponse est récupérée, non recomposée à partir de zéro à chaque fois.
Efficacité des coûts: Dialogica vs approche à modèle unique
Pour illustrer l'avantage en termes de coût, considérons un scénario de 1 000 questions client en un mois:
Approche à grand modèle unique: Supposons qu'une entreprise utilise un modèle puissant comme GPT-4 pour chaque requête afin de maximiser la qualité des réponses. Chaque requête pourrait avoir en moyenne, disons, 500 tokens dans le prompt (y compris l'historique de conversation et un certain contexte) et 200 tokens dans la réponse. Aux tarifs de GPT-4 ($0.03 par 1K entrées, $0.06 par 1K sorties), cela revient à environ $0.03×0.5 + $0.06×0.2 ≈ $0.018 par requête. Pour 1 000 requêtes, c'est environ $18. Pas mal en surface, mais n'oubliez pas que c'est pour des interactions assez courtes; des réponses plus longues ou plus complexes coûteraient plus, et à mesure que l'utilisation passe à des dizaines de milliers de requêtes, les coûts augmentent linéairement.
Approche multi-modèle de Dialogica: Maintenant imaginons que Dialogica gère ces 1 000 requêtes. Peut-être que 800 d'entre elles sont des FAQ simples qu'elle répond avec un modèle plus petit (coût peut-être $0.001 ou moins chacune), et 200 sont complexes qu'elle route vers GPT-4. De plus, chaque requête utilise une recherche d'embedding (supposons 1K tokens par requête à intégrer et rechercher, à $0.0004/1K). La répartition des coûts pourrait ressembler à: 800 × $0.001 (réponses par modèle économique) + 200 × $0.018 (réponses GPT-4) + 1000 × $0.0004 (embedding pour chacune). Cela totalise $0.8 + $3.6 + $0.4 = $4.8. Dans cet exemple approximatif, la stratégie de Dialogica coûte environ 1/4 de l'approche à modèle unique, une réduction de coût de 75%, tout en délivrant probablement des réponses tout aussi bonnes (les questions faciles répondues par le modèle économique étaient faciles de toute façon, et pour les difficiles nous avons toujours utilisé le meilleur modèle). Les économies pourraient être encore plus importantes si le système peut gérer plus de requêtes avec les modèles moins chers. C'est un scénario hypothétique, mais il illustre le principe: l'orchestration multi-modèles évite de surpayer pour des tâches qu'un modèle plus simple peut gérer.
En plus des économies de coût, l'approche multi-modèles améliore la performance en termes de vitesse et de précision. Les modèles plus légers répondent plus rapidement, donc pour ces 800 requêtes simples, les utilisateurs ont probablement obtenu des réponses plus promptes. Et en s'appuyant sur une base de connaissances organisée via des embeddings, Dialogica garantit que même le grand modèle (lorsqu'il est utilisé) reçoit un contexte pertinent, améliorant la qualité des réponses. Cette approche en couches fait écho à ce que les experts de l'industrie observent: "la prochaine génération de produits d'IA est construite en utilisant plusieurs modèles... leur modularité les rend plus flexibles, performants et rentables".
En revanche, un système à modèle unique (même un modèle très avancé) travaillant seul peut être excessif pour certaines parties et sous-informé pour d'autres. Il pourrait dépenser beaucoup de calcul pour comprendre l'intention de la requête ou scanner du texte non pertinent, et il pourrait ne pas avoir accès aux connaissances les plus récentes s'il n'est pas connecté à des données externes. Vous finissez donc par payer plus pour des résultats potentiellement moins bons dans ces cas.
Dialogica illustre comment l'exploitation de plusieurs modèles d'IA de manière coordonnée permet aux entreprises orientées client avec plusieurs départements d'être plus efficaces. Les connaissances de chaque département peuvent être exploitées par l'IA quand nécessaire (en utilisant la récupération), et chaque type de question peut être associé au bon modèle d'IA. Le résultat est que les clients obtiennent des réponses précises et rapides (conduisant à une satisfaction plus élevée), et l'entreprise ne gaspille pas d'argent en appelant une IA coûteuse pour des tâches triviales. C'est gagnant-gagnant: meilleure prestation de service et coûts optimisés.
Stratégies pratiques d'économie pour l'utilisation des modèles d'IA
Pour conclure, voici quelques stratégies pratiques que toute entreprise peut mettre en œuvre pour économiser des coûts lors de l'utilisation de modèles d'IA:
Choisir le bon modèle pour la tâche: Ne vous rabattez pas par défaut sur le modèle le plus puissant (et le plus cher) pour tout. Utilisez des modèles plus petits ou spécialisés pour les tâches simples et réservez les grands modèles pour quand ils sont vraiment nécessaires. Par exemple, utilisez un modèle rapide et bon marché pour la classification ou les réponses routinières, et n'appelez GPT-4 ou Claude que pour les requêtes complexes.
Exploiter les embeddings et la récupération: Au lieu d'alimenter de grands morceaux de texte dans un modèle génératif (ce qui coûte beaucoup de tokens), utilisez des modèles d'embedding pour rechercher dans votre base de connaissances. Cela peut réduire drastiquement la taille du contexte nécessaire. Récupérer-puis-lire est bien moins cher que tout-lire. Comme montré, les appels d'embedding coûtent des fractions de centime et peuvent réduire la taille de prompt que vous donnez à un modèle coûteux.
Utiliser la mise en cache et la réutilisation: Si votre application voit des questions répétées ou doit faire référence aux mêmes données fréquemment, mettez en cache ces réponses d'IA ou résultats d'analyse. Par exemple, si 100 utilisateurs posent la même question, vous devriez récupérer une réponse stockée (ou au moins un contexte stocké) après la première fois, plutôt que de payer pour 100 appels d'IA séparés. Certaines plateformes (comme la mise en cache de prompts d'AWS Bedrock) offrent même des remises intégrées pour le contenu répété.
Fine-tuner ou personnaliser les modèles: Investir dans le fine-tuning d'un modèle sur vos données de domaine peut rapporter en améliorant la précision et l'efficacité. Un modèle fine-tuné nécessite souvent des prompts plus courts ou peut fonctionner à une température plus basse (moins de variabilité) pour obtenir la sortie désirée, ce qui peut réduire l'utilisation de tokens. Le fine-tuning de modèles plus petits peut les rapprocher des performances de modèles plus grands sur des tâches spécifiques, vous permettant d'utiliser un modèle moins cher sans sacrifier la qualité.
Surveiller l'utilisation et optimiser les prompts: Gardez un œil sur votre utilisation de tokens. Parfois les prompts incluent du texte inutile (instructions trop verbeuses ou messages système) qui font grimper les coûts. Rationalisez les prompts à l'essentiel. Pour les chatbots, tronquez l'historique non pertinent quand possible. Les petites économies par appel s'additionnent sur des milliers d'appels.
Explorer les remises sur volume et les forfaits: À mesure que votre utilisation augmente, renseignez-vous sur les plans d'utilisation engagée. Les fournisseurs cloud et les entreprises d'API ont souvent des niveaux de tarification entreprise ou des remises en volume – par exemple, des tarifs réduits au-delà d'un certain nombre de tokens, ou des forfaits mensuels pour une capacité définie. Les grandes entreprises peuvent négocier des accords personnalisés; les PME pourraient bénéficier de forfaits prépayés si disponibles. Assurez-vous de ne pas être sur un plan purement pay-as-you-go si votre volume vous qualifierait pour un tarif effectif moins cher sous un abonnement.
Équilibrer précision et coût pour le ROI: Déterminez le niveau de performance d'IA dont vous avez réellement besoin. Dans certains scénarios de service client, une réponse parfaitement élaborée pourrait ne pas être nécessaire si une réponse rapide "suffisamment bonne" résout le problème – le modèle moins cher pourrait suffire. Dans d'autres cas (juridique, médical, décisions critiques), le coût plus élevé d'un modèle haut de gamme est justifié. Alignez vos dépenses avec la valeur commerciale que l'IA fournit. Parfois une légère baisse de "créativité" ou de nuance du modèle peut économiser beaucoup d'argent sans inconvénient sérieux pour l'expérience utilisateur.
Garder les données locales quand nécessaire: Si la conformité ou la latence est une préoccupation, envisagez des modèles sur site ou spécifiques à une région pour éviter des passerelles sécurisées coûteuses ou une haute latence (qui peut affecter le coût si vous devez utiliser certaines instances dédiées). Exécuter un modèle open-source sur votre propre matériel a un coût fixe qui, au-delà d'une certaine échelle, pourrait être inférieur aux appels API – particulièrement pertinent pour les entreprises traitant d'énormes volumes de données.
En appliquant ces stratégies, les entreprises grandes et petites peuvent exploiter efficacement les modèles d'IA sans se ruiner. Le thème clé est l'optimisation – de la sélection de modèle, de la conception de prompt, et de l'architecture globale du système (potentiellement en utilisant plusieurs modèles de concert). Comme l'exemple de Dialogica le montre, une approche multi-modèles réfléchie peut livrer des solutions robustes basées sur l'IA à une fraction du coût des implémentations naïves.
Conclusion
En résumé, en comparant les principaux modèles d'IA comme GPT-4, PaLM 2, Claude, Cohere, et autres, il est clair qu'il n'existe pas de solution universelle. Les startups peuvent graviter vers des modèles rentables ou des utilisations créatives d'IA open-source; les PME mélangeront et assortiront les services pour obtenir la meilleure valeur; les grandes entreprises exploiteront leur échelle pour négocier des accords et déployer des systèmes multi-modèles pour l'efficacité. Les déploiements les plus réussis utilisent souvent une combinaison de modèles et techniques, comme illustré par la conception de Dialogica, pour atteindre à la fois haute performance et rentabilité. Avec une planification minutieuse et les stratégies décrites ci-dessus, les entreprises peuvent donner du pouvoir à leurs équipes orientées client avec l'IA tout en gardant les coûts bien sous contrôle.
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