Stratégies d’optimisation des coûts IA
Une méthode pour réduire le coût d’API IA : prompts, outils, routage et monitoring.
The problem
Optimiser les coûts, c’est de l’ingénierie : mesurer → isoler le gaspillage → ajouter des garde-fous.
Pourquoi le coût semble imprévisible
- Prix différent selon les modèles
- Longueur du prompt et sortie variable
- Les agents amplifient les erreurs via retries et boucles
Décomposition : tokens + volume d’appels
La plupart des pertes viennent d’appels inutiles et de prompts trop longs.
Cas réel (ce que font les équipes)
Deux couches : des limites par requête (tokens + retries) et des budgets par agent (jour/semaine).
Optimisation (en couches)
- Couche 1 : hygiène des prompts.
- Couche 2 : design du workflow (cache, moins d’outils).
- Couche 3 : garde-fous (caps, budgets, détection d’anomalies).
Checklist
- Mesurer le coût par agent
- Plafonner retries et timeouts
- Alertes + hard stops