Optimisation
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Streaming, parallelisation, batching : agents IA 5x plus rapides
Une application LLM lente est une application abandonnee. Les utilisateurs en 2026 attendent une experience reactive, comparable a celle des produits maitrises (Cursor, Claude Code, ChatGPT). Pourtant, beaucoup d'applications LLM construites en interne souffrent de latences a deux ou trois chiffres en secondes. Pour la majorite des cas, ce n'est pas une fatalite mais le resultat d'implementations naives. Trois techniques bien connues mais mal exploitees produisent des accelerations spectaculaire
Optimiser sa fenetre de contexte LLM : chunking, resume, pruning
La promesse des fenetres de contexte massives en 2026 (jusqu'a 2 millions de tokens chez certains providers) a libere les developpeurs de la contrainte de taille. La realite est plus nuancee : ces fenetres geantes coutent cher, prennent du temps a traiter, et la qualite des reponses chute mesurablement quand le contexte depasse 200 000 tokens. Le phenomene "lost in the middle" est documente : les modeles oublient les informations introduites au milieu de longs prompts. Optimiser la fenetre de co
Prompt caching : diviser ses couts d'API LLM par 10
Vous envoyez le meme contexte de 50 000 tokens a chaque requete : un long system prompt, la documentation de votre application, des exemples few-shot, l'historique recent de la conversation. Sur 1 000 requetes par jour, c'est 50 millions de tokens d'entree facturees, soit environ 150 dollars par jour, soit 4 500 dollars par mois rien que pour le contexte que vous envoyez en boucle. Cette situation, courante en 2026, est exactement celle que le prompt caching resout. La technique, generalisee che
Optimiser les coûts LLM en production : techniques concrètes
Votre POC avec GPT-4 coûtait 50€/mois. En production avec 10,000 utilisateurs, la facture explose à 15,000€/mois. Ce scénario est courant. Voici les techniques pour réduire drastiquement vos coûts LLM sans sacrifier la qualité. Comprendre la structure des coûts Anatomie d'une facture LLM | Composant | Impact | Levier d'optimisation | |-----------|--------|----------------------| | Tokens d'entrée | 30-40% | Compression, cache | | Tokens de sortie | 50-60% | Contraintes, streaming | |
TOON : Réduire vos coûts LLM de 50% avec ce nouveau format de données
Chaque accolade, chaque guillemet, chaque crochet que vous envoyez à un LLM vous coûte de l'argent. Avec des payloads JSON volumineux, ces caractères structurels peuvent représenter jusqu'à 40% de votre consommation de tokens. TOON (Token-Oriented Object Notation), publié sous licence MIT en novembre 2025, promet de réduire cette facture de 30 à 60% sans sacrifier la précision des réponses. Le problème caché des tokens structurels Quand vous construisez des applications IA, le coût le plu