Les fournisseurs de grands modèles de langage (LLM) facturent en fonction de l'utilisation des tokens, mais la structure de facturation peut être complexe. Ce signal décompose les trois composants principaux : les tokens d'entrée (prompt), les tokens de sortie (texte généré) et les hits de cache (contexte réutilisé). Comprendre ces distinctions est crucial pour les développeurs créant des applications d'IA, car les hits de cache peuvent réduire considérablement les coûts. Par exemple, la mise en cache des prompts fréquemment utilisés peut réduire les dépenses jusqu'à 90%. Cette connaissance permet aux développeurs de concevoir des systèmes plus efficaces et de choisir le plan tarifaire adapté à leur cas d'utilisation.
Un guide pratique pour comprendre la facturation des tokens dans les grands modèles de langage, couvrant les prix d'entrée, de sortie et de hits de cache pour l'optimisation des coûts.