Optimisation des Couts LLM : Tokens, Prompt Caching, Model Routing & FinOps IA
Maîtrisez les leviers techniques et organisationnels pour réduire de 50 à 90 % la facture de vos applications LLM en production. Cette formation hands-on de 3 jours couvre le diagnostic des coûts, le prompt caching, la Batch API, le semantic caching, le model routing, la distillation de modèles et la gouvernance FinOps IA.
- Cartographier la structure de couts d'une application LLM existante et etablir un baseline financier mesurable par poste de depense
- Analyser les modes de facturation (tokens standard, cached, batch, fine-tuning) des principaux providers OpenAI, Anthropic, Mistral et Google pour selectionner le modele le plus rentable par cas d'usage
- Implementer une strategie de prompt caching et de semantic caching reduisant jusqu'a 90 % le cout des tokens recurrents
- Configurer une Batch API pour diminuer de 50 % les couts des traitements asynchrones a volume eleve
- Concevoir une architecture de model routing combinant LLM principal, small language models et regles de fallback
- Appliquer des techniques de compression de prompts (LLMLingua-2) et d'optimisation RAG (chunking, re-ranking) pour reduire de 50 % les tokens en contexte
- Evaluer la pertinence d'une distillation de modele sur un cas d'usage metier en mesurant le compromis cout, qualite et latence
- Construire un dashboard d'observability mesurant couts, latence et qualite par feature, avec alertes budgetaires automatisees
- Formaliser une politique de gouvernance FinOps IA (allocation, chargeback, budgets, negociation fournisseurs) adaptee a son organisation
- Elaborer un plan d'action 30/60/90 jours avec ROI chiffre, proprietaires identifies et indicateurs de suivi
Cette formation s'adresse aux profils techniques et aux decideurs qui pilotent ou exploitent des applications LLM en production : AI Engineers et LLM Engineers, architectes data, cloud et IA, tech leads et lead developers, DSI et responsables produit avec un budget IA, FinOps practitioners en charge de l'AI spend, CTO de start-up ou de scale-up dont la facture LLM depasse 1 000 EUR par mois. La formation est egalement pertinente pour les profils mixtes technico-financiers (controllers cloud, responsables couts cloud) cherchant a integrer la dimension IA generative dans leur cadre FinOps.
Avoir deja manipule une API LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral ou Google Vertex) au moins une fois en lecture/ecriture. Notions de programmation Python suffisantes pour lire et adapter du code (boucles, fonctions, dictionnaires). Idealement, disposer d'un cas d'usage IA en POC ou en production que vous souhaitez optimiser. Connaissance de base d'un editeur de code et d'un terminal. Aucun prerequis en machine learning ni en mathematiques.
Prix par participant
Financement CPF, OPCO ou France Travail
Organisme certifié Qualiopi
Garantie qualité et éligibilité aux financements publics
Formation intra-entreprise
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