L'économie des jetons

L'utilisation de l'IA s'étend des simples assistants vers des workflows agentiques plus lourds, des assistants de codage, des collaborateurs personnels et l'automatisation des workflows, ce qui impacte à la fois le prix des modèles de pointe et le nombre de jetons utilisés par résultat. Chaque récupération, appel d'outil, étape intermédiaire et boucle de raisonnement s'additionne.

Alors que beaucoup attribuent la hausse des coûts des jetons au prix des modèles eux-mêmes, l'architecture sous-jacente de l'IA en entreprise influence aussi ces coûts. 

Regardez ce webinar pour découvrir comment le contexte, le routage, l'apprentissage continu et la conception du harness influencent tous l'utilisation des jetons, et ce que vous pouvez faire pour y remédier. 

Ce que vous apprendrez

• Pourquoi l'efficacité des jetons est un problème d'architecture, et pas seulement de tarification des modèles.
• Comment un contexte de meilleure qualité et une récupération indexée réduisent le raisonnement inutile et améliorent les résultats.
• Comment concevoir le routage, l'apprentissage continu et les harness si vous voulez que les systèmes d'IA se développent durablement.