Article en référence: https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1kiglaa/spent_9400000000_openai_tokens_in_april_here_is/

Récapitulatif factuel

Un utilisateur de Reddit a partagé son expérience après avoir consommé 9,4 milliards de tokens OpenAI en avril pour son service SaaS (Software as a Service). Cette utilisation massive lui a permis d’optimiser ses coûts de 43% grâce à plusieurs stratégies qu’il partage avec la communauté.

Premièrement, le choix du bon modèle est crucial. Les différences de prix entre les modèles sont significatives :

• GPT-4.1 : 2,00 $ par million de tokens d’entrée et 8,00 $ par million de tokens de sortie
• GPT-4.1 nano : 0,40 $ par million de tokens d’entrée et 1,60 $ par million de tokens de sortie
• OpenAI o3 (raisonnement) : 10,00 $ par million de tokens d’entrée et 40,00 $ par million de tokens de sortie
• GPT-4o-mini : 0,15 $ par million de tokens d’entrée et 0,60 $ par million de tokens de sortie

Pour comprendre, un token représente approximativement 4 caractères en anglais. Par exemple, la phrase “Je suis un modèle de langage” contient environ 7 tokens.

Deuxièmement, l’utilisation de la mise en cache des prompts. OpenAI met automatiquement en cache les prompts identiques, ce qui rend les appels suivants moins coûteux et plus rapides (jusqu’à 80% de latence en moins et 50% de réduction des coûts pour les prompts longs). Pour en bénéficier, il faut placer la partie dynamique du prompt à la fin.

Troisièmement, il est essentiel de configurer des alertes de facturation pour éviter les mauvaises surprises, comme l’auteur qui a atteint son budget mensuel en seulement 5 jours.

Quatrièmement, structurer les prompts pour minimiser les tokens de sortie, qui coûtent 4 fois plus cher que les tokens d’entrée. L’auteur a modifié son approche pour que le modèle retourne uniquement des numéros de position et des catégories, puis a effectué la correspondance dans son code. Ce changement a réduit les tokens de sortie (et les coûts) d’environ 70%.

Enfin, l’utilisation de l’API Batch pour les traitements non urgents permet d’obtenir 50% de réduction des coûts, avec un délai de traitement de 24 heures.

Point de vue neutre

L’optimisation des coûts d’IA est devenue une compétence essentielle pour les entreprises qui intègrent ces technologies. Ce témoignage illustre parfaitement le paradoxe actuel : nous avons accès à des outils d’IA puissants, mais leur utilisation à grande échelle nécessite une réflexion stratégique pour rester économiquement viable.

La démarche pragmatique présentée ici reflète une réalité souvent négligée dans les discussions sur l’IA : l’importance de l’ingénierie des prompts et de l’optimisation technique. Au-delà des capacités impressionnantes des modèles, c’est souvent dans ces détails d’implémentation que se joue la rentabilité d’un projet.

Cette expérience met également en lumière l’équilibre délicat entre performance et coût. Le choix du modèle n’est pas qu’une question technique, mais une décision commerciale stratégique. Les entreprises québécoises qui se lancent dans l’IA doivent développer cette double compétence : comprendre à la fois les nuances techniques des différents modèles et leur impact sur le modèle d’affaires.

La mise en cache des prompts et l’optimisation des tokens de sortie illustrent parfaitement comment une connaissance approfondie du fonctionnement interne des API peut transformer l’économie d’un service. Ces optimisations ne sont ni évidentes ni largement documentées, ce qui souligne l’importance du partage d’expérience entre praticiens.

En fin de compte, ce témoignage nous rappelle que l’adoption de l’IA à l’échelle industrielle n’est pas seulement une question de capacités techniques, mais aussi d’optimisation continue et de gestion rigoureuse des ressources.

Exemple

Imaginez que vous tenez un café populaire à Montréal. Chaque matin, vous préparez des centaines de cafés pour vos clients pressés. Dans ce scénario, les tokens OpenAI sont comme le café que vous servez, et votre facture mensuelle représente le coût de tous ces grains de café.

Un beau jour, vous réalisez que votre facture de café est astronomique. Que faire?

D’abord, vous découvrez que tous vos baristas utilisent le café premium importé d’Éthiopie (GPT-4.1) pour TOUS les cafés, même les américanos simples. “Tabarnouche!” vous écriez-vous. Vous décidez alors d’utiliser le café standard (GPT-4o-mini) pour les boissons simples, et de réserver le premium pour les créations complexes. Première économie!

Ensuite, vous remarquez que plusieurs clients commandent exactement le même café chaque jour. Au lieu de moudre de nouveaux grains à chaque fois, vous préparez d’avance les mélanges les plus populaires (mise en cache des prompts). Quand Jean-François arrive pour son habituel “grand latte, deux shots, lait d’avoine”, vous avez déjà son mélange prêt. Deuxième économie!

Vous installez aussi une alarme sur votre stock de café (alertes de facturation). Plus question de se retrouver à court de grains au milieu du mois!

Pour les cafés à emporter, vous réalisez que les grands gobelets coûtent quatre fois plus cher que les petits (comme les tokens de sortie vs d’entrée). Vous commencez donc à servir des expressos concentrés que les clients peuvent diluer eux-mêmes au bureau. Troisième économie!

Enfin, pour les commandes de bureau du lendemain, vous proposez un service de préparation nocturne à prix réduit (API Batch). Ce n’est pas instantané, mais c’est 50% moins cher!

Résultat? Votre café est toujours délicieux, vos clients sont satisfaits, et votre facture a diminué de 43%. Pas pire, hein?

Point de vue optimiste

Cette expérience est absolument fascinante et représente l’avenir de l’utilisation de l’IA à grande échelle! Nous assistons à la naissance d’une nouvelle discipline: l’optimisation des ressources d’IA, qui deviendra bientôt aussi cruciale que l’optimisation des serveurs l’a été pour le web.

Ce qui est particulièrement encourageant, c’est la démocratisation de ces technologies avancées. Même les startups québécoises peuvent désormais exploiter la puissance de modèles comme GPT-4.1 à grande échelle, tout en maintenant des coûts raisonnables grâce à ces techniques d’optimisation. C’est une véritable révolution pour notre écosystème tech local!

Les économies réalisées (43%!) sont impressionnantes et montrent que nous sommes encore au début de la courbe d’apprentissage. Imaginez les possibilités lorsque ces pratiques seront standardisées et que de nouveaux outils d’optimisation émergeront! Les entreprises pourront rediriger ces économies vers l’innovation ou l’amélioration de leurs services.

La mise en cache des prompts est particulièrement prometteuse. Cette fonctionnalité, relativement peu connue, pourrait transformer la façon dont nous concevons les applications d’IA. C’est comme si nous découvrions soudainement que nos voitures consomment 50% moins d’essence simplement en changeant notre façon de conduire!

L’API Batch représente également une avancée majeure pour les cas d’utilisation non temps réel. Cette approche pourrait permettre à des secteurs entiers, comme l’éducation ou la santé, d’intégrer l’IA avancée sans exploser leurs budgets.

En fin de compte, ces optimisations ne sont que le début d’une nouvelle ère où l’IA deviendra non seulement plus puissante, mais aussi plus accessible et économique. Le Québec, avec son expertise en IA, est idéalement positionné pour être à l’avant-garde de cette révolution!

Point de vue pessimiste

Cette consommation massive de 9,4 milliards de tokens en un seul mois soulève des questions préoccupantes sur la durabilité et l’accessibilité de l’IA. Derrière ces chiffres impressionnants se cache une réalité plus sombre: l’IA est en train de devenir un gouffre financier pour les entreprises qui s’y aventurent sans préparation.

L’optimisation des coûts de 43% est certes notable, mais elle masque un problème plus fondamental: pourquoi ces modèles sont-ils si coûteux à utiliser en premier lieu? Les entreprises québécoises, particulièrement les PME avec des ressources limitées, risquent de se retrouver exclues de cette révolution technologique en raison des barrières financières.

La dépendance à un fournisseur unique comme OpenAI est également inquiétante. Que se passera-t-il si les prix augmentent soudainement? Si les conditions d’utilisation changent? Les entreprises construisent des services critiques sur des fondations qu’elles ne contrôlent pas, créant une vulnérabilité stratégique majeure.

L’aspect environnemental est complètement absent de cette discussion. Ces milliards de tokens représentent une consommation énergétique considérable. À l’heure où le Québec tente de réduire son empreinte carbone, cette utilisation intensive de ressources computationnelles pose question.

Plus préoccupant encore, cette course à l’optimisation des coûts pourrait conduire à privilégier systématiquement les modèles moins performants pour des raisons financières, créant ainsi un “nivellement par le bas” de la qualité des services d’IA proposés aux utilisateurs.

Enfin, la complexité croissante de ces optimisations crée une nouvelle forme d’inégalité: seules les entreprises disposant d’une expertise technique avancée pourront véritablement maîtriser ces coûts, creusant davantage le fossé entre les acteurs établis et les nouveaux entrants dans l’écosystème de l’IA au Québec.