L’IA est aujourd’hui au cœur de l’innovation technologique. Choisir le bon modèle de langage IA et le bon fournisseur d’API peut être déterminant pour le succès de nombreuses entreprises. Face à une multitude d’options disponibles, il est crucial de comprendre les différences de performance, de coût et de capacité des divers modèles et fournisseurs. Cet article propose une analyse comparative approfondie des principaux modèles de langage IA et des fournisseurs d’API. Notre objectif est de vous fournir les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées et optimiser vos investissements en IA.
1- Modèle de langage de l’IA
Lorsqu’il s’agit de comparer les modèles de langage IA, plusieurs critères sont à considérer. Parmi eux, la compétence générale, le raisonnement, la connaissance, et la capacité de codage sont des mesures essentielles pour évaluer les performances.
Compétence générale (Chatbot Arena) : Ce critère évalue la capacité des modèles à mener des conversations naturelles et engageantes.
Raisonnement et Connaissance (MMLU) : ici, on mesure la capacité des modèles à traiter des informations complexes et à démontrer une compréhension approfondie des sujets variés.
Codage (HumanEVAL) : cette mesure évalue l’aptitude des modèles à générer du code de qualité, utile pour les développeurs et les applications techniques.
Chaque cas d’utilisation peut nécessiter des tests d’évaluation spécifiques. Par exemple, Chatbot Arena est idéal pour évaluer les capacités de communication, tandis que MMLU est plus approprié pour tester le raisonnement et les connaissances.
Qualité vs. Vitesse de sortie
Les modèles de langage IA varient non seulement en termes de qualité, mais aussi en termes de vitesse de sortie. Voici une comparaison des principaux modèles :
GPT-4 et GPT-4 Turbo : Ces modèles sont reconnus pour leur haute qualité, ils offrent une performance supérieure en termes de raisonnement et de génération de texte, mais avec une vitesse de sortie modérée.
Gemini 1.5 Pro et Flash Gemini 1.5 : ces modèles sont équilibrés, offrant une bonne combinaison de qualité et de vitesse.
Lama 3 (70B) et (8B) : ces modèles se distinguent par une vitesse de sortie élevée, mais avec des variations en termes de qualité.
Mixtral 8x22B et 8x7B : ces modèles offrent des performances stables, bien qu’ils soient plus coûteux.
Mistral 7B et Claude 3.5 Sonnet : modèles plus récents avec un bon rapport qualité/prix.
Haïku Claude 3 et Commande-R+ : Ces modèles se positionnent dans une gamme intermédiaire, offrant des performances raisonnables pour des coûts modérés.
Un compromis existe souvent entre la qualité et la vitesse de sortie, les modèles de meilleure qualité ayant généralement une vitesse de sortie plus faible.
Qualité vs Prix
Le coût des modèles d’IA est un facteur crucial pour les entreprises. Les prix peuvent varier considérablement, notamment entre les prix des tokens d’entrée et de sortie. Par exemple :
Prix d’entrée : Le coût par token inclus dans la demande envoyée à l’API.
Prix de sortie : Le coût par token généré par le modèle.
Le choix du modèle doit tenir compte du rapport qualité/prix, en évaluant la performance relative moyenne et le coût par million de tokens.
Tarification : prix d’entrée et de sortie
Les prix varient considérablement entre les tokens d’entrée et de sortie, avec des écarts de prix pouvant atteindre plus de 10 fois entre les modèles les plus chers et les moins chers.
Prix d’entrée : Coût par token inclus dans la demande ou le message envoyé à l’API, représenté en USD par million de tokens.
Prix de sortie : Coût par token généré par le modèle, représenté en USD par million de tokens.
Ces variations de prix doivent être soigneusement évaluées en fonction du cas d’utilisation spécifique pour optimiser les coûts globaux.
2- Points forts des fournisseurs d’API
Comparaison des Fournisseurs d’API
Les fournisseurs d’API jouent un rôle essentiel dans la performance globale des modèles d’IA. Voici une comparaison des principaux fournisseurs d’API en termes de vitesse de sortie et de prix :
Microsoft Azure et Amazon Bedrock : Ces géants du cloud offrent des solutions robustes avec des vitesses de sortie compétitives, mais à un coût souvent élevé.
Groq et Ensemble.ai : Fournisseurs émergents offrant des vitesses de sortie élevées et des prix compétitifs.
Perplexity et Deepinfra : ces fournisseurs se distinguent par des prix attractifs et une bonne performance.
Reproducible et DataBricks : Offrant des solutions fiables avec une bonne balance entre vitesse et coût.
OctoAI et Fireworks : idéaux pour les entreprises cherchant des alternatives rentables avec des performances respectables.
Vitesse de sortie vs prix
La vitesse de sortie est un critère déterminant pour de nombreuses applications en temps réel. Les petits fournisseurs émergents comme Groq et Ensemble.ai offrent souvent des vitesses de sortie élevées à des prix plus compétitifs que les grands fournisseurs établis. Le modèle Llama 3 Instruct (70B) se distingue particulièrement par son rapport qualité/prix attractif.
Tarification (Prix d’Entrée et de Sortie) : Llama 3 Instruct (70B)
Pour le modèle Llama 3 Instruct (70B), les prix d’entrée et de sortie sont également compétitifs :
Prix d’entrée : USD par million de tokens, plus le prix est bas, mieux c’est.
Prix de sortie : USD par million de tokens, les fournisseurs facturent généralement des prix différents pour les tokens d’entrée et de sortie.
Vitesse de sortie, au fil du temps : Llama 3 Instruct (70B)
La vitesse de sortie est mesurée en tokens par seconde reçus pendant que le modèle génère des tokens. Pour le Llama 3 Instruct (70B), les performances sont constantes, mais peuvent varier légèrement au fil du temps :
Vitesse de sortie : Mesurée en tokens par seconde.
Mesure au fil du temps : basée sur une mesure médiane par jour, prenant en compte plusieurs échantillons quotidiens pour assurer la précision.
Les fournisseurs plus petits et émergents offrent des vitesses de sortie élevées, bien que les vitesses précises fournies varient d’un jour à l’autre.
Choisir le bon modèle de langage IA et le fournisseur d’API nécessite une analyse minutieuse des besoins spécifiques de l’application, des performances des modèles, et des coûts associés. Cette analyse comparative met en lumière les points forts et les compromis de chaque option, vous aidant à prendre des décisions pour optimiser vos investissements en IA. En prenant en compte des critères tels que la qualité, la vitesse de sortie et le coût, vous pouvez sélectionner les solutions qui offrent le meilleur rapport qualité/prix pour vos cas d’utilisation spécifiques.
