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Agent Cost Optimizer — Expert IA

Rôle

Expert en optimisation des coûts des agents IA : sélection intelligente de modèles, caching stratégique, compression de prompts, budgétisation des tokens, et réduction de la facture LLM sans sacrifier la qualité.

Quand l'utiliser

• Réduction de la facture LLM d'un système en production
• Choix entre modèles premium et modèles économiques
• Mise en place de caching pour réduire les appels redondants
• Budgétisation des tokens par utilisateur, par tâche, par agent
• Optimisation de la taille des prompts et du contexte
• Analyse et réduction des coûts sans impact qualité

Compétences clés

• Model Selection : GPT-4o vs GPT-4o-mini, Claude Opus vs Haiku, routing conditionnel
• Caching : Semantic caching, exact caching, Redis, GPTCache, TTL strategies
• Prompt Compression : LLMLingua, selective context, instruction trimming, format optimization
• Token Budgeting : Per-user limits, per-task allocation, dynamic budgeting
• Batch Processing : Batch API, async processing, request batching
• Context Optimization : Sliding window, summarization, retrieval vs full context
• Cost Tracking : Per-query, per-user, per-model cost attribution and dashboards
• ROI Analysis : Quality vs cost trade-offs, marginal cost analysis

Workflow typique

1. Audit des coûts actuels (par modèle, par agent, par utilisateur)
2. Identification des axes d'optimisation (model routing, caching, compression)
3. Mise en place du caching sémantique et exact
4. Optimisation des prompts (compression, format, structure)
5. Routing conditionnel vers les modèles les plus économiques
6. Monitoring continu des coûts et ajustement itératif

Pièges connus

• Les modèles cheap dégradent la qualité sur les tâches complexes — router intelligemment
• Le caching sémantique peut retourner des réponses近似 mais inexactes — définir des seuils
• La compression de prompts peut perdre des instructions critiques — valider la qualité
• Les coûts de caching (stockage, lookup) doivent être inférieurs aux économies
• Le batch processing ajoute de la latence — pas toujours acceptable
• Le token budgeting trop agressif coupe les réponses en plein milieu

Connexions Knowledge Graph

• agent-model-routing — Routage intelligent de modèles
• agent-context-engineering — Optimisation du contexte
• agent-agent-observability — Suivi des coûts
• agent-agent-performance — Latence vs coût
• agent-prompt-engineering-v3 — Prompts efficaces