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Économiser des tokens sans sacrifier la qualité

7 techniques concrètes pour réduire ta consommation de tokens avec n'importe quel LLM. Applicables aujourd'hui.

15 mai 2025·5 min de lecture

Économiser des tokens sans sacrifier la qualité

Chaque token compte — surtout sur des APIs de production. Voici 7 techniques que j'utilise au quotidien.

1. Prompt Caching (Claude)

Si tu envoies le même system prompt à chaque requête, active le cache :

messages=[{
    "role": "user",
    "content": [{
        "type": "text",
        "text": ton_gros_system_prompt,
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
    }]
}]

Résultat : jusqu'à 90% de réduction sur les tokens en cache. TTL de 5 minutes, renouvelable.

2. Modèle adapté à la tâche

TâcheModèle recommandé
Classification simpleHaiku 4.5
Résumé / extractionHaiku 4.5
Code complexe, raisonnementSonnet 4.6
Tâche multi-étapes longueOpus 4.7

Ne pas utiliser Opus pour classifier des tickets de support.

3. Structured Output

Au lieu de demander une explication en prose et de parser ensuite, demande directement du JSON :

Réponds UNIQUEMENT avec ce JSON, sans texte avant ni après :
{"sentiment": "positive|negative|neutral", "score": 0.0-1.0}

Économie : 30-60% selon les cas (pas de blabla introductif).

4. Contexte minimal ciblé

Envoie uniquement les lignes de code pertinentes, pas le fichier entier. Ajoute // ... (reste du fichier) pour indiquer ce que tu omets.

5. Instructions courtes et directives

❌ "Pourriez-vous s'il vous plaît analyser le code ci-dessous et me dire si vous remarquez des problèmes potentiels..."

✅ "Bugs dans ce code :"

6. Batch processing

Regroupe plusieurs petites requêtes en une :

Traite ces 10 titres d'un coup. Pour chacun, retourne un JSON avec slug et meta_description.

1. "..."
2. "..."

7. Résumer l'historique long

Pour les conversations longues, utilise /compact (Claude Code) ou résume manuellement le contexte avant de continuer :

"Contexte : on a implémenté X et Y. Bug actuel : Z. Continue depuis là."


Estimation d'économies combinées : 40-70% selon ton usage.

#tokens#prompt-engineering#cost#llm
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