Flowstack

L'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) dans vos applications ouvre des possibilités incroyables, mais elle engendre également de nouveaux défis. Le suivi des appels API, la compréhension de la consommation de tokens, la gestion des coûts entre différents modèles et la garantie de performances fluides peuvent rapidement devenir complexes. Flowstack fournit les outils essentiels d'analyse, de surveillance et d'optimisation spécialement conçus pour les applications basées sur les LLM, vous aidant à retrouver clarté et contrôle avec une configuration minimale.

Flowstack est conçu pour les développeurs et les équipes comme la vôtre qui ont besoin d'une visibilité simple sur la façon dont leurs LLM sont utilisés. Au lieu de vous débattre avec des outils de surveillance génériques ou de créer des systèmes de journalisation personnalisés, vous pouvez obtenir des informations détaillées spécifiques aux LLM en ajoutant seulement deux lignes de code à vos appels API existants. Cela vous permet de vous concentrer sur la création de fonctionnalités exceptionnelles, en étant sûr de comprendre les aspects opérationnels de votre intégration d'IA.

Principales Capacités

• 📊 Surveillance Complète de l'Utilisation : Suivez les indicateurs clés, notamment les requêtes API, le nombre de tokens (prompt et completion), les accès au cache et les schémas d'activité globaux. Cela vous donne une image claire de la façon dont les utilisateurs interagissent avec vos fonctionnalités LLM.

• 💰 Analyse Détaillée des Coûts : Comprenez précisément ce que vous coûtent les différents utilisateurs, les requêtes API spécifiques ou les différents modèles LLM. Décomposez les dépenses pour identifier les zones à coût élevé et prenez des décisions éclairées sur l'allocation des ressources.

• ⚙️ Optimisation des Performances et des Dépenses LLM : Implémentez facilement des optimisations essentielles sans modifications importantes du code. Ajoutez la mise en cache à distance pour réduire la latence et le coût des requêtes répétées, définissez des limites de débit pour prévenir les abus ou les pics inattendus, et activez les nouvelles tentatives automatiques pour les problèmes de réseau transitoires.

• 🔍 Recherche et Filtrage des Données d'Interaction : Utilisez de puissantes capacités de recherche pour trouver des mots-clés spécifiques dans vos données de requête et de réponse. Appliquez des filtres sur plusieurs colonnes pour isoler rapidement les interactions en fonction de l'ID utilisateur, du modèle utilisé, des mots-clés ou d'autres paramètres pour le débogage ou l'analyse.

• 🔌 Intégration avec un Effort Minimal : Démarrez en quelques minutes. Mettez simplement à jour l'URL de base dans vos appels API LLM et incluez votre clé API Flowstack. Il n'y a pas besoin de SDK complexes ou de modifications d'infrastructure. Consultez la documentation pour des exemples utilisant cURL, Python et Node.js.

• 🌐 Compatibilité Étendue avec les LLM : Flowstack fonctionne de manière transparente avec de nombreux fournisseurs de LLM populaires. Il prend actuellement en charge OpenAI, Anthropic, AI21, AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI et Mistral, vous permettant de surveiller divers modèles à partir d'une seule plateforme.

Scénarios Pratiques avec Flowstack

Imaginez comment Flowstack pourrait simplifier votre flux de travail :

1. Maîtriser l'Envolée des Coûts : Votre application utilise plusieurs LLM, et les coûts augmentent de façon inattendue. En utilisant l'analyse des coûts de Flowstack, vous identifiez rapidement qu'une fonctionnalité spécifique, récemment lancée et reposant sur un modèle premium, est responsable de 70 % de l'augmentation. Vous pouvez maintenant décider d'optimiser les prompts de la fonctionnalité, de passer à un modèle plus économique pour certaines tâches ou d'ajuster l'accès des utilisateurs.

2. Améliorer la Réactivité de l'Application : Les utilisateurs signalent une lenteur occasionnelle lors de l'utilisation d'un outil de résumé alimenté par l'IA. La surveillance de Flowstack montre des requêtes fréquentes et identiques atteignant votre LLM. En activant la mise en cache à distance de Flowstack avec un simple commutateur de paramètre, vous servez ces requêtes courantes instantanément à partir du cache, réduisant considérablement la latence et les coûts API sans écrire de logique de mise en cache personnalisée.

3. Déboguer les Problèmes Signalés par les Utilisateurs : Un utilisateur signale avoir reçu des réponses étranges ou non pertinentes de votre assistant IA. En utilisant la fonction de recherche de Flowstack, vous filtrez les journaux par l'ID de cet utilisateur et recherchez des mots-clés liés à sa requête. Vous trouvez rapidement les paires requête-réponse exactes, ce qui vous permet d'analyser le prompt et le comportement du modèle pour diagnostiquer et résoudre le problème sous-jacent.

Prenez le Contrôle de Vos Opérations LLM

Flowstack offre une solution pratique et facile à mettre en œuvre pour comprendre et gérer votre utilisation et vos coûts LLM. En fournissant des analyses claires et des outils d'optimisation simples, il vous permet de créer et de faire évoluer des fonctionnalités d'IA avec plus de confiance et d'efficacité. Pendant notre période bêta, Flowstack est disponible entièrement gratuitement, offrant une utilisation illimitée et un support prioritaire en échange de vos précieux commentaires.