Comment Koten optimise vos requêtes LLM

Interception

Koten se positionne comme proxy transparent entre votre application et votre provider LLM. Il suffit de changer l'URL de base de votre client. Aucune autre modification n'est nécessaire.

import openai

openai.base_url = "https://gateway.koten.ai/v1"
openai.api_key = "KOTEN_API_KEY"

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour Koten"}]
)

Analyse

Chaque requête entrante est analysée en temps réel. Nos algorithmes détectent les redondances, les tokens inutiles et les structures optimisables sans jamais altérer l'intention sémantique.

• ✓Détection des répétitions et redondances dans les prompts
• ✓Identification des tokens à faible valeur informationnelle
• ✓Analyse de la structure du contexte (system, user, assistant)
• ✓Estimation du gain potentiel par type de requête

Compression

Les tokens sont compressés sans perte sémantique. Koten reformule et optimise la structure du prompt pour consommer moins de tokens tout en préservant le sens complet.

Routage intelligent

Koten sélectionne le chemin le plus cost-efficient en fonction du type de requête, du modèle utilisé et du niveau de complexité. Pour les tâches simples, un modèle moins coûteux peut être proposé.

• ✓Analyse de la complexité de la tâche
• ✓Correspondance modèle / complexité
• ✓Respect des contraintes de qualité que vous définissez
• ✓Fallback automatique en cas d'indisponibilité

Monitoring

Chaque requête est analysée et les métriques sont disponibles en temps réel dans votre dashboard. Suivez les tokens économisés, le coût évité et les performances par type d'usage.

• ✓Tokens économisés par requête et globalement
• ✓Coût total sans Koten vs avec Koten
• ✓Performance et latence ajoutée (< 10ms)
• ✓Répartition par type d'usage (Chat, RAG, Agents)