Améliorez vos prompts ChatGPT avec llm.report : L'outil open-source pour le suivi et l'analyse de vos API OpenAI

Vous utilisez les API OpenAI comme ChatGPT pour votre entreprise ou vos projets personnels ? Vous cherchez un moyen simple et efficace de suivre vos coûts, d'analyser l'utilisation des tokens et d'améliorer la qualité de vos prompts ? Découvrez llm.report, une plateforme open-source conçue pour vous faciliter la vie.

Pourquoi choisir llm.report pour l'analyse de vos API OpenAI ?

llm.report offre une solution complète pour le suivi et l'analyse de vos interactions avec les API OpenAI. Profitez d'une visibilité claire sur l'utilisation de vos ressources et identifiez les opportunités d'optimisation.

• Analyse des coûts API OpenAI : Visualisez vos dépenses et comprenez où va votre argent. Optimisez votre budget en identifiant les prompts les plus coûteux.
• Suivi précis de l'utilisation des tokens : Évitez les dépassements de budget en surveillant de près votre consommation de tokens. Optimisez vos prompts pour réduire leur longueur et maximiser leur efficacité.
• Journalisation détaillée de vos requêtes : Archivez et analysez vos requêtes et vos réponses API pour améliorer la qualité de vos prompts. Accédez facilement à l'historique de vos interactions.

Plongez au cœur de vos logs OpenAI API

Les logs sont une mine d'informations précieuses pour optimiser vos prompts et améliorer la performance de vos applications. llm.report vous permet de:

• Visualiser vos logs : Accédez facilement à toutes vos requêtes et réponses API OpenAI.
• Analyser vos prompts : Identifiez les prompts performants et ceux qui nécessitent des améliorations.
• Optimiser vos interactions : Améliorez continuellement la qualité de vos prompts en fonction des résultats obtenus.

Comprenez l'impact de l'IA sur vos utilisateurs

Suivez l'utilisation de vos applications IA par utilisateur pour une meilleure compréhension de l'impact de l'IA sur votre business. Avec llm.report, vous pouvez:

• Calculer le coût par utilisateur : Visualisez le coût de l'IA pour chaque utilisateur de votre application et optimisez l'allocation de vos ressources.
• Identifier les tendances d'utilisation : Comprenez comment vos utilisateurs interagissent avec l'IA et identifiez les opportunités d'amélioration.
• Personnaliser l'expérience utilisateur : Offrez une expérience sur mesure à vos utilisateurs en fonction de leur utilisation de l'IA.

Installation facile et rapide : Votre guide de démarrage avec llm.report

llm.report peut être installé en auto-hébergement pour un contrôle total de vos données. Démarrez en quelques étapes simples:

1. Clonez le dépôt GitHub: git clone https://github.com/dillionverma/llm.report.git
2. Accédez au répertoire: cd llm.report
3. Installez les dépendances: yarn
4. Configurez les variables d'environnement : Copiez le fichier .env.example vers .env et renseignez les variables nécessaires, notamment NEXTAUTH_SECRET.
5. Lancez l'application : Avec Docker et Docker Compose installés, exécutez yarn dx pour démarrer une instance Postgres locale avec des utilisateurs de test.

llm.report est un outil puissant pour l' analyse des logs ChatGPT API et l' optimisation des coûts OpenAI API. Commencez dès aujourd'hui à améliorer vos prompts et à optimiser votre budget !