Améliorez votre ChatGPT : Découvrez llm.report pour l'analyse OpenAI

Vous utilisez ChatGPT et autres modèles de langage d'OpenAI ? Découvrez comment llm.report peut vous aider à optimiser vos requêtes API, suivre vos coûts et, surtout, améliorer vos prompts ! Cette plateforme open-source d'analyse et de logging est un outil indispensable pour tous ceux qui exploitent la puissance de l'IA.

Pourquoi choisir llm.report pour vos projets OpenAI ?

llm.report offre une visibilité complète sur vos interactions avec l'API OpenAI. Suivez votre consommation de tokens, analysez vos dépenses et identifiez les prompts les plus performants. L'objectif ? Optimiser votre utilisation des modèles de langage d'OpenAI et réduire vos coûts.

Obtenez des données précieuses avec l'analyse API OpenAI sans code.

Analysez facilement vos coûts et l'utilisation de tokens de l'API OpenAI grâce à cette solution sans code. Un tableau de bord clair et intuitif vous permet de visualiser rapidement les données clés. Vous visualisez combien chaque requête coûte et consomme.

• Suivi précis de l'utilisation des tokens.
• Visualisation des coûts par requête et par utilisateur.
• Identification des modèles les plus coûteux et des axes d'optimisation.

Enregistrez vos données de prompts ChatGPT et affinez-les.

llm.report vous offre la possibilité de logger toutes vos requêtes et réponses API OpenAI. Analysez ces logs pour identifier les prompts les plus efficaces et les moins performants. Améliorez votre stratégie de prompts ChatGPT.

• Analyse détaillée des requêtes et des réponses.
• Identification des erreurs et des problèmes potentiels.
• Optimisation de la qualité des prompts pour de meilleurs résultats.

Mesurez le coût par utilisateur de votre application IA.

Comprenez l'impact de chaque utilisateur sur vos coûts globaux d'API OpenAI pour une meilleure gestion budgétaire. Vous visualisez clairement qui consomme le plus de ressources.

• Répartition précise des coûts par utilisateur.
• Identification des utilisateurs les plus gourmands en ressources.
• Optimisation de l'utilisation pour chaque utilisateur.

Installation facile pour un suivi efficace de vos prompts

llm.report propose deux options d'installation : auto-hébergée ou via un cloud. L'installation auto-hébergée vous donne un contrôle total, tandis que l'installation cloud simplifie le processus de configuration.

Installation auto-hébergée

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 : cp .env.example .env
5. Générez un NEXTAUTH_SECRET avec openssl rand -base64 32 et ajoutez-le à .env
6. Lancez l'application : yarn dx

Technologie avancée au service de l'analyse de vos prompts.

L'application est construite avec des technologies modernes telles que Next.js, TypeScript et Tailwind CSS. Elle intègre également des outils puissants comme Postgres, NextAuth.js et Stripe.

Contribuez à l'amélioration continue de llm.report

llm.report est un projet open-source, votre contribution est précieuse. Vous pouvez signaler des bugs, proposer des améliorations ou même développer de nouvelles fonctionnalités. N'hésitez pas à faire une pull request !

Transformez la manière dont vous utilisez OpenAI. Suivez, analysez et optimisez vos interactions avec ChatGPT grâce à llm.report.