Un guide pratique de la référence de l'API Batch d'OpenAI

Avez-vous déjà été confronté à une limite de débit alors que vous aviez une montagne de données à traiter ? C'est un casse-tête classique pour les développeurs. Vous avez une tâche énorme à exécuter, mais envoyer des milliers de requêtes API une par une est lent, épuise votre budget, et c'est le moyen le plus sûr de vous faire bloquer. Mais que se passerait-il si vous n'aviez pas besoin de toutes les réponses à la seconde près ?

C'est là que l'API Batch d'OpenAI entre en jeu. C'est un outil conçu spécifiquement pour les tâches asynchrones, vous permettant de soumettre des travaux gigantesques, de vous en occuper plus tard et de revenir chercher les résultats une fois qu'ils sont prêts. Le meilleur dans tout ça ? Elle coûte deux fois moins cher et offre des limites de débit bien plus élevées.

Dans ce guide, nous allons explorer ce qu'est l'API Batch, comment elle fonctionne concrètement et dans quels cas elle excelle. Nous aborderons également la tarification et, surtout, nous discuterons des situations où une solution d'IA en temps réel est bien plus adaptée, notamment pour des domaines comme le support client.

Qu'est-ce que l'API Batch ?

Avant de commencer, clarifions rapidement la différence entre les API synchrones et asynchrones. Un appel d'API synchrone, c'est comme un appel téléphonique : vous posez une question et vous devez attendre en ligne pour une réponse immédiate. Un appel asynchrone, comme avec l'API Batch, s'apparente davantage à l'envoi d'un e-mail. Vous envoyez votre requête, vous retournez à vos autres tâches et vous recevez une notification lorsque la réponse est prête.

L'API Batch d'OpenAI est conçue précisément pour ce type de travail à grande échelle et non urgent. Selon la propre documentation d'OpenAI, elle traite ces tâches dans un délai de 24 heures et vous offre une belle réduction de 50 % par rapport à ses homologues en temps réel.

Cela la rend incroyablement utile pour plusieurs raisons :

• Elle vous fait économiser de l'argent : Cette réduction de 50 % est un avantage considérable lorsque vous classez des milliers d'avis de produits ou que vous intégrez une immense bibliothèque de contenu.

• Elle a des limites de débit plus élevées : L'API Batch fonctionne avec un quota distinct et plus généreux, basé sur le nombre de jetons que vous lui envoyez. Cela signifie que vos gros travaux hors ligne n'interféreront pas avec les appels d'API en temps réel quotidiens de votre application.

• Elle est conçue pour les tâches en masse : Si vous devez effectuer des évaluations, générer du contenu pour un site web entier ou analyser un ensemble de données massif, le faire en une seule fois est bien plus simple que de mettre en place un système de file d'attente complexe pour des appels synchrones.

Comment fonctionne l'API Batch d'OpenAI, étape par étape

Se lancer avec l'API Batch est un processus assez simple en cinq étapes. Décortiquons-le.

graph TD;

A[Étape 1 : Préparer le fichier de traitement par lots au format JSONL] --> B[Étape 2 : Télécharger le fichier via l'API Fichiers d'OpenAI];  

B --> C[Étape 3 : Créer et exécuter la tâche de traitement par lots];  

C --> D{Étape 4 : Vérifier l'état de la tâche};  

D -- en_cours --> D;  

D -- terminée --> E[Étape 5 : Obtenir vos résultats];  

D -- échouée/annulée --> F[Fin de la tâche];  

Étape 1 : Préparez votre fichier de traitement par lots au format JSONL

Tout d'abord, vous devez regrouper toutes vos requêtes individuelles dans un seul fichier. L'API Batch utilise le format JSON Lines, ou « .jsonl », qui n'est en fait qu'un fichier texte où chaque ligne est un objet JSON valide. Considérez chaque objet comme une requête API unique que vous souhaitez effectuer.

Voici à quoi ressembleraient deux requêtes dans un fichier « .jsonl » pour le point de terminaison « /v1/chat/completions » :

{"custom_id": "requete-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant serviable."}, {"role": "user", "content": "Quelle est la capitale de la France ?"}]}}  

{"custom_id": "requete-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant serviable."}, {"role": "user", "content": "Résumez l'intrigue de 'Dune'."}]}}  

Étape 2 : Téléchargez votre fichier

Une fois votre fichier « .jsonl » prêt, vous le téléchargez à l'aide de l'API Fichiers d'OpenAI. L'important ici est de définir le paramètre « purpose » sur « batch ». Cela indique à OpenAI que le fichier est destiné à une tâche de traitement par lots.

Étape 3 : Créez et exécutez la tâche de traitement par lots

Avec votre fichier téléchargé, vous pouvez maintenant lancer la tâche de traitement par lots. Vous utiliserez l'« input_file_id » que vous avez obtenu lors de l'étape de téléchargement du fichier. La « completion_window » est fixée à « 24h » pour le moment, il vous suffit donc de la faire pointer vers le point de terminaison que vous ciblez, comme « /v1/chat/completions ».

Étape 4 : Vérifiez l'état de la tâche

Après avoir créé la tâche, elle ne démarre pas immédiatement. Elle doit passer par plusieurs étapes. Vous pouvez vérifier sa progression à tout moment en interrogeant le point de terminaison de traitement par lots avec votre ID de tâche. L'état sera l'un des suivants :

• validating : Le fichier d'entrée est en cours de vérification pour détecter d'éventuelles erreurs.

• in_progress : La tâche est lancée et en cours d'exécution.

• completed : Tout est terminé, et vos résultats sont prêts.

• failed : Une erreur s'est produite pendant la validation ou le traitement.

• cancelled : Vous (ou quelqu'un de votre équipe) avez arrêté la tâche manuellement.

Étape 5 : Obtenez vos résultats

Lorsque l'état atteint finalement « completed », l'objet de réponse contiendra deux nouveaux ID de fichier : un « output_file_id » pour toutes les requêtes réussies et un « error_file_id » pour celles qui ont échoué en cours de route.

Vous pouvez alors télécharger le contenu du fichier de sortie. Ce sera un autre fichier « .jsonl », où chaque ligne contient le résultat de l'une de vos requêtes originales, commodément associé à son « custom_id ».

Principaux cas d'utilisation de l'API Batch d'OpenAI (et quand trouver un autre outil)

L'API Batch est un excellent outil, mais ce n'est pas le bon outil pour toutes les tâches. Savoir quand l'utiliser, et quand ne pas l'utiliser, c'est la moitié du travail.

Cas d'utilisation parfaits

L'API Batch est votre meilleure alliée pour toute tâche à grande échelle où vous n'avez pas besoin d'une réponse immédiate. Pensez à des choses comme :

• Classification de données à grande échelle : Effectuer une analyse de sentiment sur des milliers d'avis clients pendant la nuit, pendant que vous dormez.

• Génération de contenu hors ligne : Créer des méta-descriptions SEO pour chaque page d'un site web ou des résumés de produits pour un catalogue de commerce électronique entier.

• Évaluations de modèles : Tester un modèle affiné sur un immense ensemble de données pour voir ses performances.

• Prétraitement de données : Nettoyer, formater ou traduire des ensembles de données textuelles massifs avant de les injecter dans un autre système.

Quand ne pas utiliser l'API Batch : le besoin de réponses en temps réel

Le plus grand inconvénient de l'API Batch est qu'elle est asynchrone par conception. Ce délai de 24 heures, même s'il est souvent plus rapide, la rend inutilisable pour toute tâche nécessitant une réponse immédiate et conversationnelle.

C'est particulièrement vrai pour le support client. Si un client est dans un chat en direct pour demander de l'aide, il ne peut pas attendre des heures, et encore moins une journée entière, pour obtenir une réponse. C'est là que l'approche de l'API Batch ne fonctionne tout simplement pas et qu'une solution conçue pour le temps réel est la seule option viable.

Essayer de construire un système d'automatisation du support avec l'API Batch est un projet complexe. Cela implique beaucoup de code personnalisé, de manipulation de fichiers et la gestion d'un flux de travail API en plusieurs étapes. Ce n'est certainement pas une solution prête à l'emploi qu'un responsable du support pourrait mettre en place par lui-même.

Pour les tâches qui exigent une interaction instantanée, comme alimenter un chatbot en direct, rédiger des réponses pour les agents sur le moment, ou trier les tickets au fur et à mesure qu'ils arrivent, vous avez besoin d'une plateforme conçue pour ces conversations en temps réel. C'est là qu'une solution comme eesel AI entre en jeu. Elle est conçue de A à Z pour les cas d'utilisation précis où l'API Batch ne peut pas rivaliser, offrant un support instantané et autonome directement dans les outils que vous utilisez déjà.

Comprendre la tarification et les limites de débit

L'un des aspects les plus attrayants de l'API Batch est la quantité d'argent qu'elle peut vous faire économiser. Voici un aperçu rapide de son fonctionnement.

Une analyse du modèle de tarification

La tarification est d'une simplicité rafraîchissante : vous bénéficiez d'une réduction de 50 % par rapport aux points de terminaison de l'API synchrone standard. Sur les gros travaux, ces économies peuvent vraiment s'accumuler.

Jetons un coup d'œil à une comparaison rapide pour « gpt-4o-mini », qui est un modèle populaire et très performant :

Source : Page de tarification d'OpenAI

Comme vous pouvez le voir, les coûts sont littéralement réduits de moitié. Cela fait du traitement par lots une option très attrayante pour toute tâche non urgente et à volume élevé que vous pouvez imaginer.

Naviguer dans les limites de débit

Un autre grand avantage est que les limites de débit de l'API Batch sont complètement distinctes de vos limites d'API standard. Cela signifie que vous pouvez lancer une tâche de traitement par lots massive sans vous soucier qu'elle bloque les requêtes en temps réel qui assurent le bon fonctionnement de votre application principale.

Les limites pour l'API Batch sont principalement basées sur :

1. Limites par lot : Vous pouvez regrouper jusqu'à 50 000 requêtes dans un seul fichier.

2. Jetons en file d'attente par modèle : Chaque modèle a un plafond sur le nombre total de jetons que vous pouvez avoir « en file d'attente » à un moment donné.

Vous pouvez toujours trouver les limites de débit spécifiques de votre organisation sur votre page des paramètres de la plateforme OpenAI.

Automatiser le support client : API Batch vs un agent IA dédié

Alors, pourriez-vous construire un système d'automatisation du support client en utilisant l'API Batch ? En théorie, oui. Mais devriez-vous le faire ? Probablement pas. Comparons les deux approches.

L'approche de l'API Batch

Pour automatiser le support avec l'API Batch, un développeur devrait assembler un flux de travail assez complexe et manuel :

• D'abord, vous devriez exporter périodiquement les nouveaux tickets de support depuis votre centre d'aide.

• Ensuite, vous écririez un script pour les formater tous dans le fichier « .jsonl » requis.

• Vous soumettriez la tâche de traitement par lots à OpenAI.

• Puis vous attendez, potentiellement jusqu'à 24 heures.

• Une fois que c'est terminé, vous téléchargez les résultats et écrivez un autre script pour les analyser.

• Enfin, vous importez les réponses générées dans votre centre d'aide.

Les limites ici sont assez claires. L'ensemble du processus est lent, fastidieux et passe complètement à côté de l'objectif du service client en temps réel. Il ne peut pas gérer un chat en direct, résoudre un ticket urgent ou donner aux clients les réponses rapides qu'ils attendent.

L'approche d'eesel AI

Maintenant, voyons comment une plateforme comme eesel AI, qui a été conçue pour ce problème précis, le gère. Elle est conçue pour vous rendre opérationnel en quelques minutes.

• Vous pouvez le configurer vous-même : Oubliez la prise de rendez-vous pour des démos ou les longs appels commerciaux. Vous pouvez vous inscrire et lancer votre premier agent IA en quelques minutes, tout seul.

• Intégrations en un clic : eesel AI se connecte directement aux centres d'aide populaires comme Zendesk, Freshdesk et Intercom. Il apprend automatiquement de vos tickets passés et de vos bases de connaissances, sans nécessiter de formatage manuel de fichiers ni de téléchargement.

• En temps réel et autonome : Les agents eesel AI travaillent directement dans votre centre d'aide, répondant aux tickets par eux-mêmes dès leur arrivée, 24h/24 et 7j/7. La plateforme est conçue pour une interaction en direct, pas pour des traitements par lots nocturnes.

• Contrôle total et simulation : Avant même de vous lancer, vous pouvez exécuter une simulation sur des milliers de vos tickets passés. Cela vous montre exactement comment l'IA se comportera et quel sera votre taux de résolution, afin que vous puissiez vous lancer en toute confiance. Ce type de test sans risque est quelque chose que vous ne pouvez tout simplement pas obtenir en construisant une solution personnalisée à partir de zéro.

Lancez-vous avec l'automatisation par IA en temps réel en quelques minutes

L'API Batch d'OpenAI est un excellent outil, économique, pour les développeurs qui ont besoin de traiter de gros volumes de tâches asynchrones. Pour des tâches comme l'analyse de données ou la génération de contenu hors ligne, c'est une option fantastique.

Mais lorsqu'il s'agit du monde rapide et conversationnel du support client et employé, vous avez besoin d'une solution conçue pour une action immédiate. Le traitement par lots ne peut tout simplement pas suivre.

Si vous avez besoin d'automatiser des tickets de support, d'alimenter un chatbot en direct ou de donner à votre équipe des réponses instantanées, une plateforme dédiée est la solution à privilégier. Prêt à voir à quoi ressemble vraiment l'automatisation du support en temps réel ? Commencez gratuitement avec eesel AI.