Traitez 10 000 tâches à moitié prix avec l'API Batch de Claude

Cessez de payer plein tarif pour des charges de travail d'IA non urgentes. L'API Batch de Claude traite jusqu'à 100 000 requêtes de manière asynchrone pour la moitié du coût standard, avec une exécution sous 24 heures. Idéal pour la classification de documents, l'enrichissement de données en masse et l'analyse à grande échelle avec un budget prévisible.

L'API Message Batches de Claude est conçue pour les charges de travail professionnelles qui n'exigent pas de réponses en temps réel : classification de documents, analyse de contenu, extraction de données ou synthèse de recherches en masse. Au lieu d'envoyer des requêtes individuelles au tarif standard de l'API, vous regroupez jusqu'à 100 000 requêtes dans une seule soumission de lot, et Claude les traite de manière asynchrone à exactement 50 % du coût par token.

Voici comment la mettre en œuvre : utilisez le SDK Python d'Anthropic pour créer un lot avec une liste de requêtes de messages, chacune étiquetée avec un custom_id. Chaque requête suit le format standard de l'API Messages : model, max_tokens, prompt système et messages. Une fois soumise via client.beta.messages.batches.create(), l'API attribue un identifiant de lot et commence le traitement. Les résultats sont généralement disponibles en une heure (bien que la plateforme garantisse une exécution sous 24 heures), et vous pouvez interroger l'état avec client.beta.messages.batches.retrieve(batch_id). Les résultats sont conservés pendant 29 jours.

Exemple concret : une équipe conformité doit classer 5 000 contrats de fournisseurs par catégorie de risque. Des appels d'API standard coûteraient 500 dollars ; le même lot coûte 250 dollars. Configurez les requêtes avec des instructions du type « Classez ce contrat en risque ÉLEVÉ, MOYEN ou FAIBLE selon les conditions de paiement, les clauses de responsabilité et les conditions de résiliation », joignez chaque contrat via un custom_id, soumettez le lot et récupérez les résultats pendant la nuit. Aucune attente en temps réel, aucune déperdition de tokens.

La contrainte principale : le streaming et le mode rapide ne sont pas pris en charge dans les lots, ce qui convient donc mieux aux tâches pour lesquelles vous disposez déjà d'un ensemble d'entrées et pouvez tolérer un traitement asynchrone. Combinez le traitement par lots avec la mise en cache de prompts de Claude pour réaliser des économies encore plus importantes sur un contexte répété : les entreprises rapportent qu'elles cumulent les deux techniques pour atteindre des réductions de coûts de 75 % sur des opérations à grande échelle.