CodeBurn est un outil en ligne de commande qui permet de visualiser et analyser l'utilisation des tokens par les IA de codage comme Claude Code, Codex ou Cursor. Il offre un tableau de bord interactif en TUI avec des graphiques et des données détaillées par modèle, tâche ou projet, incluant le taux de réussite en une seule tentative et les coûts associés. L'outil se distingue par son approche sans wrapper ni proxy, en lisant directement les données de session depuis le disque, et supporte l'export en CSV ou JSON.
Disponible sous forme d'application macOS native ou via npm, CodeBurn fonctionne sans clé API et s'appuie sur LiteLLM pour la tarification. Il permet des analyses sur différentes périodes (aujourd'hui, 7 jours, mois, etc.) et inclut des fonctionnalités comme l'optimisation pour identifier les gaspillages ou la comparaison de modèles. Les commandes simples comme codeburn today ou codeburn report -p 30days facilitent son utilisation.
Cette page explique les principales notions liées aux modèles d’IA générative en clarifiant le vocabulaire essentiel : un prompt est l’instruction donnée au modèle, découpée en tokens (unités de texte pouvant être des mots ou fragments) que le modèle transforme en données numériques pour prédire la suite la plus probable ([Potentiel It][1]) ; elle précise aussi qu’un modèle est caractérisé notamment par son nombre de paramètres (souvent exprimé en milliards, “B”), qui influence ses capacités, tandis que la quantization consiste à réduire la précision des poids pour diminuer la taille mémoire et accélérer l’exécution au prix d’un léger compromis sur la précision
Le projet TOON (Token-Oriented Object Notation) propose un format de données compact et lisible par l'homme, conçu pour optimiser l'utilisation des tokens dans les modèles de langage (LLM). Il combine la structure basée sur l'indentation de YAML avec une disposition tabulaire pour les tableaux uniformes, offrant ainsi une alternative plus économique en tokens au JSON standard. TOON est particulièrement efficace pour les tableaux d'objets uniformes, tout en restant une représentation sans perte du modèle de données JSON. Le projet inclut une spécification complète, des benchmarks, un SDK TypeScript, et des outils pour faciliter son utilisation avec les LLM.
L'article explique comment sécuriser l'accès à une API en utilisant OAuth2 avec Laravel Passport, en se concentrant sur le flux « Client Credentials Grant » pour l'authentification machine-à-machine. Il guide à travers l'installation de Laravel Passport, la création d'un client OAuth2 pour un bot, et la protection des routes API. L'auteur montre comment obtenir un jeton d'accès pour le bot et utiliser ce jeton pour accéder à des ressources protégées, illustrant ainsi un moyen efficace de sécuriser les interactions automatisées avec une API.
Une excellente introduction sur les "expression languages" : tokenizer, parser, evaluator
Tout est dans le titre
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Si vous avez besoin de récupérer l'utilisateur connecté depuis un event listener, l'astuce est de devoir appeler la méthode getToken() afin d'avoir un token valide.
Moralité (de l'article) : s’il vous plait, n’écrivez jamais en dur vos tokens d’accès aux APIs.
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Tout est dans le titre - ça devrait marcher aussi avec Symfony2 :)