ConcluantEXP-04iones lab
Groq face aux runtimes GPU : quand la vitesse change vraiment le produit
La questionLa vitesse d’inférence de Groq justifie-t-elle de l’intégrer dans nos produits, et pour quels usages ?
Verdict
Oui pour tout ce qui est interactif et court : classification, autocomplétion, assistants de saisie. Non pour la génération longue et le raisonnement, où la qualité des modèles disponibles prime sur la vitesse.
DécisionRetenu pour les usages temps réel. Runtime GPU conservé pour la génération complexe.
- Statut
- Concluant
- Durée
- 2 semaines
- Équipe
- 1 développeur, 1 architecte
- Stack
- Groq
- Llama 3.3 70B
- vLLM
- Claude
- k6
- Grafana
0,21 stemps de premier tokencontre 0,9 s en runtime GPU
×5,6débit en tokens par seconde480 contre 85
−4 ptsqualité sur tâches de raisonnementsur notre grille de 120 cas
2 000requêtes rejouéesissues de logs de production anonymisés
Contexte
Sur plusieurs projets clients, la fonctionnalité IA la plus demandée n’est pas la plus intelligente, c’est la plus réactive : suggérer une catégorie pendant la saisie, reformuler un titre, compléter un champ. Une réponse en deux secondes casse le geste ; une réponse en 200 millisecondes le prolonge. Groq annonce des débits d’inférence très supérieurs aux runtimes GPU. Nous voulions savoir si c’était vrai en conditions réelles, et ce que ça coûtait en qualité.
Ce qu’on a testé
Nous avons rejoué 2 000 requêtes issues de logs anonymisés de trois fonctionnalités en production (classification de demandes, résumé de fiche, assistant de rédaction), sur trois cibles :
- Groq avec Llama 3.3 70B.
- Le même modèle Llama 3.3 70B servi par vLLM sur un GPU dédié, notre configuration de référence.
- Un modèle propriétaire de haut niveau via API, comme repère de qualité maximale.
Pour chaque requête, nous avons mesuré le temps de premier token, le débit, le coût, et fait noter la qualité de réponse par deux développeurs en aveugle sur une grille de 120 cas représentatifs. La charge a été montée progressivement avec k6 jusqu’à 40 requêtes simultanées.
Résultats
0,21 s
premier token sur Groq
0,9 s
premier token sur vLLM GPU
480
tokens / s sur Groq
85
tokens / s sur vLLM GPU
La vitesse est réelle et stable. Le temps de premier token reste sous 300 ms jusqu’à 40 requêtes simultanées, là où notre runtime GPU dépasse les 2 s à partir de 15. Pour de la classification, la réponse complète arrive en moins de 400 ms : c’est perçu comme instantané par l’utilisateur.
La qualité est identique sur les tâches courtes et se dégrade sur les longues. Même modèle, mêmes réponses sur la classification et le résumé (écart non significatif). Sur l’assistant de rédaction et les cas de raisonnement à plusieurs étapes, le repère propriétaire garde 4 points d’avance sur notre grille, et ce n’est pas la vitesse qui compensera.
- Le catalogue de modèles Groq est limité : pas de modèle de tout premier plan pour le raisonnement long au moment du test.
- Coût par requête de classification : environ trois fois inférieur au GPU dédié une fois l’infrastructure amortie, à volume équivalent.
- La sortie en streaming devient inutile sur Groq pour les réponses courtes : le texte complet arrive avant que l’animation ne soit perceptible.
- Deux périodes de limitation de débit observées en deux semaines, ce qui impose un mécanisme de repli.
Ce qu’on en conclut
La vitesse n’est pas une amélioration de confort, c’est une nouvelle catégorie d’usages. À 200 ms, on peut mettre un modèle dans une boucle de saisie, dans un filtre de recherche, dans un formulaire, sans que l’utilisateur ait conscience d’attendre. À 2 s, on ne peut pas. Ce sont des fonctionnalités que nous n’aurions pas proposées avant.
En revanche, pour tout ce qui demande de la profondeur (rédaction longue, analyse, code), la qualité du modèle reste le critère, et un utilisateur accepte d’attendre quelques secondes une réponse juste. Le bon design n’est pas « un seul modèle », c’est router chaque usage vers le runtime adapté.
Et maintenant
- Une couche de routage a été ajoutée à notre socle IA : classification, suggestion et autocomplétion vers Groq, génération longue vers le runtime GPU ou l’API propriétaire.
- Repli automatique vers le GPU en cas de limitation de débit, testé en conditions réelles.
- Prochaine mesure : impact réel sur le taux d’usage d’une fonctionnalité de suggestion passée de 1,8 s à 0,3 s chez un client volontaire.