IArmateurs
Problématique
Quels sont les IArmateurs qui détiennent les grands navires LLM pour la pêche aux utilisateurs ? Entre modèles propriétaires, offres cloud, API REST et modèles open-weight, il n’est pas toujours simple de s’y retrouver, n’est-ce pas?
Lorsqu’on travaille dans une grande entreprise et que l’on utilise Azure OpenAI avec un modèle comme GPT-4.1, la question du coût est souvent peu visible pour l’utilisateur final. Les dépenses sont mutualisées, budgétées et intégrées dans une stratégie globale IT, surtout lorsque le service est mis à disposition comme un outil stratégique à exploiter.
En revanche, dans un contexte personnel, startup ou B2B — notamment lorsqu’il s’agit de développer une application reposant sur des API REST LLM — la maîtrise du coût au token devient essentielle. Il faut l’anticiper, le modéliser et le surveiller afin d’éviter des dérives budgétaires et garantir un véritable retour sur investissement.
Si l’on envisage des modèles open-weight, il faut s’assurer qu’ils répondent aux besoins fonctionnels (taille de contexte, tool calling, multimodalité : texte, image, audio…) et que l’infrastructure soit dimensionnée en conséquence (CPU, GPU, mémoire, stockage), en tenant compte du volume et du débit des requêtes attendues.