Comparer dépense cloud et capacité détenue
Le configurateur aide à estimer quand un serveur devient plus prévisible qu’une dépense API récurrente.
Coût LLM / coût IA
La réduction du coût LLM commence par le contrôle de l’infrastructure.
Les API LLM cloud sont utiles, mais chaque prompt, étape de recherche, requête d’embedding et action d’agent peut devenir une dépense variable. Un serveur IA privé permet de réserver une capacité locale pour les charges internes prévisibles.
Séparer charges sensibles et besoins ponctuels
Gardez le trafic interne sensible en local et utilisez le cloud seulement lorsqu’il apporte une valeur claire.
Prévoir maintenance et évolution modèles
Budgétez matériel, support, mises à jour modèles et intégration plutôt qu’une simple consommation de tokens.
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