Nous sélectionnons, intégrons et mettons en production des modèles open-weight qui correspondent à vos besoins — à une fraction des coûts des API propriétaires. La sélection de modèles est une compétence que la plupart des équipes n'ont pas. Nous avons benchmarqué des centaines de combinaisons modèle-tâche.
Utiliser GPT-4 par défaut pour chaque tâche — payer 5–10× plus que nécessaire pour des tâches que l'open source gère aussi bien
Absence de processus systématique de sélection de modèles — les ingénieurs choisissent des API familières, pas des modèles optimaux
Absence de benchmarking spécifique aux tâches — les équipes utilisent des classements publics qui ne reflètent pas leurs cas d'usage réels
Complexité d'intégration — chaque déploiement de modèle open source est traité comme un projet d'ingénierie unique
Crainte de régression de qualité — préoccupation légitime sans cadre d'évaluation approprié
Six étapes de l'audit des cas d'usage au déploiement multi-modèles de qualité production.
Cartographier chaque tâche IA dans votre workflow cible. Différentes tâches ont différents compromis précision/coût/latence — les séparer avant de sélectionner les modèles.
Évaluer les candidats Llama 3.3, Mistral, Gemma 3, Phi-4, Qwen 2.5 et DeepSeek par rapport à vos exigences de tâche et contraintes.
Construire des ensembles d'évaluation spécifiques aux tâches en utilisant vos données réelles — pas seulement des benchmarks publics qui ne reflètent pas votre cas d'usage.
Comparer les tarifs API vs hébergement géré (Inference Endpoints) vs auto-hébergé sur des projections à 12 mois avec vos prévisions d'utilisation.
Concevoir la couche de routage : LiteLLM pour le routage multi-modèles, les politiques de fallback et les interfaces compatibles OpenAI que votre équipe connaît déjà.
Déployer avec monitoring (latence, dérive de précision, coût), stratégie de versioning des modèles, et routage de fallback vers les modèles cloud si nécessaire.
Votre facture d'inférence IA dépasse €5K/mois et augmente, on vous a demandé de réduire les coûts IA sans sacrifier la capacité, vous construisez des systèmes multi-modèles et avez besoin d'une stratégie de routage systématique, ou vous souhaitez l'indépendance fournisseur sans sacrifier la qualité.
Cela dépend de votre tâche, de votre matériel et de vos exigences de conformité. Pour l'usage entreprise général : Llama 3.3 70B. Pour les déploiements souverains européens : Mistral Nemo 12B. Pour le coding : Qwen2.5-Coder 32B. Pour le matériel edge/contraint : Phi-4-mini 3.8B. Nous benchmarquons vos tâches spécifiques avant de recommander.
Pour la plupart des tâches entreprise, l'écart de qualité s'est considérablement réduit. Llama 3.3 70B égale GPT-4 sur le suivi d'instructions et de nombreux benchmarks de coding. L'écart reste sur le raisonnement multi-étapes complexe et les connaissances générales. Notre benchmarking spécifique aux tâches vous indique exactement où se situe l'écart — et si cela compte pour votre cas d'usage.
Dans la plupart des cas, oui. LiteLLM fournit une API compatible OpenAI qui fonctionne avec toute intégration LangChain, LlamaIndex ou API directe existante. Vous changez l'URL de base et le nom du modèle — votre code reste le même.
Nous ne recommandons que des modèles avec des licences commerciales permissives. Llama 3.3 (licence Meta, usage commercial autorisé pour <700M MAU), modèles Mistral (Apache 2.0), Gemma 3 (Apache 2.0), Phi-4 (MIT), Qwen 2.5 (Apache 2.0), DeepSeek-R1 (MIT). Nous examinons la licence pour votre cas d'usage spécifique.
Options : Hugging Face Inference Endpoints (géré, résidence des données EU disponible), vos propres VMs cloud (A10G/A100), ou on-premise. Nous concevons l'architecture en fonction de vos exigences de latence, de concurrence et de contraintes de conformité.
Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.