Choisis le modèle
Il choisit selon la tâche: le tri simple part au modèle local, le raisonnement complexe au grand modèle.
Il choisit le bon modèle pour chaque demande.
Infrastructure IA multi-modèle intelligente
Une couche de routage qui choisit à chaque requête entre Claude, GPT, Qwen, Nemotron, Gemma et les modèles de ton serveur. Elle mesure la qualité, calcule le coût, gère les quotas et bascule si un service tombe.
Problème
Dépendre d’un seul modèle coûte cher et casse vite.
Quand tu lies ton produit au modèle d’un seul fournisseur, tu acceptes son prix, son quota et ses pannes. S’il augmente ses tarifs, ta marge fond. Si le quota est atteint, l’utilisateur voit une erreur. Si son service tombe, ton produit aussi.
Tous les usages n’ont pas besoin du même modèle. Lancer le plus cher pour résumer un e-mail, c’est louer une pelleteuse pour planter un clou.
Ce que ça fait
Il évalue chaque requête et choisit le bon modèle pour la tâche. La qualité tient. La facture baisse.
Calcul des coûts
Il suit le coût de chaque requête au jeton près. La facture du mois ne surprend pas.
Gère les quotas
Il suit les limites des fournisseurs et répartit le trafic avant d’atteindre le plafond.
Bascule automatique
Si un service ralentit ou tombe, la requête part vers une autre option en quelques secondes. L’utilisateur ne voit rien.
Mesure
Latence, précision et coût se mesurent en continu. Le routage s’ajuste avec ces chiffres.
Limite de données
Une requête avec données sensibles ne sort jamais. Elle part vers le modèle sur ton propre serveur.
Pour qui ?
Équipes qui refusent de dépendre d'un seul fournisseur.
Équipes produit liées à un seul fournisseur
Ton produit s’arrête si le prix change, si le quota est atteint ou si le service tombe.
Entreprises qui ne prévoient pas le coût des modèles
La facture te surprend chaque mois. Tu ignores quelle fonction consomme quoi.
Données dont une partie doit rester en interne
Pour les organisations qui doivent garder certaines requêtes en interne sans pouvoir tout faire tourner sur leur serveur.
Démo live
Exemple d’exécution · sans données réelles
Même tâche, six modèles
- Nemotron·
- Claude·
- GPT·
- Qwen·
- Gemma · local·
Essai type · mesures réelles prises au moment de la demande
Comment ça marche
Quatre étapes.
01
Définis
Tu choisis les modèles autorisés et les données qui ne doivent pas sortir.
02
Oriente
Chaque requête reçoit un score sur qualité, latence et coût. Le modèle gagnant est choisi.
03
Surveille
Les résultats se mesurent en continu. Si un modèle baisse, son score chute et son trafic diminue.
04
Transfère
En cas de coupure, le routage change seul. Côté application, pas une ligne de code ne bouge.
Tech
Sur quoi ça tourne.
- NVIDIA NIM
- TensorRT-LLM
- Nemotron
- Go
- Redis
- API compatible OpenAI
Les modèles locaux sont emballés en microservices NVIDIA NIM et accélérés avec TensorRT-LLM. La même interface les fait tourner dans le cloud comme dans ton propre centre de données. Le routeur est écrit en Go. Redis suit les mesures et les quotas.
Visuels
FAQ
Ce que tu veux savoir avant qu’on parle.
On doit changer notre code ?
Non. L’interface est compatible avec OpenAI. Il te suffit de changer l’adresse de tes appels actuels.
Comment savoir vers quel modèle ça part ?
Chaque requête est enregistrée : modèle utilisé, durée, coût et motif du choix. Tu retrouves tout, ligne par ligne, dans le panneau.
Que se passe-t-il si un fournisseur tombe ?
La requête passe au prochain modèle compatible. Ce transfert apparaît dans l’historique. Rien ne se fait en silence, tu peux donc mesurer l’écart de qualité ensuite.
On peut bloquer la sortie de certaines données ?
Oui. Tu définis une règle : ce type de contenu doit rester sur le modèle de ton serveur. Le routeur ne peut pas la contourner et ne propose jamais cette requête à l’extérieur.
On peut l'acheter maintenant ?
Non, c'est en développement. La liste d'accès anticipé est ouverte.
Contact
Tu veux un truc proche ?
tu veux faire quoi ?
Dis-le en une phrase. On te dira ce qu’il faut et combien de temps ça prendra.