L’économie des tokens : analyse des coûts de tokens de Glean et de la rentabilité des coûts

Le modèle de pointe le plus cher n’est pas toujours le meilleur modèle pour le travail.

Alors que les entreprises vont au-delà du simple chat pour passer au code, à la recherche, à l’analyse et à l’automatisation des workflows, la consommation de tokens d’IA et les coûts peuvent augmenter rapidement. La bonne architecture peut aider les organisations à faire plus avec l’IA en combinant le choix du modèle, l’auto-routage intelligent, le contexte d’entreprise et un harness efficace.

L’analyse récente de la frontière de Pareto de Glean a révélé que ses réponses étaient préférées dans 78 % des cas à celles de Claude Cowork sur plus de 180 tâches d’entreprise, tandis que le coût moyen par tâche était de 0,58 $ contre 2,98 $.

Dans ce webinar, nous détaillerons l’ensemble des résultats de l’analyse de Glean et écouterons Chinmay Shepal, Senior Director of Business Systems, parler de l’expérience d’Icertis dans la réduction de la consommation de tokens avec Glean. 

Ce que vous apprendrez

• Comment le choix du modèle, le niveau de raisonnement et le contexte d’entreprise influencent le compromis coût-qualité
• Comment l’auto-routage et la conception du harness améliorent l’efficacité et les performances de l’IA
• Un cadre pratique pour évaluer les systèmes d’IA en fonction des résultats et du coût