Token Economy : comment dimensionner l'intelligence à la juste mesure de l'entreprise

Le modèle de pointe le plus coûteux n'est pas toujours le mieux adapté à la tâche.

À mesure que les entreprises dépassent le simple chat pour se tourner vers le développement, la recherche, l'analyse et l'automatisation des flux de travail, la consommation de tokens IA et les coûts associés peuvent augmenter rapidement. La bonne architecture peut aider les organisations à en faire plus avec l'IA en combinant le choix du modèle, le routage automatique intelligent, le contexte d'entreprise et un harnais efficace.

La récente analyse de la frontière de Pareto menée par Glean a révélé que ses réponses étaient préférées dans 78 % des cas face à Claude Cowork sur plus de 180 tâches d'entreprise, avec un coût moyen par tâche de 0,58 $ contre 2,98 $.

Dans ce webinaire à la demande, nous décortiquons l'ensemble des conclusions de l'analyse de Glean et recueillons le témoignage de Chinmay Shepal, Senior Director of Business Systems, sur l'expérience d'Icertis dans la réduction de sa consommation de tokens grâce à Glean.

Ce que vous allez apprendre

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