FinOps Pour l'IA

Notre approche pour optimiser vos coûts d'IA

L'équipe vBatch identifie le gaspillage de tokens, orchestre vos batchs sur le marché Spot et garantit vos deadlines sans surcoût inutile.

Résultat : jusqu'à 5× moins cher sur vos workloads d'inférence, sans changer vos modèles.

Comparatif

Techniques, modèles et économies potentielles

Estimations sur 1 M de tokens en coût mixé (Blended Cost) pour 1 Million de tokens. Inférence sur des modèles ayant un score SWE-bench équivalent (±1%).

Comparatif des techniques, modèles et économies potentielles
TechniqueModèleCoût classiqueAvec vBatchÉconomie
API Batch on-demand Deadline 6 hClaude Opus 4.69 $ / M tokens4,5 $ / M tokens−50 %
API Batch on-demand + optimisation de contexteDeadline 6 h + Structuration, RAG, Re-ranking, compression algorithmique (env -50% de tokens)Claude Opus 4.69 $ / M tokens3,5 $ / M tokens-60%
Open Source LLM + API Batch on-demandDeadline 6 h, location de GPU sur le marché spot au meilleur prixMiniMax M2.50,75 $ / M tokens0,3 $ / M tokens-60%
Open Source LLM + API Batch on-demand + optimisation de contexteDeadline 6 h + Structuration, RAG, Re-ranking, compression algorithmique (env -50% de tokens)MiniMax M2.50,75 $ / M tokens0,18 $ / M tokens-75%
Open Source LLM + API Batch on-demand + optimisation de contexte + finetuning Deadline 6 h + Structuration, RAG, Re-ranking, compression algorithmique finetuning (env -60% de tokens)MiniMax M2.50,75 $ / M tokens0,15 $ / M tokens-80%

Source claude.com, aws.amazon.com, swebench.com. Mis à jour en Juillet 2026. Un audit personnalisé affine ces estimations sur vos logs réels.