Plan de construction · stack & architecture
API propriétaire ou modèle open-source ? RAG ou prompt seul ? Serverless ou GPU dédié ? Chaque choix déplace votre coût d'inférence, votre risque et votre vitesse de sortie. IASaasne vend pas de rêve : il vous montre comment se construit le produit, couche par couche.
Tâche, cadre d'usage, données : obtenez votre profil et une orientation claire pour choisir sans vous tromper d'outil.
01 — L'assembleur de stack
Cinq décisions, deux options chacune. À droite, l'architecture se réassemble et les notes de coût et de risquese recomposent. Pas de prix inventés : on raisonne en profil de coût et en arbitrages réels.
02 — Le vocabulaire technique
Pas de jargon gratuit : juste les notions qui déterminent réellement votre architecture, votre facture et votre exposition au risque.
Une API propriétaire vous donne le meilleur niveau sans gérer d'infrastructure, contre un coût au token. Un modèle open-source (Llama, Mistral…) vous appartient et garde vos données, mais il faut une machine et des compétences pour le faire tourner.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) récupère vos propres documents pertinents et les fournit au modèle avant qu'il réponde. C'est la façon la plus fiable de faire parler une IA de VOTRE métier sans réentraîner quoi que ce soit.
Vos textes sont transformés en vecteurs (embeddings) et rangés dans une base qui sait retrouver les passages les plus proches d'une question. C'est le moteur de recherche qui alimente le RAG.
Les API plafonnent le nombre de requêtes et de tokens par minute. Sous charge, on se fait throttler : il faut prévoir des reprises, de la mise en file et parfois plusieurs fournisseurs en secours.
Avec une API, chaque réponse a un coût proportionnel aux tokens : un prompt long, du RAG ou un agent bavard font grimper l'addition. Le coût d'inférence se conçoit dès l'architecture, pas après.
Envoyer des données à une API tierce engage votre responsabilité (RGPD, secrets clients). Vérifiez la rétention, l'usage pour l'entraînement, la localisation. Quand c'est sensible, l'auto-hébergement reprend tout son sens.
03 — Du prototype au MVP
On ne s'auto-héberge pas, on n'ajoute pas d'agents, on ne micro-optimise pas un coût avant d'avoir prouvé que l'usage tient. Le bon ordre évite des mois perdus.
Un MVP IA n'est pas « une IA », c'est UNE tâche précise qui apporte de la valeur. Écrivez l'entrée, la sortie attendue et ce qui constitue une bonne réponse avant d'écrire une ligne de code.
Commencez par la voie la plus rapide : une API propriétaire, prompt seul. L'objectif est de valider que l'idée marche, pas d'optimiser le coût. On ne s'auto-héberge pas avant d'avoir prouvé l'usage.
Si la valeur vient de VOS documents, ajoutez un RAG. Mesurez la qualité de récupération avant de blâmer le modèle : la plupart des mauvaises réponses viennent d'un mauvais contexte fourni, pas du LLM.
Loguez tokens, latence et taux d'échec dès le premier jour. Sans mesure, impossible de savoir si un prompt plus court ou un autre modèle vous ferait économiser sans dégrader la réponse.
Facturez tôt, même peu, pour vérifier que des gens paient pour le problème — pas pour « l'IA ». Le moteur peut changer derrière ; la valeur perçue, elle, doit tenir sans le mot « IA ».
04 — Là où ça dérape
Le coût d'inférence est une charge variable proportionnelle à l'usage. Un produit qui marche peut creuser ses pertes à chaque utilisateur si la marge unitaire n'a jamais été calculée.
Une démo impressionne sur un cas idéal. Un produit doit tenir sur les cas tordus, les entrées vides, les attaques de prompt et les pannes du fournisseur. C'est là qu'est 80 % du travail.
Prix, limites et politiques changent. Isolez l'appel au modèle derrière une couche d'abstraction pour pouvoir basculer de fournisseur sans réécrire le produit.
Le RAG réduit les hallucinations, il ne les supprime pas. La qualité dépend entièrement de ce que vous indexez et récupérez. « Garbage in, garbage out » s'applique pleinement.
Parti pris assumé : ce site ne promet aucun succès et n'avance aucun chiffre inventé. L'IA est une brique, pas un business model. Ce qui fait un bon SaaS — un vrai problème, une marge unitaire saine, une exécution sérieuse — reste votre travail.
05 — Le comparateur de modèles
Filtrez les principaux LLM par cas d'usage, budget et fenêtre de contexte. C'est le chaînon manquantentre « j'ai une idée de SaaS IA » et « je fais tourner les chiffres » dans le calculateur ci-dessous.
| Modèle | In / 1M $ | Out / 1M $ | Contexte | Multimodal | Latence | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4oOpenAI | $2.5 | $10 | 128K | Oui | standard | Raisonnement & code |
| GPT-4o miniOpenAI | $0.15 | $0.6 | 128K | Oui | rapide | Chatbot & code économique |
| Claude Sonnet 3.5Anthropic | $3 | $15 | 200K | Oui | standard | Code & raisonnement complexe |
| Claude Haiku 3.5Anthropic | $0.8 | $4 | 200K | Oui | rapide | Documents & rapidité |
| Gemini 1.5 FlashGoogle | $0.075 | $0.3 | 1M | Oui | rapide | Contexte long & multilingual |
| Gemini 1.5 ProGoogle | $1.25 | $5 | 2M | Oui | standard | Contexte très long & multilingual |
| Mistral Small 3Mistral AI | $0.1 | $0.3 | 128K | Non | rapide | Multilingual & économique |
| Mistral Large 2Mistral AI | $2 | $6 | 128K | Non | standard | Raisonnement & multilingual |
| Llama 3.3 70BGroq | $0.59 | $0.79 | 128K | Non | rapide | Open-source ultra-rapide |
| Llama 3.1 8BGroq | $0.05 | $0.08 | 128K | Non | rapide | Open-source ultra-économique |
Prix indicatifs (USD) au million de tokens — sources : grilles tarifaires officielles des fournisseurs, susceptibles d'évoluer. Groq = hébergeur d'inférence pour modèles open-source. La latence est qualitative (rapide : typiquement < 1 s TTFT ; standard : 1–3 s). Budget : économique < $0,50/1M input, standard $0,50–2, premium ≥ $2. Pour calculer le coût sur votre scénario précis, utilisez le calculateur ci-dessous.
06 — Le calculateur de coût
L'assembleur vous dit « attention, coût variable ». Ce calculateur dit exactement combien : avec ces paramètres, vous payez X $/utilisateur/mois. Calcul 100 % navigateur, aucune donnée envoyée.
Prix publics indicatifs au million de tokens, libellés en USD (sources : grilles officielles des fournisseurs — susceptibles d'évoluer).
Entrez un prix d'abonnement cible (en USD) pour savoir si votre marge unitaire IA est positive ou négative.
Calcul 100 % navigateur · aucune donnée envoyée. Prix indicatifs (USD) tirés des grilles tarifaires officielles — susceptibles d'évoluer. Non inclus : embeddings, Vector DB, infrastructure, frais de passerelle.
07 — Veille en direct
Fil tiré en temps réel de Hacker News (recherche « AI SaaS »). Si la source ne répond pas, des ressources de référence stables s'affichent : rien n'est inventé, la page ne casse jamais.
Fil Hacker News momentanément indisponible — ressources de référence affichées (voir le fil).
08 — Questions
Non. Nos outils sont pensés pour être utilisés par tout le monde, sans coder.
Oui, vos données restent confidentielles et ne sont jamais revendues.
De nombreuses fonctionnalités sont accessibles gratuitement, avec des options avancées payantes.
09 — Échanger
Vous hésitez entre API et auto-hébergement, vous ne savez pas si le RAG est nécessaire, vous voulez cadrer un MVP ? Écrivez-nous : on raisonne en arbitrages concrets, sans survendre l'outil.
Échange technique · Sans engagement · Réponse soignée
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