Chaque appel à un modèle IA consomme des crédits. Sans repères, il est difficile d'anticiper combien une automatisation va en utiliser, surtout lorsqu'elle est déclenchée sur des centaines ou des milliers de lignes.
Cet article vous accompagne étape par étape pour estimer votre consommation avant de déployer, choisir le bon modèle et valider vos résultats dans les logs.
Comprendre ce que vous consommez
Avant de calculer quoi que ce soit, posez-vous trois questions simples sur votre automatisation :
Calculer votre consommation estimée
Chaque échange avec l'IA comporte deux flux facturés en tokens : ce que vous envoyez (entrée) et ce que le modèle génère en retour (sortie). TimeTonic convertit automatiquement ces tokens en crédits et affiche le résultat dans le log de chaque exécution.
Un token correspond environ à 4 caractères de texte, soit environ 3/4 d'un mot. Tout ce que vous envoyez à l'IA est compté en tokens : le prompt, les instructions et le contenu à analyser. La réponse générée est aussi comptée en tokens. Plus c'est long, plus ça consomme.
Ordres de grandeur : 1 email court ≈ 300 tokens · 1 page de texte ≈ 500 tokens · 1 contrat de 10 pages ≈ 5 000 tokens
Exemple concret : Suggestion de réponse à un email
Un collaborateur reçoit un email client et veut que l'IA lui suggère automatiquement une réponse. Voici ce qui se passe dans les coulisses.
Avec 1 000 000 de crédits / mois (plan PRO) soit environ 9 500 suggestions de réponse d'email par mois.
Avec 10 000 crédits / mois (plan FREE) soit environ 95 suggestions par mois.
Ces chiffres sont indicatifs. La consommation réelle dépend de la longueur exacte de vos prompts, du contenu traité et de la réponse générée. Testez toujours sur un échantillon représentatif avant de déployer en volume.
Choisir le bon modèle
Le choix du modèle est le facteur le plus impactant sur votre consommation. TimeTonic propose des modèles accessibles directement via vos crédits IA : sans abonnement fournisseur, sans gestion de clé API. C'est souvent la solution la plus simple et la plus économique pour démarrer et passer à l'échelle.
Pourquoi privilégier les crédits TimeTonic ?
Modèles disponibles par source et coût indicatif
Contexte total : volume maximum que le modèle peut traiter en une seule exécution, entrée et sortie combinées. C'est la valeur affichée entre parenthèses dans le sélecteur de modèle de l'interface TimeTonic.
Capacité max lecture / réponse : tarifs de facturation par million de tokens en entrée et en sortie. Exprimé en K (milliers) ou M (millions).
📎 Vision : le modèle peut analyser une image jointe et en comprendre le contenu
📄 OCR : le modèle peut extraire du texte structuré depuis des photos de documents (factures, cartes d'identité, reçus)
* Document 10 pages : estimation valable uniquement pour des images (photos de pages).
Pour des fichiers PDF, utilisez l'action Traiter un document avec MistralAI OCR
en deux étapes : extraction du texte via OCR, puis analyse par le modèle de votre choix.
Contexte total = entrée + sortie combinées, affiché entre parenthèses dans le sélecteur de modèle · K = milliers de tokens · M = millions de tokens · 1 page ≈ 500 tokens · 1 email court ≈ 300 tokens
Cette option est pertinente si vous avez déjà un abonnement actif chez un fournisseur ou si vous souhaitez accéder à des modèles très récents non encore disponibles via les crédits TimeTonic.
Pour comparer les tarifs fournisseurs : OpenAI · Mistral AI
Comment choisir rapidement ?
⭐ IA privée & sécurisée → Hébergement France
☁️ IA cloud public → Crédits TimeTonic
Dans la majorité des cas, les modèles via crédits TimeTonic offrent un excellent rapport qualité/coût : sans abonnement fournisseur.
Paramétrer le nombre maximum de tokens
Une fois votre modèle choisi, ajustez le champ Nombre maximum de tokens dans la configuration de votre action Demander à une IA. Ce paramètre limite la longueur de la réponse générée → et donc directement votre consommation de crédits.
Tester sur un échantillon avant de déployer
Avant de déployer votre automatisation sur l'ensemble de vos données, exécutez-la sur un échantillon réduit et représentatif. L'objectif : valider la qualité du résultat et mesurer la consommation réelle.
Valider et surveiller dans les logs
Les estimations sont un bon point de départ, mais rien ne remplace l'observation de votre consommation réelle. Après chaque exécution, TimeTonic enregistre précisément le nombre de crédits consommés : en entrée et en sortie, modèle par modèle, ligne par ligne.
C'est le moyen le plus fiable pour valider vos estimations, comparer deux modèles sur une même tâche et affiner votre choix avant de monter en volume.
Voir la consommation dans les logs →