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Modèles IA : choisir et estimer sa consommation

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 donne une méthode simple pour estimer votre consommation avant de déployer, choisir le bon modèle et valider vos résultats dans les logs.

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Comprendre ce qui consomme vos crédits

Tout ce que vous échangez avec l'IA se compte en tokens. TimeTonic les convertit en crédits et déduit le total de votre quota mensuel.

C'est quoi un token ?
Un token correspond environ à 4 caractères, soit environ 3/4 d'un mot. Règle de base : 1 crédit IA TimeTonic = 1 000 tokens.

Trois facteurs déterminent votre consommation. Posez-vous ces trois questions sur votre automatisation :

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Quelle est la taille de ce que j'envoie ? (entrée)
Le prompt, les instructions et le contenu à analyser sont comptés en tokens. Plus c'est long, plus ça consomme.
Un prompt court (instruction simple)~50 à 100 tokens
Un email court (150-200 mots)~300 tokens
Une page de texte (~400 mots)~500 tokens
Un contrat de 10 pages~5 000 tokens

En français, un texte consomme 10 à 15% de tokens de plus qu'en anglais.

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Quelle longueur de réponse je demande ? (sortie)
La réponse générée est aussi comptée en tokens. Plus vous demandez long et détaillé, plus ça consomme.
Une valeur extraite (ex. une catégorie)~5 à 20 tokens
Une réponse courte (3-4 lignes)~100 tokens
Un résumé structuré (10-15 lignes)~300 tokens
Un rapport détaillé~1 000 tokens et plus

Privilégiez des réponses courtes et structurées pour économiser vos crédits.

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Combien de fois mon scénario va-t-il se déclencher ? (fréquence)
La consommation du mois dépend directement du nombre d'exécutions.
Crédits / exécutionExécutions / moisTotal consommé
105 cr. (email GPT-4o Mini)300 / mois31 500 crédits
105 cr. (email GPT-4o Mini)3 000 / mois315 000 crédits
50 cr. (extraction Mistral 7B)500 / mois25 000 crédits
Entrée + sortie, multipliées par la fréquence : vous avez les trois variables pour estimer votre consommation mensuelle. Passez à l'étape suivante pour les appliquer.
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Estimer votre consommation

Chaque échange facture deux flux : ce que vous envoyez (entrée) et ce que le modèle génère (sortie). Voici un cas concret pour poser le calcul, étape par étape.

Exemple : suggérer une réponse à un email

Ce qu'on envoie à l'IA → tokens entrée
Entrée
Le rôle de l'IA
Ex. "Tu es un assistant commercial. Tu rédiges des réponses professionnelles et concises."
~50 tokens
Entrée
La question
Ex. "Voici un email reçu : $contenu_email. Propose une réponse en 3-4 lignes."
~50 tokens
Entrée
Le contenu de l'email reçu
Ex. un email client de 200 mots
~200 tokens
Ce que l'IA répond → tokens sortie
Sortie
La réponse générée
Ex. un texte de 3-4 lignes (~80 mots)
~100 tokens
Résultat avec GPT-4o Mini
Entrée300 tokens
= 45 crédits
Sortie100 tokens
= 60 crédits
Total par exécution
= 105 crédits
Projetez sur le mois : multipliez le coût par exécution par votre volume mensuel.
Avec 1 000 000 de crédits (plan PRO) → environ 9 500 suggestions d'email par mois.
Avec 10 000 crédits (plan FREE) → environ 95 suggestions par mois.

Ces chiffres sont indicatifs. La consommation réelle dépend de la longueur exacte de vos prompts et réponses. Vérifiez toujours dans les logs (étape 5).

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Choisir le bon modèle

Le modèle est le facteur le plus impactant sur votre consommation. Les modèles TimeTonic sont accessibles via vos crédits, sans abonnement fournisseur ni clé API à gérer : c'est souvent le choix le plus simple et le plus économique. Partez de votre besoin, pas du modèle.

L'offre de modèles évolue. Les fournisseurs ajoutent et retirent régulièrement des modèles, et TimeTonic répercute ces changements. La liste ci-dessous reflète l'offre au moment de la rédaction : en cas d'écart, la liste affichée dans l'action Demander à une IA fait toujours foi.

Quel modèle pour quel besoin

⭐ IA privée & sécurisée → hébergement France, données souveraines

Tâche simple, fort volume
Mistral 7B Instruct, GPT-OSS 20B
Extraction, analyse, images
Mistral Small 3.2 24B 📎 Vision · 📄 OCR
Documents complexes, actes
Meta Llama 3.3 70B Instruct
OCR puissant : cartes, RIB, factures
Qwen 2.5 VL 72B 📎 Vision · 📄 OCR

☁️ IA cloud public → modèles des grands fournisseurs

Tâche simple, fort volume
Gemini 2.5 Flash Lite, GPT-OSS 20B, DeepSeek V3.1
Français natif, secteur public
Mistral Small 4
Extraction, analyse, images
GPT-4o Mini 📎 Vision · 📄 OCR
Tâche complexe, qualité critique
GPT-4.1, Claude Sonnet 4.6 📎 Vision · 📄 OCR · Mistral Large (texte)
Données sensibles / souveraineté
Basculer sur IA privée & sécurisée

Coût indicatif par modèle

Estimations basées sur un email court (~300 tokens en entrée, ~100 en sortie), comme à l'étape 2. Le contexte total est le volume maximum traité en une exécution (entrée et sortie combinées). Les tarifs détaillés en crédits par million de tokens sont affichés dans le sélecteur de modèle de TimeTonic.

☁️ IA cloud public → Crédits TimeTonicÀ partir du plan START · OpenAI · Mistral · Anthropic · Google
ModèleContexte
totalEmail
courtDocument
10 pagesNote de frais
(image)Idéal pour
Gemini 2.5 Flash Lite
Économique
1M~45 cr.~1 350 cr.n/aGros volumes, tâches simples répétitives
GPT-OSS 20B
Économique
131.1K~25 cr.~700 cr.n/aClassification, reformulation courte
DeepSeek V3.1
Économique
32.8K~75 cr.~2 250 cr.n/aExtraction, raisonnement, bon français
Mistral Small 4
Standard
128K~175 cr.~5 250 cr.n/aFrançais natif, secteur public, documents longs
GPT-4o Mini
Standard📎 Vision📄 OCR
128K~105 cr.~3 150 cr. *~105 cr.Polyvalent, analyse d'images et extraction de texte depuis photos
GPT-4.1
Premium📎 Vision📄 OCR
1M~1 000 cr.~30 000 cr. *~1 000 cr.Documents complexes, actes longs, analyse juridique ou financière
Claude Sonnet 4.6
Premium📎 Vision📄 OCR
1M~1 500 cr.~45 000 cr. *~1 500 cr.Analyse nuancée, rédaction longue et détaillée
Mistral Large
Premium
128K~1 000 cr.~30 000 cr.n/aFrançais avancé, contrats, rapports, documents longs
⭐ IA privée & sécurisée → Crédits TimeTonicÀ partir du plan PRO · Hébergement France
ModèleContexte
totalEmail
courtDocument
10 pagesNote de frais
(image)Idéal pour
Mistral 7B Instruct
Économique
32.8K~50 cr.~1 500 cr.n/aTexte répétitif, fort volume, données sensibles
GPT-OSS 20B
Économique
131.1K~30 cr.~900 cr.n/aRaisonnement léger, qualification, données internes
Mistral Small 3.2 24B
Économique📎 Vision📄 OCR
128K~100 cr.~2 900 cr. *~100 cr.Français natif, analyse d'images, extraction, données sensibles
Meta Llama 3.3 70B Instruct
Premium
131.1K~335 cr.~10 050 cr.n/aDocuments texte complexes, actes, contrats, données sensibles
Qwen 2.5 VL 72B
Premium📎 Vision📄 OCR
32.8K~455 cr.~13 650 cr. *~455 cr.Spécialisé OCR : documents scannés, cartes d'identité, factures, RIB
Document 10 pages : images ou PDF ? Les valeurs marquées d'un astérisque (*) ne valent que pour des images (photos de pages). Pour un 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.

📎 Vision : le modèle analyse une image jointe · 📄 OCR : le modèle extrait du texte depuis des photos de documents · n/a : le modèle ne traite pas les pièces jointes image.

Quota épuisé avant la fin du mois ? Vous pouvez utiliser votre propre clé API (BYOK), sans consommer de crédits TimeTonic. Détails dans l'article Utiliser sa propre clé API (BYOK).
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Réduire votre consommation

Une fois le modèle choisi, ajustez le champ Nombre maximum de tokens dans votre action Demander à une IA. Ce paramètre limite la longueur de la réponse → et donc directement votre consommation.

Champ Nombre maximum de tokens dans la configuration de l'action Demander à une IA
Limitez au strict nécessaire
Une réponse de 100 tokens coûte 10 fois moins qu'une réponse de 1 000 tokens. Pour extraire une catégorie ou un montant, 50 tokens suffisent.
Adaptez la limite au type de tâche
Extraction JSON50 à 200 tokens
Suggestion de réponse100 à 300 tokens
Résumé ou rapport500 à 1 000 tokens
Soignez votre prompt
Un prompt court et précis consomme moins en entrée. Bon réflexe : demandez une réponse en JSON avec des clés courtes → cela réduit la longueur de la réponse et facilite le mapping dans vos champs TimeTonic.
Règle simple : fixez le nombre maximum de tokens au double de ce que vous attendez. Pour une réponse de 3 lignes (~60 mots), fixez 150 tokens. Vous gardez une marge sans gaspiller de crédits.
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Valider dans les logs

Les estimations sont un point de départ. Rien ne remplace votre consommation réelle : après chaque exécution, TimeTonic enregistre les crédits consommés en entrée et en sortie, ligne par ligne.

Dans le log de chaque exécution, vous lisez directement :
EntréeCrédits pour le prompt et le contenu envoyé
SortieCrédits pour la réponse générée
TotalEntrée + Sortie = coût réel, déduit de votre quota

Testez sur un échantillon avant de déployer

1
Choisissez 5 à 10 cas représentatifs
Variez les profils : documents courts, longs, avec ou sans pièces jointes, cas limites.
2
Vérifiez la qualité du résultat
Le modèle produit-il la réponse attendue ? Si non, ajustez le rôle, la question, ou changez de modèle.
3
Comparez le coût réel dans les logs
Testez la même tâche avec deux modèles (ex. Mistral Small 3.2 et GPT-4o Mini), comparez, puis multipliez par votre volume mensuel pour une projection fiable.
Voir la consommation dans les logs →
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