Visibilité des coûts
Crédit gaspillé
Contrôle budgétaire
Contrôle total de vos coûts IA
Les bénéfices concrets pour votre entreprise
Budget Maîtrisé
Fini les surprises de facturation. Chaque crédit est tracé, justifié et optimisé automatiquement par notre moteur intelligent.
Économies garanties
Visibilité Totale
Dashboards en temps réel, rapports détaillés par équipe, et alertes automatiques pour un pilotage optimal de votre abonnement IA.
Reporting automatisé
Gouvernance Renforcée
Politiques d'usage configurables, limites par utilisateur et audit trail complet pour votre conformité.
Conformité assurée
Transparence Totale : Chaque Crédit Expliqué
Basé sur le processus réel de notre moteur d'agent
🎯 Notre engagement : zéro crédit caché
Découvrez exactement comment chaque crédit est consommé dans le processus Swiftask.
Décomposition exacte par étape, fidèle à notre architecture technique réelle.
| Question de l'utilisateur | Texte de votre question converti en crédits d'entrée | |
| Contexte envoyé au LLM | Contexte + historique + instructions optimisées | |
| Réponse intermédiaire (raisonnement) | Plan d'action généré par le LLM | |
| Appel aux compétences Swiftask | Uniquement si passage par un LLM pour traiter les résultats | |
| Résultat de compétence → LLM | si LLM | Données des outils intégrées au contexte |
| Réponse enrichie finale | Contexte complet + génération de la réponse finale | |
| Affichage à l'utilisateur | Simple transmission, aucune interaction avec le LLM |
Comment Fonctionne Notre Moteur d'Agent ?
Le processus technique qui optimise vos crédits d'abonnement IA
Le Moteur d'Agent Swiftask
Définition : Une entité qui coordonne l'ensemble du processus. Il agit comme chef d'orchestre entre le raisonnement (LLM) et l'action (compétences).
Reçoit la question de l'utilisateur
Construit une requête avec du contexte pour le LLM
Interprète la réponse du LLM
Appelle les compétences Swiftask si nécessaire
Transmet les résultats au LLM pour une réponse enrichie
Fournit la réponse finale à l'utilisateur
Question utilisateur
Votre question complexe est transformée en crédits pour être utilisée comme entrée par le LLM.
Crédits d'entrée consommés
Enrichissement contextuel
L'agent construit un prompt avec votre question, l'historique précédent et du contexte supplémentaire.
Question + contexte comptés
Génération du plan
Le LLM répond avec un raisonnement intermédiaire et un plan d'action structuré.
Crédits de sortie utilisés
Détection de compétence
Le moteur d'agent détecte qu'une compétence Swiftask est nécessaire pour agir.
Pas de crédit directs
Exécution des Compétences
Les compétences Swiftask s'exécutent (recherche, code, analyse) et renvoient leurs résultats.
Résultat ajouté au contexte
Réponse enrichie
Le LLM intègre le raisonnement + les résultats des compétences pour formuler la réponse finale.
Contexte complet + sortie finale
Transmission Utilisateur
La réponse finale est transmise à l'utilisateur sans interaction supplémentaire avec le LLM.
Aucun crédit consommé
Ce qui influence réellement vos coûts d'abonnement IA
Les 3 facteurs clés identifiés par notre analyse
Longueur du Contexte
Plus le contexte est riche (historique, instructions), plus la consommation de crédits augmente
Nombre d'Itérations
Entre le LLM et les compétences Swiftask selon la complexité de votre demande
Taille des Réponses
Générées à chaque étape du processus d'orchestration