FinOps LLM : ce que coûte vraiment un système IA en production
Entre le cache sémantique, le reranking, les tokens d'embedding et les appels LLM, le coût réel d'un RAG en production surprend toujours. Une grille de lecture pour l'anticiper.
Le budget initial d'un projet RAG est presque toujours faux. Pas parce que les équipes sont incompétentes — parce que les modèles de coût disponibles au moment du POC ne reflètent pas la réalité d'un système en production avec de vrais utilisateurs, de vrais volumes, et des patrons d'usage qu'on n'avait pas anticipés.
La surprise prend généralement la même forme : les coûts d'inférence du LLM sont à peu près conformes aux estimations. Les coûts périphériques — embedding, reranking, infrastructure vectorielle, orchestration, monitoring — font entre 40% et 80% du total selon les architectures. Et personne n'avait budgété les coûts périphériques.
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