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Sommaire
Points essentiels
L’IA pèse déjà lourd dans le budget de chaque organisation, et pour la plupart, la ligne continue de grimper.
Ces dépenses restent notoirement difficiles à prévoir : selon nos chiffres, seules 13 % des organisations ont tenu leur budget ce trimestre.
Le choix du modèle constitue le levier le plus puissant pour piloter un budget IA. Et les modèles évoluent vite : plusieurs nouvelles versions sortent désormais chaque mois, chacune avec ses scores de benchmark et son prix par million de tokens à évaluer.
Nous avons conçu avec Fireworks AI un simulateur pour vous épauler. Choisissez votre cas d’usage et votre budget : il projette vos dépenses IA sur 3 ans. Comptez environ une minute, et aucune donnée saisie ne quitte la page.
Accédez au simulateur →
Pourquoi maintenant ?
Le simulateur de dépenses IA s’inscrit dans une démarche plus large de Pigment pour aider les organisations à piloter leurs dépenses IA.
Plus tôt cette année, nous avons lancé l’AI Investment Planner, conçu pour aider les équipes à :
- Centraliser les données d’usage et de coûts par fournisseur, modèle, équipe, projet et cas d’usage, puis imputer chaque dépense à l’équipe, au centre de coûts ou à l’initiative qui la porte
- Prévoir les dépenses futures à partir de l’historique d’usage, des hypothèses d’adoption, du mix de modèles et des initiatives IA prévues
- Calculer le ROI des initiatives IA en rapprochant les dépenses de la valeur attendue
- Soumettre chaque nouveau cas d’usage IA à un circuit d’approbation, du business case initial jusqu’au feu vert de la direction, avant tout engagement de dépense
Fonctionnement
Choisissez votre cas d’usage
Fixez votre budget mensuel
De 100 $ à 200 000 $ par mois. Le simulateur le projette ensuite sur 3 ans.
Interprétez votre plan
Votre plan IA
Le chiffre clé indique vos dépenses en année 1, puis votre total sur 3 ans. Prenons 10 000 $ par mois répartis sur 3 cas d’usage, avec un usage en hausse de 5 % par mois. Résultat : 159 000 $ en année 1 et 958 000 $ sur 3 ans.
Ce que finance votre budget détaille chaque cas d’usage : volume mensuel, modèle, coût mensuel, part du budget et total de l’année 1.
Vos dépenses IA projetées sur 3 ans
Un histogramme empilé ventile les dépenses par année du plan et par cas d’usage. L’année 1 couvre vos 12 prochains mois.
À gauche figurent les modèles que vous utilisez aujourd’hui, à droite le plan optimisé. Survolez une barre pour afficher, pour l’année concernée, le coût et le modèle de chaque cas d’usage, ainsi que l’économie réalisée avec le plan optimisé.
Plan optimisé
Pour chaque cas d’usage, le simulateur associe votre modèle propriétaire à un modèle ouvert de même niveau sur Fireworks, et chiffre l’économie. Niveau et volume restent identiques.
Testez vos hypothèses
Le panneau Hypothèses de la page de résultats mesure l’impact d’une évolution de votre usage.
Croissance de l’usage. Le scénario Moyen, par défaut, suppose une hausse de l’usage de 5 % par mois. Sur 3 ans, cette hausse multiplie vos dépenses mensuelles par 5,8. Les scénarios Faible et Élevé l’encadrent.
Vous pouvez aussi modifier cas d’usage, modèle et budget depuis la barre en haut de la page de résultats, sans repartir de zéro.
Méthode de calcul
Les dépenses mensuelles partent de votre budget et progressent chaque mois au taux de croissance de l’usage choisi. L’année 1 couvre les mois 1 à 12, l’année 2 les mois 13 à 24 et l’année 3 les mois 25 à 36.
Le volume correspond à la part mensuelle du budget allouée à un cas d’usage, divisée par le coût d’une unité de travail. Ce coût s’obtient en multipliant les tokens types en entrée et en sortie du cas d’usage par le prix par token du modèle.
Le coût optimisé conserve le volume et le niveau de chaque cas d’usage, et les valorise au prix par token du modèle ouvert associé.
Les prix correspondent aux tarifs publics par million de tokens en entrée et en sortie à la date de publication. Ils n’intègrent ni remises sur volume, ni tarifs d’engagement, ni mise en cache, ni tarification par lots, ni coût de changement de fournisseur.
Le simulateur associe les modèles par niveau, qui reflète la puissance de calcul et la qualité habituelle des résultats. Menez vos propres évaluations avant de migrer une charge de travail en production. Les chiffres fournissent des estimations de planification, pas un devis.
À vous de jouer
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Frequently Asked Questions
Why do open models generally cost less?
Open models like GPT-OSS, GLM, and Kimi don’t carry a closed provider’s model margin. Fireworks serves them on an inference engine tuned for speed and cost, and passes the difference on in its per-token prices.
Will I get the same quality?
The planner matches by tier, not by benchmark score. For high-volume Efficient and Balanced work, such as support conversations and variance commentary, open models are often a strong fit. For complex Frontier reasoning, a closed model may still be worth paying for. Test against your own data before you switch.
Do I have to switch everything?
No. The planner matches each use case on its own. Many teams move their high-volume use cases first and keep a closed model where it matters most.
