Simulateur coût infrastructure IA (LLM)

LLM infrastructure cost simulator

Coût variable LLM par dossier de crédit immobilier : modélisation document par document, ratio LLM/ARR, trajectoire 36 mois, leviers de réduction.

Pourquoi le coût LLM est une variable critique du business model

Contrairement aux coûts de développement (capex), le coût d'inférence LLM est un coût variable pur : il évolue proportionnellement au nombre de dossiers traités et à la richesse des features IA activées. Un dossier de crédit immobilier complexe peut contenir jusqu'à 130 documents (cas RAC multi-crédits). Avec 150 cabinets clients traitant en moyenne 10 dossiers/mois chacun, la facture IA mensuelle atteint 5 k€ — soit 17,5 % du MRR. Ce ratio doit être piloté dès l'architecture produit.

Paramètres de simulation

10 dossiers

Sources : ACPR/Banque de France. Médiane courtier solo ~8-12 ; cabinet 5 pers. ~30-50.

150 clients

An 1 : ~30 / An 2 : ~80 / An 3 cible : 150 / Leader établi : 540+

199 €/mois

Plan Solo 79 € · Cabinet 199 € · Réseau sur devis

3,48 €
Coût par dossier
68 docs · 3,742 $ USD
5 k€
Coût LLM mensuel
1 500 dossiers/mois
30 k€
MRR
358 k€ ARR
17,5 %
LLM / MRR
Marge brute hors LLM : 82,5 %
Coût LLM / client / mois
34,80 €
Pour 10 dossiers/mois à 3,48 €/dossier
= 17,5 % du prix du plan
Break-even LLM au dossier
19,90 €
MRR par dossier traité = plafond LLM viable
Marge LLM par dossier : 16,42 €
Coût annuel LLM total
63 k€
Infrastructure IA variable — hors hébergement, dev, support
17,5 % de l'ARR
Coût / dossier — sensibilité complexité × features
ARR vs Coût LLM annuel — à l'échelle des clients
Trajectoire 36 mois — MRR, coût LLM mensuel et marge brute hors LLM

Leviers de réduction des coûts LLM

Prompt caching (Anthropic)−60 à 90 %

Les documents de référence (règlements, modèles) mis en cache entre appels. Impact majeur sur les dossiers multi-docs car le contexte partagé est facturé une seule fois.

Haiku-first routing−40 à 70 %

Router 80 % des extractions vers Haiku (6× moins cher que Sonnet). Sonnet uniquement pour les documents complexes (bilans, règlements copro, relevés > 50 ops/mois). Économie ≈ 40–70 % selon mix.

Batch API (−50 % Anthropic)−50 %

Les extractions asynchrones (non temps-réel) passent par le Batch API avec délai ≤ 24h. Tarification 50 % moins chère. Applicable sur 60–70 % des appels (import de dossiers existants, re-traitement).

Modèles embarqués (local)−80 à 95 %

Mistral 7B ou Llama 3.1 en local sur GPU dédié pour l'OCR de base. Coût infra ~300 €/mois fixe vs 2 500 €/mois variable à 500 clients. Seuil de rentabilité : ~200 clients.

Facturation à l'usage (usage-based)Protection marge

Ajouter un quota de dossiers IA par plan (ex : 50 dossiers/mois inclus, puis 1 € par dossier supplémentaire). Répercute le coût variable sur le client dès que la consommation dépasse la norme.

Fine-tuning domaine spécifique−30 à 50 %

Un modèle fine-tuné sur 10 000 dossiers de crédit immobilier Fr. est 2–3× plus rapide et plus court en tokens sur les extractions standard. Investissement : 3–6 mois. ROI positif au-delà de ~300 clients.

Méthodologie : coûts calculés sur la base des tarifs Anthropic publiés (juin 2025) — Haiku 4.5 : 0,80 $/MTok entrée / 4 $/MTok sortie ; Sonnet 4.6 : 3 $/MTok / 15 $/MTok ; Opus 4.8 : 15 $/MTok / 75 $/MTok. Les tokens image sont estimés à 1 500 tokens/page de document (format A4 standard). Taux de change EUR/USD : 0,93.

Sources volumes : ACPR Rapport annuel 2023 (volumes de production de crédit), statistiques ORIAS 2024 (5 405 COBSP), pratique terrain des courtiers (dossiers type) — hypothèses moyennes calculées sur un portefeuille de 500 dossiers simulés couvrant les 6 personas.

Disclaimer : ces estimations sont indicatives. Les coûts réels dépendent des implémentations (batching, caching), des négociations tarifaires avec Anthropic (volume discounts à partir de ~500 k$/an), et du taux d'adoption des features IA par les courtiers.

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