Simulateur coût infrastructure IA (LLM)

LLM infrastructure cost simulator

Coût variable LLM par dossier de crédit immobilier : modélisation document par document (24 types de docs, jusqu'à 130 pièces par dossier RAC), comparaison Haiku / Sonnet / Opus, projections MRR vs coût IA sur 36 mois, ratio LLM/ARR et 6 leviers de réduction des coûts (prompt caching, batch API, Haiku-first routing, fine-tuning, usage-based pricing).

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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