Ce que coûte vraiment une note de frais analysée par IA.
Les fournisseurs annoncent des fourchettes. Nous avons mesuré. Voici la facture d'un cas réel, ligne par ligne, avec ce que nous ne savons pas encore.
Le cas mesuré
Un PDF de 34 pages scannées, deux à trois tickets de caisse collés par page, certains de travers, aucun texte extractible : de l'image pure. Le système en a tiré 68 justificatifs distincts avec fournisseur, date, montant, devise et taux de TVA.
La consommation, relevée dans notre base de production :
- 57 763 tokens en entrée, 22 322 en sortie, pour l'extraction structurée
- 34 appels de reconnaissance visuelle, un par page
- soit environ 4 300 tokens par page traitée
Rapporté au justificatif : environ 2 200 tokens par ticket extrait.
Le calcul, et ce qu'il vaut
Aux tarifs que nous appliquons (0,50 $ le million de tokens en entrée, 1,50 $ en sortie), l'extraction revient à 0,062 $. La reconnaissance visuelle, dont la consommation n'est pas comptabilisée par notre outil de suivi, ajoute environ 0,056 $ estimés.
Total : à peu près 0,12 $ pour la liasse entière, soit quatre dixièmes de centime par page et deux dixièmes par justificatif. Un mois de frais d'un consultant coûte donc une douzaine de centimes de calcul.
Le coût est par page, le revenu par justificatif
C'est le point que personne ne dit, et il retourne l'intuition. La machine consomme par page traitée, quel que soit ce qu'elle y trouve. Mais un outil se facture généralement par document extrait.
Conséquence : une page qui porte trois tickets est confortable, un PDF d'une page avec un seul reçu est déficitaire. Les liasses scannées, le format qu'on redoute, sont en réalité le meilleur cas économique. Les justificatifs isolés, envoyés proprement un par un, sont le moins bon.
Un éditeur qui n'a pas mesuré cela fixe son prix à l'envers.
Ce que notre propre mesure ne voyait pas
En écrivant cet article, nous avons découvert que notre suivi de consommation ignorait la moitié du coût : le code récupérait le texte de la reconnaissance visuelle en jetant les compteurs de tokens qui l'accompagnaient.
Autrement dit, notre instrument sous-estimait ce module d'environ 50 %. Nous l'écrivons parce que c'est le genre d'erreur qu'on ne voit qu'en cherchant un chiffre précis pour le publier, et parce qu'un fournisseur qui vous annonce un coût sans vous dire comment il le mesure ne vous a rien dit.