Stack multi-modèles locale avec Ollama pour réduire les coûts au minimum
Fais tourner plusieurs LLM en local et ne paie les APIs cloud que pour ce qui le mérite vraiment
Le besoin
- Ollama permet de faire tourner plusieurs modèles en parallèle et d'en appeler un via une API REST standard
- Des modèles spécialisés (code, résumé, classification) en 7B ou 14B dépassent souvent les gros généralistes sur leurs tâches cibles
- Un GPU de milieu de gamme ou même un bon CPU suffisent pour des volumes raisonnables
L'approche
- Tu installes Ollama et tu pulls plusieurs modèles : un généraliste, un spécialisé code, un spécialisé résumé
- Chaque type de tâche est configuré pour pointer vers le modèle le plus adapté via un wrapper d'API unifié
- Les tâches qui nécessitent vraiment un modèle cloud (raisonnement très long, multimodal) sont explicitement routées vers l'API payante
- Tu monitores la latence et la qualité pour ajuster l'allocation en fonction des retours réels
Étape par étape
- 1
Installation et configuration multi-modèles
Tu installes Ollama, télécharges les modèles retenus pour chaque cas d'usage et vérifie que les performances sont dans les clous sur ton matériel.
- 2
Wrapper d'API unifié pour l'agent
Tu crées une couche d'abstraction qui expose une interface unique à l'agent, quelle que soit la destination réelle de la requête (Ollama local ou API cloud).
- 3
Tableau de bord de suivi des coûts
Tu mets en place un dashboard simple qui compare le volume traité en local versus cloud, et estime le coût évité chaque semaine.
Le prompt à donner
J'ai un agent qui traite des emails, génère du code et résume des documents. Configure Ollama avec trois modèles spécialisés et route chaque type de tâche vers le bon modèle, avec un fallback Claude pour les cas difficiles.
Le résultat
Plus de la moitié du volume de tokens est traité en local à coût nul, et tu n'appelles les APIs cloud que pour les tâches qui en valent la peine.
Le verdict NXUS
Très bon rapport effort/économies pour qui a déjà du matériel disponible. La qualité des modèles locaux récents suffit pour la grande majorité des tâches courantes.
Cas d'usage similaires
Optimisation & Coûts
Routage intelligent entre modèles selon la difficulté de la tâche
Envoie les tâches simples sur un modèle pas cher et les complexes sur un modèle plus puissant
Optimisation & Coûts
Réduire fortement la consommation de tokens de contexte
Compresse, résume et nettoie le contexte de ton agent pour ne pas payer des tokens inutiles
Optimisation & Coûts
Déléguer le code à un modèle moins cher quand la tâche est claire
Utilise un modèle premium pour comprendre le problème, et un modèle léger pour écrire le code de routine
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