Combien coûte le développement LLM ?

Les MVP Sprints commencent à partir de 18 000 euros (4 semaines). Une intégration LLM dans un système existant coûte typiquement 8 000-25 000 euros via notre service de développement d'API.

Comment fonctionne RAG avec un LLM ?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte un LLM à vos données d'entreprise. Les documents sont indexés dans des bases de données vectorielles comme Pinecone ou Qdrant et fournis comme contexte pour les requêtes.

Les LLMs peuvent-ils être personnalisés selon nos données ?

Oui, par fine-tuning ou RAG. Le fine-tuning adapte le modèle lui-même, RAG l'étend avec votre base de connaissances. Les deux approches peuvent être combinées.

Comment garantissez-vous la qualité des sorties LLM ?

Par ingénierie des prompts structurée, validation des sorties, détection des hallucinations et tests automatisés. Nous mettons également en œuvre un filtrage de contenu et des guardrails.

Une utilisation LLM conforme au RGPD est-elle possible ?

Oui. Nous mettons en œuvre des solutions LLM conformes au RGPD avec chiffrement des données, anonymisation et déploiements entièrement privés sur demande.

Spécialistes LLM depuis Berlin

Développement LLM

Développement LLM professionnel par Context Studios. Nous intégrons Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6, GPT-5.3, Gemini 3 et des modèles open-source dans vos processus métier — sur mesure et prêts pour la production.

IA-Native depuis 2024Prix fixesCode en propriété totaleConforme au RGPD

Voir les technologies

Context Studios offre un développement LLM professionnel pour les entreprises. L'équipe intègre des modèles de langage de pointe comme Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6, GPT-5.3, Gemini 3, Llama 4 et Mistral Large dans des applications sur mesure. De l'ingénierie des prompts aux systèmes RAG jusqu'au fine-tuning — tous les projets sont livrés à prix fixe à partir de 18 000 euros.

Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face
Models: Claude, GPT-5.3, Gemini 3, Llama 4, Mistral Large
Provider: Context Studios, Berlin

Nos services de développement LLM

De la sélection du modèle à l'intégration en production.

Sélection du modèle & Architecture

Nous sélectionnons le LLM optimal pour votre cas d'usage : Claude pour la précision, GPT-5.3 pour la polyvalence, Gemini 3 pour les tâches multimodales.

Ingénierie des prompts

Conception professionnelle des prompts pour des résultats cohérents et précis. Prompts système, chain-of-thought et stratégies few-shot.

Systèmes RAG

Retrieval-Augmented Generation avec Pinecone et Qdrant. Des LLMs qui accèdent à vos données d'entreprise.

Fine-Tuning

Personnalisation des modèles de langage à vos exigences spécifiques. Optimisation spécifique au domaine pour une meilleure précision.

Intégration API

Intégration transparente des LLMs dans vos systèmes existants via APIs. Endpoints RESTful pour vos applications.

Sécurité & Conformité

Implémentations LLM conformes au RGPD. Filtrage de contenu, contrôle des hallucinations et audit logging.

Processus de développement LLM

1
Consultation
Jour 1
Premier entretien gratuit par visioconférence. Nous comprenons votre activité, identifions les potentiels IA et donnons une première évaluation de la faisabilité et du calendrier.
2
Offre & Planification
Jour 2–3
Décomposition détaillée des fonctionnalités, offre à prix fixe, plan d'architecture technique et jalons hebdomadaires.
3
Développement accéléré par l'IA
Semaines 1–4
Développement agile avec démos hebdomadaires. MVP fonctionnel en 4 semaines avec code prêt pour la production et tests automatisés.
4
Lancement & Support
Semaine 4+
Déploiement en production avec documentation complète. Inclut 2 semaines de support prioritaire après le lancement.

FAQ Développement LLM

Cela dépend du cas d'usage. Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 excelle pour les textes longs et précis. GPT-5.3 est polyvalent. Gemini 3 est puissant pour les tâches multimodales. Llama 4 et Mistral Large offrent des alternatives open-source. Nous vous conseillons gratuitement.