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Audit des appels LLM qui ne font que classer v1.0.0

Utilisez cette ressource pour trouver les appels LLM qui pourraient être remplacés par un classement moins coûteux, et chiffrer le gain

Nouveau

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Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install inference-cost-audit

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent cherche dans le code les appels de modèles, filtre ceux qui renvoient une étiquette, une note ou un oui/non, mesure leur latence et leur coût actuels, puis chiffre le remplacement. Il classe les candidats par gain et livre un tableau. Vous obtenez une liste priorisée d'économies, avec des écarts mesurés.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Audit des appels LLM qui ne font que classer »

Caractéristiques

Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : recherche des candidats, mesures, chiffrage et classement par gain
  • SKILL.md : modèle de rapport et lien avec l'approche de mission décrite dans le skill

Pour qui

  • Vous devez réduire le coût d'inférence d'une application existante
  • Un agent qui boucle semble lent pour une décision simple

Pas pour qui

    Étiquettes

    • coût
    • inférence
    • latence
    • audit

    À propos

    Vous dites

    « Audite notre base de code pour trouver les appels LLM qui ne font que router une demande, et chiffre le gain. »

    Carte de la skill « Audit des appels LLM qui ne font que classer »

    Skill publiée par onewave-ai sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de trouver les appels LLM qui pourraient être remplacés par un classement moins coûteux, et chiffrer le gain
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • SKILL.md4,1 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    onewave-ai
    Source
    github.com/onewave-ai/claude-skills/tree/b2267d9171af4f56848d82992381b20b89b44056/jev-audit
    Licence
    MIT

    Notice

    « jev-audit » (onewave-ai, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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