Contexte, fiabilité & provenance

Applied AI — Niveau Avancé · Session 8 · Yann Isola
Préparation Claude Certified Architect

Visualiseur de fenêtre de contexte

Simulez une investigation de l'agent ComplianceScan tour après tour et observez la fenêtre de contexte se remplir. Puis appliquez une stratégie de gestion — filtrage des résultats d'outils (hook PostToolUse), fenêtre glissante, résumé, hybride — et comparez les tokens consommés et le tour de saturation. Rappel : l'API est sans état — tout le contexte est renvoyé (et facturé) à chaque tour.

Paramètres

Coûts fixes : système 3 200 tk · 12 outils 4 100 tk · réserve de sortie 8 000 tk · tour ~800 tk.

Fenêtre de contexte — tour 0

Système Déf. outils Résumé Historique Résultats d'outils Réserve sortie
Contexte actuel
0
Remplissage
0 %
Entrée cumulée facturée
0
Saturation
Prêt. Choisissez une stratégie et lancez la simulation.

Tableau comparatif des stratégies

StratégieTour de saturationContexte final (tk) Entrée cumulée facturée (tk)Perte d'informationVerdict 150 tours
Cliquez sur « Comparer » pour remplir le tableau.
⚠ Les tailles de fenêtres sont volatiles et dépendent du modèle : vérifier la documentation officielle Anthropic. Le point pédagogique — l'arithmétique de saturation et l'écart entre stratégies — reste valable quelle que soit la taille.

Constructeur de chaîne de provenance

Un rapport de ComplianceScan affirme : « Le profil du client C-4471 présente un risque élevé nécessitant une revue manuelle. » Remontez la chaîne de provenance : de l'affirmation finale jusqu'aux sources primaires, en passant par les appels d'outils et la version du prompt. Cliquez sur chaque maillon pour l'inspecter — puis jouez le rôle de l'auditeur avec le vérificateur de citations.

La chaîne — cliquez pour inspecter

Inspection du maillon

Sélectionnez un maillon de la chaîne.

Vérificateur de citations (audit à blanc)

Chaque affirmation du rapport porte un pointeur call_id + record_id. Le vérificateur les résout contre le journal d'audit. L'une des trois citations a été hallucinée par le modèle — saurez-vous laquelle avant de lancer la vérification ?

Les deux provenances — check-list de l'architecte

DimensionProvenance des donnéesProvenance du générateur
Question« D'où vient cette affirmation ? »« Qu'est-ce qui l'a produite ? »
Contenuoutil, call_id, record_id, document sourceversion de prompt (hash), identifiant de modèle, température, horodatage
Vérificationrésolution du pointeur contre le résultat brut au journalmanifeste + journal complet (raw / ctx)
Piègecitation hallucinée plausible → vérification machinale obligatoirepromettre la regénération bit à bit : les sorties sont « déterministes-ish », la garantie c'est le journal

Calculateur de coût — Message Batches API

Dimensionnez le retraitement nocturne de ComplianceScan : volume × modèle × cache → coût total, avec et sans la Batches API (traitement asynchrone, réduction de 50 % ⚠, SLA de 24 h ⚠). Le prompt système (politique de conformité) est partagé par toutes les requêtes : c'est le candidat idéal au cache.

Paramètres

Résultat

Coût total estimé :
PosteTokensTarif effectif ($/Mtk)Coût ($)
Cliquez sur « Calculer ».

Comparatif des 4 configurations

ConfigurationCoût ($)Économie vs synchrone

Rappels d'architecte

  • custom_id — votre seule clé de corrélation : l'ordre des résultats n'est pas garanti. Il porte aussi l'idempotence de la reprise et la chaîne d'audit.
  • ended ≠ tout a réussi — dépouiller requête par requête : succeeded / errored / canceled / expired. Retry des échouées à votre charge.
  • SLA 24 h ⚠ — la plupart des batches finissent en moins d'une heure, mais l'architecture aval doit tolérer la journée entière. Anti-cas : tout ce qui a un humain qui attend.
  • Batch + cache se cumulent ⚠ — modalités exactes : vérifier la grille tarifaire officielle du jour, la dater et la sourcer dans vos chiffrages.
⚠ Tous les tarifs de cette page sont des ordres de grandeur pédagogiques figés à la rédaction. Pour tout chiffrage réel : grille tarifaire officielle Anthropic, datée et sourcée.