Choisir le modèle IA de chaque agent
Un agent de support, un nœud Flow et une mission Deep n'ont pas les mêmes besoins. Choisissez le modèle selon le rôle : latence et coût pour le chat, fiabilité du JSON pour les extractions, tool calling et contexte long pour les missions.
Agent ReAct
Réponses courtes, tool calling et transfert conseiller. Priorité à la latence et au coût par conversation.
Modèles conseillés
gpt-4.1-minigemini-2.5-flashclaude-haiku-4-5À éviter · gpt-4o-mini sur les parcours complexes : moins fiable sur les outils.
Agent Flow
Classification, extraction de champs et décisions déterministes dans les nœuds IA. Le modèle le moins cher qui tient le schéma.
Modèles conseillés
gemini-2.5-flash-litegpt-4.1-minimistral-small-latestÀ éviter · Les modèles de raisonnement : latence et coût inutiles pour une tâche cadrée.
Deep Agent
Planification, usage d'outils sur plusieurs étapes, synthèse et livrables. Priorité à la fiabilité et au contexte long.
Modèles conseillés
claude-sonnet-5-5gpt-4.1gemini-2.5-proÀ éviter · gpt-4o-mini au-delà de 10 étapes : budget et tool calling insuffisants.
Embeddings
Vectorisation des documents et base de connaissances. Choisissez un modèle par espace, puis ne le changez plus sans réindexer.
Modèles conseillés
text-embedding-3-smallgemini-embedding-001mistral-embedÀ éviter · Mélanger deux modèles dans un même index : les vecteurs ne sont pas comparables.
À retenir
Le modèle effectif suit la configuration de l'espace : mode plateforme, fournisseur affecté au bot, ou clé BYOK. Les agents ReAct, Flow et Deep Agent utilisent la même résolution ; un bot sans modèle configuré échoue explicitement au lieu d'emprunter la clé globale.
Un modèle par rôle : rapide et économique pour le chat, plus capable pour les missions longues.
Vérifiez le tool calling et la fenêtre de contexte avant d'assigner un modèle à un Deep Agent.
Mettez à jour model-pricing.ts avant d'utiliser un nouveau modèle : les plafonds maxCostCents s'appuient sur ces tarifs.