AI Operations & Production explicateurs.
Laisse tomber les docs de 40 pages. Chaque explicateur transforme une idée complexe d'IA, de Claude Code, de MCP ou de cloud en un diagramme animé que tu peux faire glisser, scruber et casser — pour que le concept clique en minutes, pas en heures.
Tous les explicateurs AI Operations & Production
LLMOps: MLOps for the LLM Era
LLMOps is the operational discipline of running LLM apps in production — prompts as code, evals on every change, observability, cost, and incident response.
AI Observability: Tracing Every Token in Production
Without traces, every LLM bug is a guess. Capture prompts, tool calls, tokens, costs, and latencies for every request — searchable, filterable, alertable.
AI Cost Optimization: Cutting LLM Bills 80%
Most LLM bills can be cut by 50–90% without quality loss. Caching, model routing, prompt diet, and output caps deliver the bulk of it.
AI Latency: P50, P99, and Why TTFT Matters Most
Users feel TTFT (time to first token), not total time. Optimise for it. P99 hides the customers who actually churn — track it like your job depends on it.
Semantic Caching: Cache LLM Responses That Mean the Same
A normal cache matches exact keys. A semantic cache matches *meanings* — return the cached answer when the new query is close enough by embedding similarity.
LLM Routing: Right Model for Right Task, With Fallbacks
A router classifies each call and sends it to the cheapest model that handles it. Add fallbacks for outages and you get cheaper *and* more reliable than a single-model setup.
Arrête de lire à propos. Commence à scruber.
Bloqué sur un concept d'IA, de Claude Code ou de cloud ? Dis-moi ce qui ne clique pas — je livre un explicateur interactif gratuit avec analogie, animation et sliders, en général sous une semaine.
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