AI ROI : ce que vos agents livrent vraiment
Les tokens dépensés en disent peu à eux seuls ; ce qui compte, c’est le nombre de tâches réellement terminées et l’accompagnement qu’elles ont demandé. L’onglet AI ROI de la page Details d’un projet relie les conversations des agents aux données de Verify, de la revue de code, de git, de la CI et des PR. Tout est calculé sur votre ordinateur.
Les chiffres clés
Calculés sur 7 jours, 30 jours, 90 jours ou 1 an.
- Tâches (conversations d’agents), total de tokens et temps actif ; en plus de Claude Code et de Codex, les conversations des autres agents CLI comptent aussi, sous « Other agents ».
- Taux de réussite : tâches approuvées par Verify ou par la revue de code, plus celles qui ont passé la première vérification ou revue.
- Tokens par tâche réussie, temps médian par tâche et messages après le premier prompt.
- Tokens économisés grâce aux outils intelligents et à RTK.
Comparaisons
Des cartes séparent ce qui fonctionne de ce qui ne fonctionne pas.
- Par modèle : réussite, validation du premier coup, tokens par tâche réussie et durée pour chaque modèle.
- Effet de la carte du projet : conversations qui l’ont utilisée face à celles qui ne l’ont pas fait.
- Commits à corriger : commits d’agents face aux commits humains ; les commits de correction ou de revert sur les mêmes fichiers dans les 14 jours comptent.
- PR rouvertes : PR d’agents face aux autres.
Contexte et dépenses
Chaque appel renvoie toute la conversation au modèle, donc la taille du contexte des appels détermine l’essentiel des dépenses. La carte Context and spend l’affiche.
- Les dépenses selon la taille du contexte des appels, et la part au-delà de 200k de contexte.
- Les dépenses liées aux reconstructions du cache, et combien ont suivi une pause de plus d’une heure.
- Compactions : nombre de fois où une conversation a diminué de plus de moitié.
- La répartition entre lectures du cache, écritures du cache, entrée sans cache et sortie.
- Quand les gros contextes représentent 40 % des dépenses ou plus, la carte suggère l’auto-compact et de nouvelles conversations.
Cache, ligne des tâches et livraison
La carte du cache de prompt montre la part de l’entrée lue depuis le cache, les tokens qu’il a économisés et pourquoi le cache a été réécrit (attentes de plus de 5 minutes, ou changements de modèle et de contexte), et liste les grandes conversations qui l’ont le moins utilisé. Vous voyez aussi les remarques de la revue de code, les tâches terminées et renvoyées sur la ligne des tâches, le taux d’échec de la CI sur les branches d’agents et les migrations risquées repérées par DB Guard.
Questions
Le coût est-il affiché en argent ?
Non. Le coût est affiché en tokens : tokens par tâche réussie et tokens économisés.
Comment la réussite est-elle mesurée ?
D’après le résultat de Verify quand la tâche a été vérifiée, sinon d’après le verdict de la revue de code.
Comment les commits d’agents sont-ils reconnus ?
Grâce aux lignes Co-Authored-By (Claude, Codex, Gemini, Copilot, Cursor, Aider, opencode…) ou à une mention « Generated with ».
Des données sont-elles envoyées quelque part ?
Les chiffres sont calculés sur votre ordinateur. Quelques requêtes partent vers GitHub pour les données des PR.
Fonctionnalités liées
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