Garde-fous structurés
Structured output Zod sur 100 % des outputs. Pas d'hallucination en sortie de fonction.
Pas un POC qui meurt en 3 mois. Un agent Anthropic Claude qu'on déploie avec garde-fous Zod, observabilité Langfuse et coûts API plafonnés. Livraison 2-3 semaines.
Mehdi vous écrit avec : (a) faisabilité technique, (b) benchmark Claude vs GPT sur votre cas, (c) fourchette tarifaire fermée à 48 h.
Réponse Mehdi · personnelle · sous 24 h ouvrées
Démo qui marche, mais rien en prod. Hallucinations sur les chiffres clés. Factures API qui explosent. La différence entre une démo et un agent en prod, c'est tout ce qui n'est pas démo : garde-fous, eval, observabilité.
« On a payé 25 k€ pour un POC IA. Six mois après, personne dans l'équipe ne sait le redéployer. »
« Le bot répond bien sauf quand on lui demande nos prix. Là il hallucine joyeusement à -40 %. »
« Facture OpenAI : 8 200 € le mois dernier. On ne sait pas qui consomme quoi. »
Anthropic SDK natif, tool-use prouvé, structured output via Zod. Pas de LangChain bricolé, pas de no-code qui casse à l'échelle. Voici à quoi ressemblent les vraies 30 lignes qu'on shippe en prod.
@anthropic-ai/sdk), pas de wrapper tiers.budget_tokens dépréciés.500;">import Anthropic 500;">from '@anthropic-ai/sdk'
500;">import { z } 500;">from 'zod'
500;">const client = 500;">new Anthropic()
"color:#6b7280;font-style:italic;">// 1. Structured output via Zod — pas d'IA "fluide" qui hallucine
500;">const TicketSchema = z.object({
category: z.500;">enum(['bug', 'feature', 'billing', 'other']),
urgency: z.500;">enum(['low', 'medium', 'high']),
summary: z.string().max(200),
})
// 2. Appel Claude 4.7 avec adaptive thinking (no token cap)
500;">const response = 500;">await client.messages.create({
model: 'claude-opus-4-7',
thinking: { 500;">type: 'adaptive' },
max_tokens: 1024,
system: 'Tu catégorises des tickets support. Sortie JSON valide UNIQUEMENT.',
messages: [{ role: 'user', content: userTicket }],
})
"color:#6b7280;font-style:italic;">// 3. Validation Zod stricte avant injection en DB
500;">const parsed = TicketSchema.parse(JSON.parse(extractText(response)))
"color:#6b7280;font-style:italic;">// → garde-fous + observabilité Langfuse en amont
"color:#6b7280;font-style:italic;">// logTrace({ model, latencyMs, costEur, parsed })Structured output Zod sur 100 % des outputs. Pas d'hallucination en sortie de fonction.
Repo github.com/opcodia/ai-evals — 20 cas tests anonymisés, auditable par votre équipe.
Anthropic Spend Limits + OpenAI usage caps configurés au lancement. Pas de facture surprise.
Pas de LangChain bricolé. Snippet code public ci-dessous — 30 lignes qu'on shippe vraiment.
Cadrage 5 jours, prototype 7-10 jours, prod 5 jours. Délai ferme avant signature.
Code livré, doc fournie. Si vous voulez partir, vous partez avec tout. Zéro lock-in.
Premier échange gratuit. On benchmark Claude vs GPT sur 10 exemples réels et on revient avec une estimation chiffrée sous 48 h.
En attendant, écrivez-nous — on vous propose 3 créneaux par retour.
Le formulaire prend 30 secondes. On répond en moins de 24 heures avec trois créneaux possibles (lundi–vendredi, 9 h – 19 h). Pas de bot, pas de relance commerciale.
Tout ce qu'on fait est documenté, mesuré, auditable. Notre repo d'évals est public, notre snippet code Anthropic SDK est sur le site, nos cas clients ont des métriques vérifiables.