LLM : avis, prix, données et alternatives

Qu'est-ce que LLM ?

LLM permet aux développeurs d'interroger des modèles locaux ou distants depuis le terminal. Il conserve les échanges dans SQLite, produit des données structurées et calcule et stocke des représentations vectorielles.

D'après sa documentation, LLM permet de :

• interroger des modèles depuis le terminal
• dialoguer avec des modèles locaux ou distants
• conserver les échanges dans une base SQLite
• produire des données structurées à partir de textes et d’images
• calculer et stocker des représentations vectorielles

Nous le classons dans Outils pour développeurs, la catégorie des outils pour tester, documenter et livrer du logiciel, et il recoupe aussi lLM en local. La catégorie compte 31 outils vérifiés sur ce site.

Le service a été lancé en 2023, ce qui lui donne un peu de recul.

Pour qui ?

Il est surtout utile aux profils suivants : développeurs, chercheurs et data analysts. Le besoin couvert est simple à formuler : tester, documenter et livrer du logiciel.

LLM est un bon candidat si :

• vous voulez essayer avant de payer
• vous comptez l'intégrer à vos outils ou automatisations via son API
• vous voulez pouvoir lire le code ou l'héberger vous-même

Avant de vous décider, faites un essai sur une tâche réelle et mesurez le temps gagné : c'est le seul critère qui compte vraiment.

Combien coûte LLM ?

Modèle économique : open source (code public). L'utilisation de base ne coûte rien.

Pour estimer ce que coûterait le même travail fait directement avec un modèle d'IA, utilisez notre calculateur de prix des API. Les tarifs changent souvent : vérifiez toujours sur le site officiel avant de vous abonner.

Données et confidentialité

L'éditeur ne précise pas clairement où les données sont hébergées. Considérez que vos contenus peuvent quitter l'Union européenne.

Pour un usage professionnel en Europe, vérifiez qu'un accord de traitement des données (DPA) est proposé et n'y envoyez ni données personnelles de clients ni documents confidentiels sans cet accord.

Export de vos contenus : JSON, Markdown, SQLite. Pouvoir récupérer vos données facilite un changement d'outil plus tard.

Trois réflexes valent pour tous les outils d'IA :

• désactivez l'utilisation de vos contenus pour l'entraînement si l'option existe
• utilisez un compte professionnel distinct de votre compte personnel
• relisez tout ce que l'outil produit avant de le publier ou de l'envoyer

Plateformes, langues et API

LLM s'utilise depuis : Windows, macOS et Linux.

Langues de l'interface : anglais. Pas d'interface en français : l'outil peut toutefois comprendre et produire du texte en français.

Une API publique permet de l'appeler depuis vos propres programmes ou depuis un outil d'automatisation, et de le brancher à un agent IA.

Le code source est public : simonwsimonw/llm.

Comment nous l'avons noté

Notre note de 58/100 ne juge pas la qualité des résultats : elle mesure ce que l'on peut vérifier publiquement sur l'accès à l'outil, son ouverture et la confiance qu'on peut accorder à l'éditeur.

Le calcul complet est détaillé sur la page méthode.

Comparaison avec les alternatives

LLM face aux autres outils de la catégorie outils pour développeurs :