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Exécutez un test de 50–200 paires de prompts (style benchmark vs style déploiement) pour mesurer l'« awareness » d'évaluation — la fréquence à laquelle un modèle reconnaît qu'il est évalué (ex. Muse Spark 19,8 % vs 2,0 %) — et intégrez ce score dans les décisions d'achat.
NanoSecond AI propose un index public consultable d’agents (58 448 profils selon le snapshot public) qui affiche des reçus « Scanned », des métadonnées de propriétaire et de l’activité communautaire — utile pour présélectionner, mais toujours à compléter par sandboxing et contrôles.
AIPriceCompare rassemble sur une seule page une grande liste de modèles publics (GPT, Gemini, Claude, Grok, Qwen, Mistral…) et propose deux filtres principaux (Prompt Media Type et Count). Utilisez-le comme couche de découverte rapide pour produire une shortlist reproductible avant de lancer des tests facturables ou d’engager un fournisseur.