Analyseur d'Enquêtes
Dégagez les thèmes de milliers de réponses
Traitez les réponses ouvertes à grande échelle pour identifier les thèmes, les tendances de sentiment et les regroupements d'enseignements. Vous obtenez des synthèses de direction et des analyses par segment qu'une analyse thématique manuelle mettrait des semaines à produire.
GPT-6 Luna
pour 800K tokens par mois · 80% entrée / 20% sortie
Pourquoi ce modèle ?
Pour cette charge – 800K tokens par mois, dont 80 % en entrée – il revient à environ 0,14 $US par mois, le moins cher des modèles proposés ici. Sa fenêtre de contexte de 1M tokens accepte de longues entrées en un seul appel, ce qui compte pour ce type de travail.
Modèles alternatifs
Conseils d'implémentation
- 1
Adoptez un flux en deux étapes : demandez d'abord au modèle de rattacher chaque réponse à l'un de 10 à 15 thèmes (rapide et peu coûteux), puis confiez les groupes à un modèle plus puissant pour la synthèse fine. Cette approche hybride réduit le coût de 70 %.
- 2
Traitez les réponses par lots de 50 en imposant des libellés de thème cohérents : définissez le vocabulaire dans le prompt système et exigez qu'il n'utilise que ces libellés, pour que les lots restent comparables.
- 3
Joignez les métadonnées démographiques à chaque réponse : le modèle peut alors faire ressortir des schémas du type « les juniors pensent X, les seniors Y » qu'une analyse agrégée manque.