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J'ai mis en place une petite routine avec les derniers modèles pour automatiser la collecte et le tri de certaines données pour un client freelance. Le problème, c'est que la latence des API et les coûts s'accumulent tellement vite qu'il faut que la script tourne 12 heures pour finir ce que je pouvais faire en 4 heures manuellement si je me concentrais.
Je started thinking that AI was going to be this massive time-saver for me, but for repetitive, low-complexity tasks, it's actually adding overhead. I have to babysit the API calls, handle the retries when it times out, and double-check the output because the models still hallucinate details that I have to manually correct. At this point, it's not saving me time, it's just shifting the workload from "doing the task" to "debugging the AI's attempt at the task".
Is anyone else finding that the "efficiency" of using LLMs for bulk automation is a complete myth unless you have a really polished, edge-case-free pipeline? Because right now, I'd rather just spend the hours doing it myself than spend those same hours paying token fees and cleaning up the mess.
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