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Ce que c'est

Le parcours d'une requête à une IA, de bout en bout : ce qui est déjà chargé avant que tu n'écrives, comment se monte la fenêtre de contexte, quels filtres la vérifient dans ton app et dans la gateway, le modèle, la boucle d'un agent et ce qui est vérifié à la sortie. Choisis un scénario, clique sur une étape et modifie les éléments là où ils entrent.

Les onglets

Parcours : les onze étapes et la fenêtre de contexte. Outils, MCP et skills : ce que coûte chaque définition, les skills sur trois niveaux et un appel d'outil contrôle par contrôle (schéma, hooks, permissions comme dans Claude Code, persona, sandbox). Contexte : ce qui entre par RAG, ce qui se perd en compactant et ce qui peut être mis en cache, avec des prix réels. Agent IDE : ce qui s'exécute sans demander selon le mode, ce qui peut être annulé et ce que les sous-agents économisent (ou non). Labo : ce que chaque couche arrête sur le catalogue d'attaques de /agents, mesuré, et les échecs qui ne sont pas des attaques.

La barre du haut est la fenêtre de contexte

C'est tout ce que le modèle lit à CETTE étape, pièce par pièce, avec ses tokens réellement comptés avec le tokenizer o200k d'OpenAI (d'autres modèles comptent un peu différemment). Les définitions d'outils sont comptées comme le JSON qui les décrit ; chaque fournisseur les enveloppe à sa manière, c'est donc une approximation. Remarque combien il y en a déjà avant que tu n'écrives quoi que ce soit.

Ce qui est réel et ce qui est simulé

Les filtres utilisent les détecteurs de secrets et de données personnelles de l'app et la liste de phrases d'injection de /agents : ce qu'ils trouvent est réel, et tout s'exécute dans ton navigateur. La gateway est simulée : ses politiques existent (Azure API Management a llm-token-limit, llm-content-safety et le cache sémantique ; LiteLLM, des guardrails avant et après l'appel), mais ici le filtre de contenu est fait par nos détecteurs. Une liste de phrases repère l'ordre classique et non le déguisé : c'est ce qui se passe avec les vrais filtres par liste.

Ce que personne n'a vu

Retire des couches et regarde l'encadré du bas : ce qu'il y avait et qu'aucune couche active n'a regardé. La leçon de l'injection indirecte apparaît toute seule : le filtre de l'app ne voit pas le document récupéré ni la sortie d'un outil, parce qu'ils arrivent après. Aucune couche seule ne suffit.

Du prompt à la réponseCe qui arrive à votre requête à une IA, étape par étape
Du prompt à la réponseCe qui arrive à ta requête à une IA, étape par étape
Fenêtre de contexte en « Assembler le contexte »0 tokens · 0 % de la fenêtre
  • Prompt système 0
  • Historique de la conversation 0
  • Ton prompt 0
  • Documents récupérés (RAG) 0

Assembler le contexte

Ce qui se passe. La requête est assemblée : l'historique (ou son résumé, s'il ne rentre plus), les documents que récupère le RAG et ton prompt, dans un ordre fixe. Un préfixe qui ne change pas entre les requêtes peut être mis en cache et coûte moins cher.

Ce qui peut mal se passer. Un document récupéré peut apporter un ordre caché : c'est l'injection indirecte. En compactant l'historique, une de tes instructions peut se perdre. Et un changement au début de la requête casse le cache.

En détail :/embeddings/llm-costs/context-forge

La réponse arrive à l'utilisateur.

Tout ce que les détecteurs ont trouvé a été vu par une couche.