Custom direct
Tarif sur mesure source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Custom
No public prices
Pour : AI labs
ProgrammationPrésentation documentéeDernière vérification Oct 2, 2026
Klavis AI : tarifs, fonctions et meilleurs usages
Fournisseur de données d'entraînement de code et agentiques et d'environnements en direct pour le post-entraînement d'agents IA.
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Notre avis : Klavis AI convient aux laboratoires d'IA et aux équipes d'agents qui ont besoin de données d'entraînement pour agents de codage et d'environnements en direct, pas aux particuliers cherchant un outil prêt à l'emploi.
Principale limite : L'offre principale nécessite de contacter l'entreprise et aucun prix en libre-service n'est publié.
Pour qui convient Klavis AI
Klavis AI convient aux laboratoires d'IA et aux équipes d'agents qui ont besoin de données d'entraînement pour agents de codage et d'environnements en direct, pas aux particuliers cherchant un outil prêt à l'emploi. D'après la documentation de l'éditeur, absent d'un test pratique.
Idéal pour : Laboratoires d'IA
Convient aussi pour
- Développeurs d'agents
Choisissez un autre outil si l'offre principale nécessite de contacter l'entreprise
Ou si
- Aucun prix en libre-service affiché
- Destiné aux laboratoires d'IA, pas au grand public
Tarifs et limites d'utilisation de Klavis AI
Prix vérifiés le Oct 2, 2026 sur la page de tarifs officielle américaine. Les prix et limites changent souvent.
Accès gratuit et conditions d'essai
Non précisé
Non précisé
Offres payantes : ce qui change quand vous passez à l'offre supérieure
Plafonds d'usage, crédits et coûts supplémentaires
Tarification sur contact
Non précisé
Qu'est-ce que Klavis AI et comment ça marche ?
Klavis AI se présente comme un fournisseur d'environnements en direct et de données pour entraîner des agents IA, soutenu par Y Combinator. Sa page d'accueil propose des données de code à long horizon et des données d'usage d'outils agentiques couvrant plus de 600 outils et applications SaaS réels. Les offres passent par des formulaires de contact (« Discuss coding data »), et la documentation décrit un produit Sandbox. Il cible les concepteurs de modèles plutôt que les utilisateurs finaux.
Ce que vous fournissez et ce que vous obtenez
Ce que vous fournissez
- Spécifications de tâches pour agents de codage
- Appels d'API vers les environnements Klavis
Ce que vous obtenez
- Données d'entraînement et tâches avec vérificateurs
- Signaux de récompense pour RL et SFT
Où vous pouvez l'utiliser
- Plateformes
- API
- Compte
- Obligatoire
- Type de produit
- Données d'entraînement et environnements RL/SFT
- Vérification
- Contrôles programmatiques et grilles d'évaluation
- Conditionnement
- Environnements Docker
- Accès
- API avec points d'accès sandbox
Meilleurs cas d'usage de Klavis AI
Les scénarios sont élaborés par nos éditeurs à partir de la documentation ; le résultat réel dépend de votre saisie et de votre offre.
Données de post-entraînement pour agents de codage
- Qui
- Laboratoires d'IA
- Ce que vous fournissez
- Une demande de données de post-entraînement pour agents de codage
- Résultat attendu
- Jeux de données de tâches de code à long horizon avec contrôles
- Offre requise
- Contacter l'éditeur
- Limite
- Pas de prix public ni de taille d'échantillon source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Jeux de données d'usage d'outils agentiques
- Qui
- Chercheurs en agents
- Ce que vous fournissez
- Scénarios d'usage d'outils
- Résultat attendu
- Jeux de données pour l'usage d'outils agentiques
- Offre requise
- Contacter l'éditeur
- Limite
- La couverture des jeux de données n'est pas détaillée publiquement source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Environnements RL et SFT
- Qui
- Ingénieurs RL
- Ce que vous fournissez
- Accès aux environnements via API
- Résultat attendu
- Environnements Docker avec récompenses pour les sessions d'entraînement
- Offre requise
- Contacter l'éditeur
- Limite
- Catalogue d'environnements non consulté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Fonctionnalités clés et leurs limites pratiques
Tâches de code à long horizon
Fournit des tâches de code qui s'exécutent sur de nombreuses étapes plutôt que des prompts uniques. Entraîne les agents sur un travail réaliste multi-fichiers.
Vérification programmatique
Contrôle la sortie de l'agent par des tests programmatiques plutôt que par une revue humaine. Donne des signaux réussite/échec reproductibles.
Récompenses granulaires
Renvoie des signaux de récompense granulaires, déterministes et fondés sur des grilles. Permet un entraînement RL plus fin.
Environnements Docker
Conditionne les environnements dans Docker pour qu'ils puissent s'exécuter sur votre propre infrastructure. Garde l'entraînement reproductible.
Avantages et inconvénients de Klavis AI
Où Klavis AI est performant
- La documentation et le dépôt GitHub (Klavis-AI/klavis) sont publics Une documentation publique et un dépôt GitHub permettent aux ingénieurs d'inspecter la surface d'intégration. documenté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
- Récompenses déterministes et par grille annoncées Les récompenses déterministes et par grille donnent des signaux d'entraînement clairs. documenté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
- Référence d'API publique avec points d'accès sandbox Une référence d'API publique avec points d'accès sandbox accélère l'évaluation. documenté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Limites à vérifier avant de payer
- L'offre principale nécessite de contacter l'entreprise Sans prix publics, il faut passer par l'équipe commerciale pour établir un budget. documenté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
- Aucun prix en libre-service affiché L'offre vise les laboratoires, donc les petites équipes peuvent ne pas être éligibles. documenté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
- Destiné aux laboratoires d'IA, pas au grand public L'ancien positionnement d'intégration MCP peut ne plus correspondre au produit actuel. documenté source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Comment utiliser Klavis AI pour se procurer des données d'entraînement pour agents de codage
Configurer Klavis AI
- Lisez l'introduction de la documentation Klavis.
- Contactez l'entreprise via le site pour un engagement sur des données ou des environnements.
- Convenez du domaine des tâches et du format de sortie.
Exemple : se procurer des données d'entraînement pour agents de codage
- Partagez les compétences et langages cibles de l'agent.
- Recevez des exemples de tâches avec vérificateurs.
- Exécutez-les dans votre pipeline d'entraînement.
Vérifier et exporter le résultat
- Exécutez le vérificateur sur un exemple de tâche et confirmez un résultat réussite/échec.
- Vérifiez que les valeurs de récompense correspondent au schéma documenté.
Klavis AI API
Accès à l'API et facturation séparée
Une API est disponible, facturation non documentée. Une référence d'API publique avec points d'accès sandbox est documentée. Documentation de l'API ↗
Confidentialité, usage des données et droits commerciaux
Résumé des politiques actuelles de l'éditeur ; ce n'est pas un avis juridique et le badge d'un éditeur n'est pas un audit indépendant.
Comment vos entrées et sorties sont traitées
Non précisé dans les pages lues
Non précisé dans les pages lues
Non précisé dans les pages lues
Usage commercial et restrictions des offres
Non précisé dans les pages lues
Non précisé dans les pages lues
Politiques : klavis.ai/privacy
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FAQ Klavis AI
Que vend Klavis AI ?
Il fournit des données d'entraînement de code et agentiques et des environnements en direct pour le post-entraînement d'agents IA. source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Existe-t-il un prix public ?
Non. Le site n'affiche aucun prix en libre-service et l'offre principale nécessite de contacter l'entreprise. source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Existe-t-il une documentation publique ?
Oui. La documentation et un fichier llms.txt sont sur klavis.ai, et le dépôt GitHub Klavis-AI/klavis est public. source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Quel type de récompenses est utilisé ?
Le site indique des récompenses déterministes et fondées sur des grilles. source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Est-ce destiné aux développeurs individuels ?
Plutôt non. Il vise les laboratoires d'IA qui entraînent des agents. source (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Sources et méthodologie d'évaluation
Sources officielles et dates de vérification
- Klavis AI homepage homepage · vérifié Oct 4, 2026
- Klavis AI documentation docs · vérifié Oct 4, 2026
- Klavis AI docs index and API reference docs · vérifié Oct 4, 2026
Non vérifié : Prix; Volumes de données; État actuel du produit MCP; Conditions de confidentialité.
Comment nous avons documenté et maintenons cette page
Chaque information sur Klavis AI ci-dessus provient des 3 pages officiels listés ici, comparés pour la dernière fois le Oct 2, 2026 ; nous n'avons pas testé Klavis AI nous-mêmes, il n'a donc pas de note éditoriale. Comment nous vérifions et revérifions les pages.
Article mis à jour Oct 2, 2026; prix vérifiés Oct 2, 2026. Les liens sortants vers les éditeurs sont de simples liens ; nous ne touchons aucune commission. Comment nous évaluons · Signaler une erreur