Orq.ai est une plateforme d'ingénierie d'IA destinée aux entreprises et aux équipes de développement. Son positionnement officiel couvre l'orchestration, les évaluations, l'observabilité et la gouvernance du cycle de vie des agents IA, et propose des modules tels que AI Gateway, Agent Runtime, Evaluation, Knowledge Base, Monitoring & Observability, etc.

Orq.ai

Paramètres et statistiques de base

La page d'accueil officielle d'Orq.ai définit le produit comme « Construire et exploiter une IA de qualité » et explique en outre qu'il couvre l'orchestration, les évaluations, l'observabilité et la gouvernance dans le cycle de vie des agents d'IA. Il est plus proche d'une plate-forme d'ingénierie d'IA que d'un seul chatbot ou d'un seul fournisseur de modèles : la valeur fondamentale réside dans le fait de placer l'agent de routage du modèle exécutant les invites et la base de connaissances, l'évaluation en ligne/hors ligne, le suivi de la production et la gouvernance d'entreprise dans le même atelier.

Projets	Informations publiques
Entrée officielle	https://orq.ai/
Positionnement officiel	Plateforme d'ingénierie IA ; Plateforme d'IA souveraine pour le cycle de vie complet des agents d'IA
Module de base	AI Gateway, Agent Runtime, Évaluation, Base de connaissances, Surveillance et observabilité
Couverture du modèle	La page d'accueil du site officiel indique qu'AI Gateway peut acheminer plus de 400 modèles provenant de plus de 28 fournisseurs ; la FAQ sur les tarifs indique que AI Router prend en charge plus de 300 modèles provenant de plus de 20 fournisseurs
Quota de niveau gratuit	1 utilisateur, 50 000 spans/mois, 1 Go de données traitées, 3 agents, 50 exécutions d'agents/mois, 3 déploiements, 14 jours de rétention, 50 appels API/jour
Indices de la version publique actuelle	Version officielle du journal des modifications 4.10
Signal d'entreprise	La page d'accueil du site officiel affiche Proudly European, Gartner Emerging Leaders '25 et plusieurs logos de clients
Attribution	L'adresse officielle des données structurées est Amsterdam, NL

Limite du produit : Orq.ai n'est pas responsable de la formation du modèle sous-jacent, et il ne s'agit pas non plus d'une pure base de données RAG ou d'un outil de surveillance traditionnel. Il convient aux équipes qui créent déjà des agents d'application LLM ou des flux de travail multimodèles, reliant ensemble « construire, mettre en ligne, observer, évaluer, améliorer et gérer » ; s’il s’agit simplement d’un chat personnel ou d’appels API occasionnels, les capacités de la plateforme seront surestimées.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Les signaux de marché d'Orq.ai proviennent principalement de trois types de documents officiellement visibles : le logo du client et le logo Gartner Emerging Leaders '25 affichés sur la page d'accueil du site officiel, la structure des packages gratuits et professionnels indiquée sur la page de tarification et le journal des modifications qui est continuellement mis à jour sur le site de documentation. Des noms tels que Capgemini, Brand New Day, Vattenfall, AFAS Software, ear.com, bunq, Moneybird, YOCO, etc. peuvent être vus dans l'espace client de la page d'accueil, indiquant que son récit externe a été orienté vers l'ingénierie et les systèmes de production d'IA d'entreprise, et pas seulement vers les outils expérimentaux des développeurs.

Signaux d'adoption par les entreprises : le site officiel se présente comme fièrement européen et met l'accent sur l'IA souveraine, la gouvernance, la visibilité des coûts, la conformité et les risques dans la copie du produit. Pour les entreprises européennes, la fintech, le service client, la gestion des connaissances et les équipes qui ont besoin de récits de résidence des données dans l'UE, ce type de positionnement est plus proche du contexte des achats qu'un simple « outil d'accès aux modèles ».

Éléments non divulgués : Orq.ai ne fournit pas le nombre total vérifiable d'utilisateurs enregistrés ARR, le nombre total de clients payants, le taux de rétention ou la part de l'industrie sur la page publique. Les logos des clients et les logos Gartner ne peuvent qu'indiquer l'approbation du marché et l'attention de l'industrie, mais ne peuvent pas être déduits pour déterminer l'échelle de l'entreprise.

Avantage de coût

L'avantage en termes de coût d'Orq.ai n'est pas « le prix unitaire du modèle le plus bas », mais le fait de placer AI Gateway, le temps d'exécution de l'agent, l'observabilité, les évaluations, les bases de connaissances et les API de plateforme dans un cadre de facturation et de gouvernance unifié. Pour les organisations multimodèles, multi-équipes et multi-agents, la valeur vient principalement de la réduction des accès en double, des points enfouis dans les journaux en double, des systèmes d'évaluation en double et de la gestion des autorisations en double.

C-side/Personal : Orq.ai n'est pas un outil de chat grand public ordinaire. Le niveau Développeur gratuit convient aux développeurs individuels ou aux petites équipes pour vérifier la première fonction d'IA. La page de tarification officielle indique 1 utilisateur, 50 000 spans/mois, 3 agents, 50 exécutions d'agents/mois, 3 déploiements et 50 appels d'API/jour, ce qui est suffisant pour les prototypes, mais ne convient pas aux systèmes de production à haute concurrence.

Développeur/API : le niveau Croissance adopte la méthode d'expansion basée sur les sièges et l'utilisation. Le prix public est de 35 euros par siège et par mois et répertorie des dimensions telles que 100 000 spans/mois, un excédent de 7 euros/100 000 spans, 1 Go de données traitées, un excédent de 3 euros/Go, 500 exécutions d'agents/mois, un excédent de 0,01 euros/exécution, etc.

Entreprise/Privé : Entreprise est un devis personnalisé couvrant les sièges personnalisés, les étendues personnalisées, les données traitées personnalisées, les exécutions/déploiements/webhooks d'agent illimités, SSO/SCIM, les journaux d'audit, le rapport SOC 2, HIPAA BAA, AWS/Azure Marketplace, sur site ou cloud privé. Le coût d'achat réel dépend des sièges, du trafic, de la période de rétention, du formulaire de déploiement, des conditions de conformité et du niveau de support, et est soumis à la page et au contrat officiels en temps réel.

Fonctions principales

• AI Gateway : utilisez une API unifiée pour exploiter plusieurs modèles. Le site officiel indique qu'il peut acheminer les demandes sur plus de 400 modèles provenant de plus de 28 fournisseurs et prend en charge les solutions de secours, les tentatives et la visibilité des coûts. Il convient de séparer la sélection du modèle du code commercial et de réduire les coûts de changement de fournisseur.
• Agent Runtime : prend en charge la création, l'exécution et la gestion des agents. La documentation officielle comprend des accès au générateur visuel Agent Studio, à l'agent de création d'API, à la mémoire, aux outils, à l'intégration des connaissances et au streaming. Convient à la mise à niveau de tâches en plusieurs étapes depuis des appels Prompt vers des chaînes d'exécution traçables.
• Observabilité IA : suivez les journaux, les traces, les threads, la latence, les dépenses en jetons et les modes de défaillance. Pour les systèmes de production, la clé n'est pas « s'il existe des journaux », mais si chaque appel d'outil, étape de récupération et réponse du modèle peut être relu dans une trace.
• Évaluation et expériences : prend en charge l'évaluation en ligne et hors ligne du LLM en tant que juge, du code et de la révision manuelle. La version 4.10 introduit un écran de révision unifié et Evaluator Studio, indiquant qu'Orq.ai place l'acceptation de la qualité dans un processus itératif continu au lieu d'un test unique avant la mise en ligne.
• Base de connaissances / Magasins de mémoire : la page de tarification répertorie la base de connaissances et le stockage en mémoire, et prend en charge RAG-as-a-Service, l'explorateur de blocs, l'intégration, le reclassement, les évaluateurs RAG et le module complémentaire de traitement de documents. Convient aux équipes qui doivent connecter des données privées à l'agent.
• Gouvernance et sécurité d'entreprise : la couche d'entreprise couvre RBAC, SSO/SCIM, les journaux d'audit, le rapport SOC 2, HIPAA BAA, DPA personnalisé, les limites de débit personnalisées et le cloud privé/sur site. Il est utile pour intégrer des autorisations et des audits au niveau de l'organisation dans les appels d'IA, plutôt que de laisser chaque secteur d'activité conserver ses propres clés de modèle et journaux.

Evolution du modèle et de la version

Orq.ai est une plate-forme cloud itérative en permanence et le Changelog officiel a formé une version 4.x. Le fil de discussion public actuel se concentre sur l’indépendance d’AI Gateway, les compétences Model Garden, les traces, l’évaluation MCP et les capacités de gouvernance d’entreprise.

Nœud de version	Notes de version publique	Changements majeurs
Version 4.10	Dernier nœud visible du journal des modifications officiel	Gestion unifiée des clés API, AI Gateway est séparée en zones spéciales, Model Garden reconstruit, ajout d'un écran d'évaluation unifié Evaluator Studio, horaires des agents
Version 4.9	Nœud officiel de l'historique du journal des modifications	Présentation des compétences natives, de la vue Erreurs des traces, de la visualisation des traces LangGraph et de l'optimisation de l'accès au modèle Azure Foundry
Version 4.8	Nœud officiel de l'historique du journal des modifications	Ajout de politiques de routeur, de règles de garde-corps, d'évaluateurs catégoriels, d'un écran d'accueil repensé et de serveurs MCP prédéfinis
Version 4.4	Nœud officiel de l'historique du journal des modifications	Orq MCP Server fournit 23 outils pour gérer des objets tels que des agents, des ensembles de données, des expériences, etc.
Version 4.2 / 4.3	Nœud historique officiel du Changelog	Un routeur IA souverain, la résidence des données dans l'UE, plus de 300 modèles de facturation unifiée et d'autres fonctionnalités entrent dans la ligne principale

Jugement de version : le numéro de version d'Orq.ai n'est pas la version du progiciel local, mais le nœud de version de la fonction de la plateforme cloud. Lors de l'évaluation en ligne, vous devez vérifier si les fonctionnalités d'API, de SDK, de passerelle, d'observabilité et d'évaluation correspondantes sont disponibles dans l'espace de travail cible, et confirmer si la période de rétention, la couverture du modèle et les conditions de sécurité de l'entreprise correspondent à l'environnement réel.

Avantages techniques

Mécanisme : passerelle de modèle unifiée -> Effet : réduire le couplage des fournisseurs -> Scénario : routage de production multimodèle. AI Gateway regroupe le fournisseur de modèles, les tentatives de secours, le coût et la limite actuelle dans une entrée unifiée, de sorte que le code métier n'a pas besoin de maintenir une logique d'accès distincte pour chaque fournisseur. Les équipes peuvent planifier des modèles en fonction du coût, de la latence, de la qualité ou des exigences régionales.

Mécanisme : Trace-first observable -> Effet : Raccourcir le lien de positionnement -> Scénario : Dépannage de la production de l'agent. L'observabilité d'Orq.ai permet de suivre l'agent, l'appel LLM, l'exécution de l'outil, l'étape de récupération, la latence et les dépenses en jetons. Pour les agents multi-étapes, cela est plus utile que le simple enregistrement de la réponse finale, car les échecs se produisent souvent lors des appels d'outils, des récupérations ou des décisions intermédiaires.

Mécanisme : évaluation et révision intégrées -> Effet : faire avancer et continuer le contrôle d'accès de qualité -> Scénario : publication de la version de l'invite/de l'agent. L'écran de révision unifié et Evaluator Studio dans la version 4.10 facilitent la réutilisation des commentaires de la file d'attente d'annotations expérimentale et de la trace de production, réduisant ainsi le problème de « les échantillons ayant échoué en ligne ne peuvent pas être renvoyés à l'ensemble de test ».

Mécanisme : Platformisation des objets de gouvernance -> Effet : L'autorité, le coût et la conformité peuvent être audités de manière unifiée -> Scénario : Plateforme d'IA d'entreprise. Les fonctionnalités d'entreprise incluent RBAC, SSO/SCIM, les journaux d'audit, les rapports SOC 2, HIPAA BAA et les options de cloud privé/sur site, permettant aux équipes de sécurité d'intégrer les appels d'IA dans les processus de conformité existants.

Comment utiliser

Utilisation	Étapes typiques	Objets d'adaptation
Studio Web	Créer un compte ou un espace de travail -> Configurer des projets, des agents de modèle, des invites et des bases de connaissances -> Exécuter des expériences et des évaluations -> Afficher les traces et les tableaux de bord	Équipe AI Platform produit et ingénierie
Passerelle IA/API	Obtenir la clé API -> Se connecter à une passerelle unifiée -> Configurer le modèle et la stratégie de routage -> Activer l'observabilité, les garde-fous et le suivi des coûts	Ingénierie back-end LLMOps, ingénierie plateforme
Entreprise/Cloud privé	Confirmer avec SSO, SCIM, audit, résidence de données Marketplace ou déploiement privatisé -> Ligne d'activité pilote -> Étendre à la gouvernance au niveau organisationnel	Moyennes et grandes entreprises, équipes de sécurité et de conformité

Le chemin de mise en œuvre typique consiste d'abord à sélectionner un lien d'appel d'IA à haute fréquence mais à faible risque, à se connecter à la passerelle et à l'observabilité, à observer les durées, la latence, les dépenses en jetons, le taux d'échec et l'exhaustivité du suivi ; puis précipitez les échantillons d'échecs en ligne dans des ensembles de données et des évaluateurs ; et enfin, introduisez les plannings des agents, les compétences, les politiques de routeur, le SSO, l'audit et l'attribution des coûts.

Prix des produits

Orq.ai utilise une structure à plusieurs niveaux de développeur gratuit, de croissance payante et d'entreprise personnalisée. Le prix public et le quota peuvent être ajustés en fonction du site officiel, et la page de tarification officielle en temps réel et le contrat prévaudront.

Forfait	Prix ​​public officiel	Quotas et capacités clés	Objets applicables
Développeur gratuit	Gratuit	1 utilisateur, 50 000 spans/mois, 1 Go de données traitées, 10 Mo de stockage mémoire, 3 agents, 50 exécutions d'agents/mois, 3 déploiements, 14 jours de rétention, 50 appels API/jour	Prototype PoC, vérification en petite équipe
Croissance	35€/siège/mois	100 000 travées/mois, dépassement de 7 €/100 000 travées ; 1 Go de données traitées, dépassement de 3 €/Go ; 500 exécutions d'agents/mois, dépassement de 0,01 €/exécution ; utilisateurs/agents/déploiements illimités	Équipe de pré-production et de croissance
Module complémentaire Ko/mémoire	500€/mois	Récupérations, ingestion, analyse, segmentation illimitées, traitement de documents de 2,5 Go, dépassement de 0,10 €/Mo	Scénarios intensifs RAG et base de connaissances
Module complémentaire Équipes	300 €/mois	Enterprise SSO, SAML/OIDC, application du SSO, RBAC à granularité fine, canal Slack dédié	Collaboration multi-équipes et gouvernance des autorisations
Entreprise	Personnalisé	Sièges/étendues/données/stockage personnalisés, exécutions d'agents illimitées, SSO/SCIM, journaux d'audit, rapport SOC 2, HIPAA BAA, cloud sur site/privé	Grandes organisations, conformité élevée et scénarios de trafic élevé

Limite de prix : les frais d'Orq.ai ne remplacent pas le modèle de facture du fournisseur sous-jacent. Les équipes doivent toujours prendre en compte simultanément les appels vers OpenAI, Anthropic, Google, Azure, les modèles privés ou d'autres fournisseurs. L’intérêt d’Orq.ai réside dans la transparence des coûts de routage, d’observabilité, de mesure et de gouvernance de ces appels.

Scénarios d'application

• AI Gateway multimodèle : acheminez les modèles en fonction des exigences de coût, de qualité, de latence ou de conformité dans la même application. L'objectif d'acceptation est le taux de réussite de repli, la latence P95/P99, l'attribution de facturation du modèle et la disponibilité commerciale en cas de défaillance d'un fournisseur.
• Observabilité de la production des agents : enregistrez les traces complètes du service client, des vendeurs, des connaissances internes ou des agents d'exploitation automatisés. Les points clés pour l'acceptation sont la rejouabilité des appels d'outils, les dépenses en jetons de classification des erreurs, la récupération des échantillons ayant échoué et l'efficacité de la récupération des traces.
• Évaluation et publication LLM : intégrez les modifications d'invite, d'agent, de modèle et d'outil dans les évaluations hors ligne/en ligne. Les points clés pour l'acceptation sont la couverture de l'ensemble d'évaluation, la vitesse de révision manuelle, les alarmes de dérive des indicateurs en ligne et les chemins de restauration de version.
• RAG et Enterprise Knowledge Access : gérez les questions et réponses sur les données privées avec la base de connaissances, les magasins de mémoire, le découpage, le reclassement et les évaluateurs RAG. L'acceptation se concentre sur le taux de réussite de la récupération, le taux d'hallucinations, la latence de mise à jour des données et les limites d'autorisation.
• Gouvernance de l'IA d'entreprise : unifiez le SSO, le RBAC, le filtrage des informations personnelles d'audit, les limites de débit et l'attribution des coûts à la couche de plateforme d'IA. L'accent est mis sur l'exhaustivité du journal d'audit, l'isolation des autorisations de l'équipe, l'attribution du budget et la documentation de conformité.

Personnes concernées

• Équipe d'ingénierie AI Platform : nécessite une gestion unifiée du temps d'exécution de l'agent de passerelle de modèle, des observables, des évaluations, des clés, des budgets et des autorisations de l'équipe. Le principe est que l'organisation dispose déjà de plusieurs liens d'appel IA ou est prête à lancer officiellement la fonction IA.
• Équipe d'ingénierie de produits et d'applications : nécessité de créer rapidement un agent IA, une invite, une base de connaissances et un processus d'évaluation, tout en conservant deux entrées de collaboration, l'API et Web Studio. Il permet aux chefs de produit, aux ingénieurs et aux experts du domaine de travailler ensemble pour itérer sur les fonctionnalités de l'IA.
• LLMOps/Quality Team : les traces en ligne, les échantillons ayant échoué, les revues d'ensembles d'évaluation et les expériences doivent être connectés en série pour réduire les régressions implicites causées par des invites ou des modifications de modèle.
• Équipe de sécurité, de conformité et d'approvisionnement : focus sur le SSO/SCIM, les journaux d'audit, SOC 2, HIPAA, la résidence de données cloud privé/sur site et les voies d'approvisionnement Marketplace. Ce groupe a besoin de clarté sur les limites des données et les conditions contractuelles avant la PoC.

Ne convient pas à la limite : les scénarios qui impliquent uniquement des discussions personnelles, des appels de modèle unique à basse fréquence, aucun plan de lancement de production et aucune exigence de gestion ou d'évaluation des journaux ne nécessitent pas nécessairement une plate-forme complète comme Orq.ai ; si le problème principal de l'équipe est la formation de base du modèle ou l'annotation des données, une formation de modèle, une annotation ou une plate-forme de données plus verticale doit également être sélectionnée.

Résumé et Outlook

La principale compétitivité d'Orq.ai réside dans la division du lien de production de l'agent IA en objets gérables : la passerelle gère l'entrée du modèle, le runtime gère l'exécution de l'agent, l'observabilité gère le comportement réel, l'évaluation gère les commentaires sur la qualité et la gouvernance gère les autorisations, les coûts et la conformité. Cela le rend plus adapté aux projets d’IA au niveau de l’entreprise plutôt qu’aux démonstrations ponctuelles.

Les limites actuelles sont également claires : la page publique ne divulgue pas les revenus de l'entreprise, le nombre total de clients actifs, la répartition complète du secteur ou les détails du contrat pour chaque fonction de l'entreprise ; différentes pages présentent plus de 300 et plus de 400 différences de représentation dans la couverture du modèle, qui doivent être soumises à l'espace de travail spécifique et aux documents officiels en temps réel ; des termes tels que Entreprise, privatisation, SLA de résidence des données et HIPAA BAA nécessitent une confirmation commerciale.

Les suggestions de mise en œuvre se concentrent sur la vérification progressive : connectez-vous d'abord à un véritable lien d'appel d'IA, quantifiez les étendues, tracez l'intégralité, le taux d'échec, les dépenses de jetons retardées, le taux de réussite de l'évaluation et le coût de l'examen manuel ; Une fois les indicateurs stables, étendez-vous au runtime de l'agent de routage multimodèle, à la base de connaissances, aux politiques de routeur et au SSO/RBAC au niveau de l'organisation. Les entreprises doivent examiner la résidence des données, la conservation des journaux, l'exportation d'audit, le règlement du déploiement privé sur Marketplace et l'allocation de facture modèle sous-jacente avant d'acheter.

Outils associés : ÉquipageAI, LangChaîne

Informations de version

• Orq.ai version 4.10 ：La version 4.10 du Changelog officiel unifie la gestion des clés API, sépare AI Gateway en une zone dédiée, reconstruit le Model Garden et ajoute un écran de révision unifié Evaluator Studio et Agent Schedules ; le responsable ne divulgue pas la date précise sur cette page. （~2026-06）
• Orq.ai version 4.9 ：La version 4.9 du Changelog officiel introduit les compétences natives, la vue Erreurs dans les traces, la visualisation des traces LangGraph et l'optimisation de l'accès au modèle Azure Foundry ; le responsable ne divulgue pas la date précise sur cette page. （~2026-06）
• Orq.ai version 4.8 ：Le journal des modifications officiel de la version 4.8 couvre les politiques de routeur, les règles de protection, les évaluateurs catégoriels, l'écran d'accueil repensé et les serveurs MCP prédéfinis ; la date exacte n’est pas divulguée sur cette page. （~2026-06）