Faut-il créer votre propre LLM Pulse ?
Suivre les mentions de marque, les citations, le sentiment, les concurrents et le trafic référent AI sur les grandes plateformes AI
Le cycle principal est un projet réaliste pour un week-end : exécuter un ensemble fixe de prompts via une API de modèle, détecter les mentions de la marque et des concurrents, recueillir les citations et représenter les résultats graphiquement. L'écart apparaît lorsque vous avez besoin d'exécutions fiables sur de nombreux modèles, de preuves à long terme, d'accès en équipe, d'exports, d'alertes et d'un workflow plus vaste de visibilité et de réputation.
EN → FRAnalyse traduite automatiquement de l’anglais. Prompt original conservé en anglais.
Build a local, single-user AI visibility tracker for one brand.
Use Node.js 22, TypeScript, Express, better-sqlite3, server-rendered HTML, and vanilla JavaScript.
Bind the app to localhost:4173 and provide one documented command for the first run.
Keep MODEL_BASE_URL, MODEL_API_KEY, and MODEL_NAME in .env and ship a safe .env.example.
Support one JSON chat endpoint configured entirely through those environment variables.
Document the endpoint contract and isolate it behind one small adapter so it can be replaced later.
Let the user configure one brand, aliases, three competitors, and up to 25 prompts.
Run prompts manually and on a weekly local schedule with a clear API budget limit.
Limit concurrency, retry transient failures, and keep failed prompts visible instead of dropping them.
Store every prompt, raw answer, model name, timestamp, latency, and error in SQLite.
Detect case-insensitive brand and competitor mentions using editable aliases.
Extract and normalize URLs from answers, then preserve the source answer for every citation.
Use one structured model pass to label brand sentiment as positive, neutral, negative, or absent.
Calculate mention rate, citation rate, competitor share of voice, and net sentiment with documented formulas.
Show current results, weekly trends, and a prompt-level evidence table on a compact dashboard.
Make every aggregate metric link back to the raw answers used to calculate it.
Export prompts, answers, mentions, citations, and weekly metrics as CSV files.
Add backup and restore commands for the SQLite database.
Do not add accounts, billing, teams, telemetry, web crawling, or an integration catalog.
Do not claim parity with managed multi-model collection, reputation workflows, traffic analytics, or production monitoring.
Write tests for alias matching, URL normalization, retry handling, and metric calculations.
Include a README with setup, API cost controls, data location, backup steps, and limitations.
Run the tests and production build before finishing, then list the exact commands used.Le prompt s’ouvre prérempli dans votre agent. Relisez-le avant de l’exécuter.
Comment créer votre propre version ?
Exécuter un ensemble fixe de prompts via une API de modèle, stocker les réponses, détecter les mentions et citations de la marque et des concurrents, et afficher les tendances hebdomadaires pour un projet.
Ce dont vous aurez besoin
- une clé API de modèle compatible
- Node.js 22
- SQLite
- un processus local planifié
- un petit budget API
Les équipes paient pour maintenir l'exécution planifiée de grands ensembles de prompts, conserver les preuves dans le temps et analyser les mentions, les citations, le sentiment, les concurrents et le trafic dans un workflow fiable, sans entretenir elles-mêmes la chaîne d'exécution.
xl'exécution gérée sur l'ensemble des modèles
xles comparaisons historiques et les preuves à long terme
xles workflows de réputation, de sources, de trafic et de concurrence
xles autorisations d'équipe, les exports, les alertes et les intégrations
xla surveillance en production et l'assistance
Vous préférez une solution prête à l’emploi ?
ElmoSuit les mentions, les citations et les concurrents sur les principaux moteurs ; le sentiment et le trafic référent sont encore sur la feuille de route.Open source↗Licence, installation et limites de chaque alternative.
Combien coûte LLM Pulse ?
- Facturation mensuelle
- 58 $US/mois58 $US/mois
- Par an
- 696 $US/an696 $US/an
- Facturation annuelle
- 588 $US/an16% moins cher que le mensuel
- Avec une carte brésilienne, IOF de 3,5% inclus
- 303 R$/mois3 073 R$/an
Enregistré dans Ma liste. Un avis s’affichera ici si le prix change.
Vous finalisez l’achat sur le site de LLM Pulse. Vibe Radar ne gère aucun paiement.
| Offre | Mensuel | Annuel (par mois) | Ce qui est inclus |
|---|---|---|---|
| starter weekly | $58/espace de travail≈ 58 $US | $49/espace de travail≈ 49 $US | 1 projet ; 50 prompts ; 50 réponses AI/semaine/modèle ; 10 concurrents. |
| growth weekly | $117/espace de travail≈ 117 $US | $98/espace de travail≈ 98 $US | 2 projets ; 150 prompts ; 150 réponses AI/semaine/modèle ; 15 concurrents. |
| scale weekly | $354/espace de travail≈ 354 $US | $295/espace de travail≈ 295 $US | 5 projets ; 450 prompts ; 450 réponses AI/semaine/modèle ; 20 concurrents. |
| scale+ weekly | $708/espace de travail≈ 708 $US | $590/espace de travail≈ 590 $US | 10 projets ; 1,200 prompts ; 1,200 réponses AI/semaine/modèle ; 20 concurrents. |
| scale++ weekly | $1417/espace de travail≈ 1 417 $US | $1181/espace de travail≈ 1 181 $US | 15 projets ; 2,400 prompts ; 2,400 réponses AI/semaine/modèle ; 25 concurrents. |
| starter daily | $91.12/espace de travail≈ 91,12 $US | $75.93/espace de travail≈ 75,93 $US | 1 projet ; 50 prompts ; 50 réponses AI/jour/modèle ; 10 concurrents. |
| growth daily | $171.86/espace de travail≈ 172 $US | $143.22/espace de travail≈ 143 $US | 2 projets ; 150 prompts ; 150 réponses AI/jour/modèle ; 15 concurrents. |
| scale daily | $517.88/espace de travail≈ 518 $US | $431.57/espace de travail≈ 432 $US | 5 projets ; 450 prompts ; 450 réponses AI/jour/modèle ; 20 concurrents. |
| scale+ daily | $1036.91/espace de travail≈ 1 037 $US | $864.09/espace de travail≈ 864 $US | 10 projets ; 1,200 prompts ; 1,200 réponses AI/jour/modèle ; 20 concurrents. |
| scale++ daily | $2190.31/espace de travail≈ 2 190 $US | $1825.26/espace de travail≈ 1 825 $US | 15 projets ; 2,400 prompts ; 2,400 réponses AI/jour/modèle ; 25 concurrents. |
| enterprise | custom | - | Projets, volume de prompts, fréquence d'actualisation, couverture des modèles, accès aux données et assistance sur mesure. |
Offre gratuiteaucune offre gratuite ; essai de 14 jours avec carte bancaire requis uniquement sur les versions hebdomadaires de Starter, Growth et Scale ; les offres quotidiennes et Scale+/Scale++ commencent immédiatement
Conditions de facturationmensuel + annuel (l'annuel est facturé pour 10 mois, soit effectivement 2 mois gratuits) ; VAT/taxes peuvent s'ajouter
Coûts supplémentairesLes modèles AI supplémentaires sont vendus sous forme d'options payantes ; leurs tarifs publics ne sont pas divulgués.
verified 2026-10-20 · source ↗
Construire ou s’abonner à LLM Pulse ?
Ajustez les chiffres : heures de développement, taux horaire, coûts d’exploitation et prix de l’abonnement.
Sur 24 mois, l’abonnement coûte moins cher.
Heures estimées d’après l’analyse (plusieurs jours). Ne chiffre pas ce que vous perdez (support, intégrations, sécurité).
Puis-je recréer LLM Pulse ?
En partie. Le cœur de LLM Pulse se construit en un week-end avec le prompt de cette page, mais il reste de vraies lacunes : l'exécution gérée sur l'ensemble des modèles, les comparaisons historiques et les preuves à long terme. Lisez la liste ci-dessus avant de vous lancer.
Combien coûte LLM Pulse ?
LLM Pulse coûte environ 58 $US/mois (Starter Weekly, vérifié le 20/10/2026), soit 588 $US par an.
Que perd-on en remplaçant LLM Pulse ?
Honnêtement : l'exécution gérée sur l'ensemble des modèles; les comparaisons historiques et les preuves à long terme; les workflows de réputation, de sources, de trafic et de concurrence; les autorisations d'équipe, les exports, les alertes et les intégrations; la surveillance en production et l'assistance. Si l’un de ces points compte pour vous, continuez à payer.
Existe-t-il une alternative open source à LLM Pulse ?
Oui : Elmo (Suit les mentions, les citations et les concurrents sur les principaux moteurs ; le sentiment et le trafic référent sont encore sur la feuille de route.) Le prompt sert quand vous le voulez exactement à votre façon.