Rédaction IA

Faut-il créer votre propre WasItAIGenerated ?

API et outils de détection des textes, images, sons et vidéos générés par AI, ainsi qu'une analyse de thèse

Abonnement conseillé · la valeur dépasse le code
Prix 14,99 $US/moisÉconomie estimée 119 $US/anDurée estimée pas un véritable remplacement ; solution de consolation en une sessionCatégorie Rédaction IAVotes du catalogue 0

L'interface est une zone de texte ; le produit est un classificateur affiné. La qualité de détection ne vient pas d'un prompt astucieux. Elle vient de l'entraînement d'un modèle sur un corpus annoté et de son ajustement jusqu'à obtenir un taux d'erreur assez faible pour prendre des décisions, ce qui représente des mois de travail sur une cible qui bouge à chaque sortie d'un nouveau générateur. Demander à un modèle généraliste « est-ce écrit par une AI ? » produit des réponses assurées mais peu fiables, ce qui, dans un contexte d'intégrité universitaire, revient à accuser à tort de vrais étudiants. Une réalisation en une seule passe vous donne l'UI sans rien de ce qui permet d'en assumer la responsabilité.

EN → FRAnalyse traduite automatiquement de l’anglais. Prompt original conservé en anglais.

Le prompt complet
Build the closest honest consolation tool inspired by WasItAIGenerated. Do not claim it detects AI writing.
Use exactly this stack: Next.js 15 + TypeScript + SQLite.
Primary job: paste text, send it to one general language model, and record that model's opinion on how machine-like the writing reads, with its reasoning.
Start from an empty folder and create the complete working project.
Single-user and private by default; store everything locally.
Put every secret in .env and provide .env.example.
Show the result as an opinion with reasoning, never as a score, a percentage or a verdict - the whole point of this build is that it cannot measure what the paid product measures.
Put a permanent, non-dismissable notice in the UI and the README: this is one model's guess, it has no measured error rate, and it must never be used to accuse anyone of anything.
Include clear empty, loading, validation, success and failure states.
Add export so the user is not trapped in the app.
Accessible keyboard navigation, labels, focus states and sensible contrast.
Deliberately exclude these paid-product advantages: a trained classifier, a labelled corpus, a published false-positive rate, image/audio/video detection, per-sentence attribution.
Do not fake accuracy claims, benchmarks or compliance statements.
Write unit tests for the data model and one end-to-end smoke test of the core loop.
Create a README with setup, architecture, data location and an explicit limitations section.
Run the tests and build before finishing, then fix what fails.

Le prompt s’ouvre prérempli dans votre agent. Relisez-le avant de l’exécuter.

Prompt original conservé en anglais.

Comment créer votre propre version ?

Créez un espace de travail privé où vous collez du texte, demandez à un modèle généraliste une estimation argumentée de la probabilité d'une génération par AI, stockez les résultats et les exportez.

Ce dont vous aurez besoin

Pourquoi payer peut encore valoir le coup

Les établissements n'achètent pas un verdict, mais un verdict défendable. Une université qui signale un étudiant a besoin d'un taux d'erreur documenté, d'une piste d'audit et d'un fournisseur prêt à assumer son chiffre. C'est un problème de mesure, pas d'interface, et c'est pourquoi tout acheteur sérieux de cette catégorie s'intéresse aux faux positifs avant les fonctionnalités.

Ce que vous perdez

xclassificateur entraîné et corpus annoté sur lequel il repose

xtaux mesuré de faux positifs que vous pouvez présenter à un établissement

xdétection des images, de l'audio et de la vidéo, au-delà du texte

xsurlignage phrase par phrase plutôt qu'une seule supposition à l'échelle du document

xréentraînement à mesure que les générateurs évoluent

projets existants · à utiliser plutôt que de construireBinocularsDétection zero-shot de textes de LLM à l'aide de rapports de perplexité entre deux modèles.↗DetectGPTDétection zero-shot de textes générés par machine, fondée sur la courbure.↗
Partager sur X ↗"Je viens de remplacer WasItAIGenerated (14,99 $US/mois) avec un seul prompt"
Offres et tarifs

Combien coûte WasItAIGenerated ?

Dans votre devise · dollar des États-UnisVérifié le 20/10/2026
Facturation mensuelle
14,99 $US/mois
Par an
180 $US/an
Facturation annuelle
119 $US/an34% moins cher que le mensuel
Acheter sur le site officiel

Vous finalisez l’achat sur le site de WasItAIGenerated. Vibe Radar ne gère aucun paiement.

OffreMensuelAnnuel (par mois)Ce qui est inclus
starter$0$01,000 crédits après vérification de l'e-mail ; le texte coûte 1 crédit/mot, une image 300 crédits, l'audio/la voix 1,000, une vidéo 2,000.
unlimited website$14.99$9.92Détections illimitées sur le site pour le texte, les images, l'audio et la vidéo ; accès API non inclus.
starter packcustom-40,000 crédits API ; les crédits n'expirent jamais.
credit packagecustom-200,000 crédits API ; les crédits n'expirent jamais ; accès en lot/API.

Offre gratuite1,000 crédits après vérification de l'e-mail ; texte 1 crédit/mot, image 300, audio/voix 1,000, vidéo 2,000

Conditions de facturationl'abonnement au site est mensuel uniquement, sans forfait annuel ; les crédits API s'achètent en paiement unique

Coûts supplémentairesL'abonnement au site à $9.99 ne comprend pas l'utilisation de l'API ; les appels API consomment des crédits achetés séparément.

verified 2026-10-20 · source ↗

Construire ou acheter

Construire ou s’abonner à WasItAIGenerated ?

Ajustez les chiffres : heures de développement, taux horaire, coûts d’exploitation et prix de l’abonnement.

S’abonner
Le construire soi-même
Horizon
S’abonner238 $US
Le construire soi-même1 760 $US

Sur 24 mois, l’abonnement coûte moins cher.

Heures estimées d’après l’analyse (pas un véritable remplacement ; solution de consolation en une session). Ne chiffre pas ce que vous perdez (support, intégrations, sécurité).

Questions fréquentes
Puis-je recréer WasItAIGenerated ?

Pas vraiment. La valeur de WasItAIGenerated n’est pas dans le code : Le classificateur entraîné et son taux mesuré de faux positifs constituent le produit. Voir l’analyse ci-dessus.

Combien coûte WasItAIGenerated ?

WasItAIGenerated coûte environ 14,99 $US/mois (Pro (Website), vérifié le 20/10/2026), soit 119 $US par an.

Que perd-on en remplaçant WasItAIGenerated ?

Honnêtement : classificateur entraîné et corpus annoté sur lequel il repose; taux mesuré de faux positifs que vous pouvez présenter à un établissement; détection des images, de l'audio et de la vidéo, au-delà du texte; surlignage phrase par phrase plutôt qu'une seule supposition à l'échelle du document; réentraînement à mesure que les générateurs évoluent. Si l’un de ces points compte pour vous, continuez à payer.

Existe-t-il une alternative open source à WasItAIGenerated ?

Oui : Binoculars (Détection zero-shot de textes de LLM à l'aide de rapports de perplexité entre deux modèles.), DetectGPT (Détection zero-shot de textes générés par machine, fondée sur la courbure.). Partir de l’existant, c’est aussi du vibecoding ; le prompt sert quand vous le voulez exactement à votre façon.

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