Les 9 meilleures alternatives à Cassidy AI en 2026

Pourquoi les équipes commencent à chercher une alternative à Cassidy

Je construis des intégrations pour gagner ma vie. Ce qui signifie qu'une grande partie de mon temps est consacrée aux plateformes d'agents d'autres personnes, à comprendre ce qui se passe une fois la démo terminée. Les démos de Cassidy sont magnifiques. La page d'accueil la vend comme "Build AI Agents that operate like your team", et la thèse sous-jacente, "The people closest to the work should be the ones automating it", est une thèse avec laquelle je suis d'accord. C'est en aval que se logent tous les problèmes rencontrés par les utilisateurs.

Impossible d'en connaître le prix avant de l'acheter

Pas un seul symbole dollar sur la page tarifaire de Cassidy. La carte Starter liste 3 sièges, 1 espace de travail, 10 000 crédits IA par mois et 30 000 pages de stockage. Business affiche simplement "Custom" sur chaque ligne, avec un bouton "Book demo" à côté. Enterprise n'est même pas une colonne, il n'apparaît que dans la FAQ et dans la documentation de gestion des plans.

Le seul montant en dollars présent dans tout le matériel de Cassidy est un accident. Une capture d'écran intégrée dans cette même page de gestion des plans montre un paiement Stripe indiquant "Subscribe to Cassidy Starter Plan, $79.00 per month". Un vrai chiffre existe donc, sauf qu'il vit dans un article d'assistance et non sur la page conçue pour répondre à cette question.

J'ai suivi ce fil jusqu'au bout dans une analyse séparée des tarifs de Cassidy AI, donc je reste bref ici.

Cassidy est transparent sur le pourquoi. Son explication des crédits dit : "Rather than charging per individual credit, our pricing model factors in seats, features, support, and other benefits." En tant que stratégie de vente, c'est défendable. C'est compliqué pour quiconque doit inscrire un chiffre sur une ligne budgétaire avant d'obtenir l'approbation d'achat.

Les crédits sont mesurés en tokens, donc la même tâche coûte des montants différents

C'est la partie qui vous rattrape plus tard. Selon la documentation de gestion des crédits de Cassidy : "Each call processes input tokens... and generates output tokens... The number of tokens determines how many credits are consumed." Les fourchettes publiées : une conversation avec l'agent entre 1 et 30 crédits, une exécution de flux de travail entre 1 et 100, puis les modèles premium à environ 5 fois le standard.

Remarquez ce que cela fait à vos réflexes. Pour dépenser moins, vous fournissez moins de contexte au modèle, et Cassidy le dit directement, conseillant aux équipes de "limit the amount of Knowledge Base context pulled into each interaction". Pour un agent de support, pourtant, le contexte, c'est la précision. Vous êtes donc poussé à dégrader les réponses juste pour réduire la facture.

Chaque outil de ce comparatif utilise un mot comme « crédit », « tâche » ou « exécution », et aucun ne signifie la même chose. Déterminer l'unité avant de comparer les prix, c'est là l'essentiel du travail.

Manquer de crédits a des conséquences réelles

La documentation est claire à ce sujet : "When your credit balance is exhausted, AI-powered features (Agent chats, Workflow runs) will be temporarily unavailable until credits are replenished." La FAQ marketing sur la page tarifaire dit autre chose, à savoir "You'll never be interrupted. Cassidy notifies you as you approach limits and offers seamless credit top-ups". Ces deux affirmations figurent sur le propre site web de Cassidy. Personnellement, je planifierais en fonction de la version de la documentation.

Il existe aussi une version par utilisateur du même plafond, et l'écran d'administration l'explique assez clairement.

L'avertissement à l'écran indique : "When a user reaches their limit, they'll be blocked from credit-consuming actions." Pour un assistant de recherche interne, très bien. Pour tout ce qu'un client attend, moins bien.

Le support s'arrête à un brouillon

Cassidy liste le support client parmi les douze catégories de solutions, et son Auto-Responder "generates on-brand reply drafts". Dans la propre capture produit de Cassidy, l'étape du flux de travail porte exactement ce nom.

Un brouillon, pas un envoi. Et il n'existe nulle part dans le produit de score de confiance réglable, ce qui signifie qu'aucun mécanisme ne permet de dire « gère les faciles toi-même et remonte le reste ». Le seul transfert que décrit Cassidy est une règle de contenu concernant l'escalade des sujets sensibles.

J'ai passé des années à observer ce qui se passe quand on met une IA face à une vraie file de support, et cet écart précis est celui qui détermine si un déploiement fonctionne ou non. Une responsable CX dans une marque de compléments alimentaires DTC utilisant Gorgias et Shopify, gérant environ 7 000 tickets par mois, l'a exprimé mieux que je ne pourrais le faire :

"The AI will never be able to answer 100% of the questions, but if it tries and just answers 'sorry I don't know this,' I cannot go and check all my 7,000 tickets to see if the AI actually made a good answer, then the point is a little bit gone. I need an AI who is only handling the tickets that it's confident to handle and all the other ones, leave them alone."

C'est tout l'argument, en un paragraphe. Un outil qui rédige tout vous remet une seconde file. Un outil avec un seuil vous en remet une plus petite.

La base de preuves est mince

Cassidy affiche 5,0 sur 5 sur G2, à partir d'exactement cinq avis, tous provenant de petites entreprises, le plus récent datant de janvier 2025. Aucune fiche sur Capterra, rien sur Trustpilot. Les avis eux-mêmes se lisent comme chaleureux et précis, ce qui compte pour quelque chose, mais cinq avis ne constituent pas un historique sur lequel s'appuyer pour un déploiement à l'échelle de l'entreprise.

La voix extérieure la plus utile que j'ai trouvée venait de LinkedIn, de quelqu'un l'utilisant au sein d'une cohorte d'accélérateur :

"We've been using Cassidy in Build Lab, and it has been relatively easy to pick up... But many in our cohort are using n8n, for its functionality and technical options."

Brett Bouchard, LinkedIn

Et ensuite sur Reddit, de quelqu'un qui compare la même catégorie :

"I've been experimenting with Cassidy Ai, Dify and Langflow. Still not found the right tool though."

u/BeLucent, r/AI_Agents

Ce en quoi Cassidy est douée

Rester juste ici compte, parce que si votre travail correspond justement à ce en quoi Cassidy excelle, alors vous devriez tout simplement continuer à l'utiliser. Il existe une analyse complète de Cassidy AI pour le détail complet, ainsi qu'une vue d'ensemble de Cassidy AI si vous cherchez encore à comprendre ce qu'est cette chose.

C'est facile à prendre en main pour les non-techniciens, et c'est le seul éloge qui revient sur chaque plateforme que j'ai examinée. Il est aussi agnostique quant au modèle, avec plus de 35 modèles sélectionnables par agent, chat, ou étape de flux de travail, et la documentation sur les modèles promet que "cost reductions from providers are automatically passed on to you". Et il excelle vraiment dans le travail documentaire long. Un marketeur sur Reddit a décrit avoir déposé une enquête d'achats de 80 questions et l'avoir vue "auto-remplie en 2 minutes", puis avoir passé 20 minutes à la révision :

"...can drop in an 80-question survey from a procurement team and have it auto-filled within 2 minutes. Then I take 20 minutes to review and approve..."

u/gravi_ai, r/AskMarketing

C'est un résultat réel et précieux. Les appels d'offres et les questionnaires de sécurité sont exactement le type de travail pour lequel Cassidy a été construit. Les tickets, non.

Comment j'ai choisi ces neuf outils

Quatre filtres, appliqués dans cet ordre :

1. L'unité de facturation doit être connaissable. Je suis allé sur la page tarifaire de chaque fournisseur et j'ai déterminé exactement ce qu'est une action facturable. Lorsqu'un fournisseur ne publie aucun tarif du tout, je le dis au lieu de le deviner.
2. Il doit chevaucher un vrai usage de Cassidy. Recherche de connaissances et flux de travail documentaires, gestion des tickets, automatisation inter-applications. Les applications de chat LLM génériques n'ont pas fait la coupe.
3. J'ai regardé le produit, pas le communiqué de presse. Chaque capture d'écran ci-dessous provient de l'interface propre du fournisseur, extraite de sa documentation ou de ses pages produit pendant la recherche.
4. Le sentiment de la communauté devait être vérifiable. Chaque citation ici renvoie vers un permalien réel. Lorsqu'un outil n'avait pas de voix d'utilisateur citable, je l'ai dit clairement plutôt que de paraphraser un site d'avis quelconque.

Il vaut la peine de le dire franchement : je travaille chez eesel, et eesel est numéro un sur cette liste. Lisez-le avec la suspicion appropriée. J'ai aussi noté précisément où c'est le mauvais outil, et pour la plupart de ce que Cassidy fait bien, c'est le mauvais outil.

Les 9 meilleures alternatives à Cassidy AI en un coup d'œil

Deux choses ressortent de ce tableau. Une seule ligne présente un prix unitaire publié que vous pouvez multiplier par votre propre volume. Et une seule ligne dispose d'un seuil de confiance, la seule fonctionnalité qui détermine si un agent peut travailler une file sans supervision.

Lequel correspond vraiment à votre travail ?

Choisissez la phrase qui ressemble le plus à votre semaine.

1. eesel AI

Idéal pour : les équipes de support qui veulent leurs tickets clôturés, pas rédigés.

Ce qu'il fait

eesel AI est un agent IA pour helpdesk qui vit à l'intérieur du helpdesk que vous utilisez déjà. Il indexe vos tickets passés, votre centre d'aide, Confluence, Notion, Google Docs et SharePoint, puis il travaille la file : répondre, étiqueter, escalader.

Il y a environ 100 intégrations. Pour ce comparatif, les deux qui comptent le plus sont Zendesk et Freshdesk, bien que Gorgias, Front, Help Scout, HubSpot et Slack soient également de première classe.

Deux fonctionnalités font le gros du travail face à Cassidy. Le mode simulation exécute l'agent sur vos tickets historiques avant sa mise en production, afin que vous voyiez la couverture par thème et trouviez vos lacunes sans rien risquer. Le routage basé sur la confiance signifie qu'une réponse à faible confiance est rédigée pour révision plutôt qu'envoyée, et c'est le mécanisme pour lequel Cassidy n'a aucun équivalent.

La capture d'écran ci-dessus montre l'autre choix de conception que j'apprécie : vous modifiez le comportement de l'agent en lui disant quoi faire en langage simple, sans reconstruire un canevas. Sur cette capture, quelqu'un demande à l'agent de rédiger par défaut via l'outil zendesk_leave_draft_reply lorsqu'il est étiqueté, et l'agent va mettre à jour ses propres instructions.

Là où il surpasse Cassidy

• Un prix que vous pouvez multiplier. Un ticket ou une session de chat coûte 0,40 $, quel que soit le nombre de réponses que cela finit par prendre. 500 tickets, c'est 200 $. Aucun frais de siège, et aucun frais de plateforme en paiement à l'usage.
• Un vrai seuil. L'agent gère ce dont il est sûr et laisse le reste tranquille, ce qui est exactement ce que demandait la responsable CX citée plus haut.
• Vous pouvez le voir fonctionner avant qu'il fonctionne. La simulation contre les tickets passés est incluse en standard ici, pas en tant qu'add-on payant. Elle existe parce que j'ai vu un bot qui semblait sûr de lui dire à des clients « oui, nous prenons en charge votre modèle » simplement parce que le centre d'aide disait « nous prenons en charge tous les modèles ».

Tarifs

Avantages

• Tarif par ticket publié, ce qui transforme une prévision de volume en simple calcul plutôt qu'en appel commercial.
• Seuil de confiance, plus une montée en autonomie avec humain dans la boucle allant du brouillon pour révision jusqu'à totalement autonome.
• Simulation sur vos propres tickets historiques, avant la mise en production.
• Plus de 80 langues et environ 100 intégrations, incluant tous les principaux helpdesks.

Inconvénients

• Ce n'est pas un constructeur généraliste. Si vous voulez un agent qui assemble des réponses aux appels d'offres ou remplit des questionnaires d'achats, Cassidy le fait mieux et vous devriez le garder.
• La certification SOC 2 Type II est en cours, pas encore obtenue. HIPAA et un BAA sont réservés à Enterprise, donc ne les considérez pas comme la norme de base.
• Aucun auto-hébergement du tout.

Mon avis

Choisissez eesel quand le travail est une file de support et que la métrique est le nombre de tickets clôturés. Gridwise a atteint 73% des demandes de niveau 1 résolues dès le premier mois, après un essai de sept jours, ce qui est le genre de chiffre qu'un outil qui ne fait que des brouillons ne peut structurellement pas produire. Passez votre chemin si ce dont vous avez vraiment besoin est un canevas d'automatisation horizontale, car ce n'est pas ce que c'est.

2. Glean

Idéal pour : les grandes entreprises où la réponse existe déjà mais où personne ne la trouve.

Ce qu'il fait

Glean se présente comme "Work AI that understands your company", et pour la moitié « connaissances » de ce que fait Cassidy, c'est la réponse enterprise la plus crédible. Il indexe Slack, Google Drive, Confluence, Jira, GitHub et Salesforce, hérite des permissions de chaque système source, et répond avec des citations. La couche agentique planifie un travail à plusieurs étapes, et le panneau de plan vaut le coup d'œil car il montre le raisonnement au lieu de le cacher.

Tarifs

Aucun montant en dollars sur aucune propriété Glean. Ce mois-ci, glean.com/pricing ne propose même plus de page tarifaire, seulement du contenu marketing et un bouton de démo. Le seul modèle documenté est Enterprise Flex : des sièges par utilisateur "designed to be deployed to every employee", plus un solde mutualisé de FlexCredits rechargé par paquets.

La grille tarifaire des crédits est publiée sans aucune conversion en dollars, ce qui est un endroit curieux où atterrir. Fast Mode coûte environ 3 crédits au p50, tandis qu'une exécution de Glean Agent en coûte environ 7 au p50 et environ 114 au p90.

Avantages

• Requêtes illimitées en Fast Mode à 0 crédit sur chaque siège, si bien que la recherche quotidienne n'est jamais mesurée.
• Les permissions sont appliquées depuis les systèmes source, si bien que les gens ne voient que ce à quoi ils avaient déjà accès.
• Certifié SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001, HIPAA, TX-RAMP Level 2, et aussi RGPD.

Inconvénients

• Le Thinking Mode et l'Adaptive Reasoning sur les modèles standard sont plafonnés à 100 requêtes par utilisateur et par semaine, et toute requête de raisonnement au-delà de 30 crédits compte alors comme plusieurs requêtes contre ce même plafond.
• Cet écart de 7 à 114 crédits sur une seule exécution d'agent représente une variance de 16 fois sans tarif en dollars publié, si bien que la dépense ne peut pas être anticipée avant un devis.

Mon avis

Glean est le bon choix pour une entreprise de plus de 1 000 employés qui veut une seule couche IA consciente des permissions sur tout, et la lecture de la communauté reste cohérente sur ce compromis :

"Glean's the pricey one aimed at big companies, but from what I've seen, the others are either still in development or not quite hitting the mark."

earcar, Hacker News

"It consumes all of our knowledge sources including Slack, Google docs, wiki, source code and provides answers to complex specific questions in a way that's downright magical."

vladgur, Hacker News

Passez votre chemin si vous êtes sous quelques centaines de sièges. Il n'y a pas de chemin en libre-service, et le modèle de déploiement par employé ne s'ajuste pas à la baisse. Si la recherche de connaissances est vraiment le travail ici, mon comparatif des alternatives à Glean et le détail des tarifs de Glean vont plus loin.

3. Relevance AI

Idéal pour : les équipes GTM qui veulent des agents avec des intitulés de poste.

Ce qu'il fait

Relevance AI vend des "Specialist agents for every task" et présente tout le produit comme une main-d'œuvre IA, avec pour argument enterprise de "decouple growth from headcount". En pratique, c'est un canevas où un déclencheur se ramifie vers des agents nommés (un agent Chief Marketing Officer délèguant à un SEO Manager, sur la capture ci-dessus), ce qui constitue un bon modèle mental pour les non-ingénieurs qui construisent de l'enrichissement CRM ou de la recherche pré-réunion.

Tarifs

La page tarifaire en direct est désormais réservée à Enterprise, avec zéro montant en dollars. Les paliers en libre-service survivent sur la fiche G2, dont le pied de page date la soumission des tarifs d'octobre 2024, donc traitez ces chiffres comme les derniers publiés et non comme confirmés.

Avantages

• L'économie par exécution s'améliore à mesure que vous montez de palier, ce qui est inhabituel, et bienvenu.
• Apportez votre propre clé de modèle sans majoration, si bien que la dépense en LLM reste en dehors du pool de crédits.

Inconvénients

• Le système multi-agent, la vraie raison de l'acheter, ne se débloque qu'en Business à 599 $/mois. Team à 199 $ ne l'inclut pas.
• La gouvernance est réservée à Enterprise ici. SSO, RBAC et journaux d'audit n'apparaissent sur aucun palier en libre-service, et les évaluateurs se heurtent bien à ce mur : un évaluateur G2 a écrit qu'il "aimerait davantage de contrôles de gouvernance et de configuration d'administration pour l'équipe d'administration."

Mon avis

Achetez-le pour une équipe ops GTM qui construit des agents d'enrichissement et de prospection, et calculez le prix sur le plan Business dès le premier jour, car c'est là que vit réellement le produit que vous avez vu en démo. Passez votre chemin pour le travail de support : aucune surface native helpdesk, aucun seuil de confiance, si bien que vous atterrissez dans la même boucle brouillon-révision que celle où Cassidy vous laisse. G2 le note 4,3 sur 5 à partir de 20 avis. Mon article sur les tarifs de Relevance AI présente le tableau de coûts le plus complet.

4. Lindy

Idéal pour : une personne qui veut que sa propre boîte de réception et son calendrier soient gérés.

Ce qu'il fait

Lindy se présente à la première personne : "hey, I'm Lindy. I take admin work off your plate." Il gère votre boîte de réception et vos réunions, votre calendrier et les suivis, et se vend comme "90% of the value of a human assistant, 1% of the price". La galerie de modèles ci-dessus est le moyen le plus rapide de comprendre le produit, et en dessous se trouve un constructeur de flux pour tout ce que les modèles ne couvrent pas.

Tarifs

Un essai de 7 jours avec un accès Plus complet, et aucun palier gratuit à vie. La page tarifaire liste aussi un "Human assistant" à 8 000 $/mois comme point d'ancrage humoristique, ce qui en dit long sur le public visé.

Avantages

• Il rédige des brouillons et n'envoie jamais automatiquement. Textuellement, dans la FAQ tarifaire : "Lindy drafts emails and messages for you to review. You're always in control of what gets sent." Pour un e-mail personnel, c'est le bon comportement par défaut.
• La facilité d'usage est ce qui ressort le plus dans les avis : mentionnée 125 fois sur 171 avis G2, avec une note de 4,9 sur 5.

Inconvénients

• Le coût par tâche est tout simplement non divulgué. Aucune dotation en crédits ni prix par crédit, ni tarif de dépassement non plus, seulement des étiquettes relatives comme « 3x » et « 7x ».
• Le coût est aussi la plainte la plus forte à ce sujet. « Expensive » est mentionné 42 fois et « High Subscription Cost » 35 fois sur G2, bien avant la courbe d'apprentissage ou les problèmes de précision.

Mon avis

Lindy est le meilleur outil ici pour un fondateur ou un opérateur solo qui veut voir son travail administratif disparaître, et je le ferais volontiers tourner sur ma propre boîte de réception. Pour une file de support partagée, ce n'est pas la bonne forme : les plafonds de boîtes de réception sont par plan, le comportement par défaut « brouillon uniquement » est une fonctionnalité et non une limite, et il n'y a en plus aucun seuil pour changer cela. Si vous le comparez à des assistants similaires, alternatives à Lindy couvre les voisins les plus proches.

5. Stack AI

Idéal pour : les entreprises où l'équipe sécurité a le dernier mot.

Ce qu'il fait

Stack AI est l'équivalent structurel le plus proche de Cassidy dans cette liste : un canevas no-code pour des agents intensifs en documents, positionné comme "Where IT teams bring secure AI to work". La différence se situe au niveau de l'extrémité qu'il optimise. Cassidy met en avant la facilité de construction ; Stack AI met en avant où la chose s'exécute et qui l'a validée.

Le contrôle de version est le détail qui m'a convaincu qu'il s'agit d'un outil sérieux. Les agents reçoivent des pull requests avec des diffs de prompt, si bien qu'un changement de prompt devient révisable comme du code, au lieu que quelqu'un modifie discrètement la production à 16h.

Tarifs

C'est tout le tableau, oui. Aucun palier payant en libre-service n'existe, et aucun tarif par exécution n'est publié nulle part.

Avantages

• Les options de déploiement sont détaillées et bien réelles : sur site, VPC, ou le SaaS multi-tenant, avec SOC 2, HIPAA, RGPD et ISO 27001, un centre de confiance, et un BAA disponible. Notez que le BAA est une ligne réservée à Enterprise, pas la norme de base.
• Pull requests avec diffs de prompt, plus une vue analytique faisant apparaître les nombres d'exécutions et d'erreurs par projet.

Inconvénients

• Free, c'est 1 siège, 2 projets et 500 exécutions, si bien qu'une deuxième personne, ou tout trafic de production, force un appel commercial. Les étiquettes « inconvénients » de G2 sont dominées par les limitations d'usage.
• Le débogage devient opaque à mesure que les flux de travail grandissent, et les évaluateurs le disent directement :

"StackAI makes it genuinely easy to go from 'idea' to a working AI workflow in hours, not weeks... As workflows get more complex, debugging can feel a bit opaque and the UI can get busy... Pricing can be a stretch for very small teams."

Verified User in E-Learning, G2

Mon avis

Si vous avez quitté Cassidy parce que votre revue de sécurité bloquait sur la résidence des données, Stack AI est le remplacement qui résout cela sans abandonner le canevas. Si vous l'avez quitté parce que vous ne pouviez pas obtenir de prix, cela ne résout rien du tout, cela l'aggrave. Passez votre chemin pour du travail de tickets pur, puisque le résultat reste la même forme de brouillon et qu'il n'y a pas de seuil.

6. Microsoft Copilot Studio

Idéal pour : les équipes qui paient déjà pour Microsoft 365.

Ce qu'il fait

Microsoft le décrit comme "A graphical, low-code tool for building agents and agent flows", et c'est le successeur de Power Virtual Agents. Son véritable avantage est de nature gravitationnelle : vos données vivent déjà dans SharePoint, vos collaborateurs vivent déjà dans Teams, et l'administration passe par le centre d'administration Power Platform que votre équipe IT connaît déjà. Si vous voulez de l'IA dans Microsoft Teams, c'est le chemin par défaut.

Tarifs

La facturation se fait en Copilot Credits, mutualisés à l'échelle du tenant plutôt que par siège.

La grille tarifaire par fonctionnalité est publiée : une réponse classique coûte 1 crédit, une réponse générative 2, une action d'agent 5, l'ancrage au graphe du tenant 10, et les outils IA premium 100 pour 10 réponses. La voix coûte ensuite entre 10 et 75 crédits par minute, selon le palier.

Avantages

• Les agents internes sont "No charge" pour quiconque a déjà un siège Copilot M365, et pour une grande entreprise Microsoft, c'est une économie réelle substantielle.
• La capacité est mutualisée et réattribuable entre les environnements, et un environnement en paiement à l'usage reste exempté du dépassement au niveau tenant.

Inconvénients

• Atteignez 125% de la capacité prépayée et Microsoft désactive vos agents personnalisés. Les utilisateurs voient alors "This agent is currently unavailable. It has reached its usage limit."
• Les modèles de raisonnement sont facturés deux fois : le tarif de la fonctionnalité, plus 10 crédits par tranche de 1 000 tokens pour les outils IA premium. Microsoft propose un estimateur d'usage des agents précisément parce que personne ne veut faire ce calcul de tête.

Mon avis

Si vous êtes une entreprise Microsoft qui construit le helpdesk interne ou des agents RH, c'est l'option crédible la moins chère de la liste, et de loin. G2 le note 4,4 sur 5 à partir de 156 avis. Passez votre chemin pour le support client externe, où l'empilement de crédits devient imprévisible juste au moment où votre volume grimpe, et où vous n'avez toujours aucun seuil de confiance. Voir aussi mon avis sur les outils de gestion des services IT.

7. Zapier

Idéal pour : atteindre un outil pour lequel personne d'autre n'a de connecteur.

Ce qu'il fait

Zapier vend désormais des agents en plus des automatisations : "Create your own superhuman teammates in minutes... have them do work across 9,000+ apps". Ce nombre d'apps est tout l'argument de vente, et c'est un véritable rempart concurrentiel. Quel que soit l'outil SaaS obscur dont dépend votre équipe ops, Zapier lui parle probablement déjà.

Tarifs

Il y a ici deux compteurs distincts, et c'est ce que les gens ratent. La plateforme facture en tâches, où une tâche signifie une étape d'action réussie. Les agents facturent en activités, sur leurs propres plans complémentaires.

Avantages

• Les étapes utilitaires sont gratuites. Formatter, Paths, Filters, Delay, Looping, Sub-Zaps, Digests, Tables et Forms coûtent tous 0 tâche, et les déclencheurs ne sont jamais facturés.
• Une étape IA avec un modèle standard coûte 1 tâche, et apporter son propre modèle coûte aussi 1 tâche par étape, la dépense de modèle allant à votre propre fournisseur.

Inconvénients

• Le travail agentique coûte 5 fois plus. Les modèles premium facturent 5 tâches par étape IA et 5 tâches par appel d'outil, chaque appel facturé séparément, pendant que l'agent choisit ses outils à l'exécution. Les modèles standard ne peuvent pas appeler d'outils du tout.
• Les flux de travail multi-étapes se multiplient vite, et les gens le remarquent bel et bien :

"Just got my Zapier invoice. $847 for the month. For automations that run maybe 15,000 tasks. [...] My lead capture workflow has 8 steps. One new lead = 8 tasks. [...] I caught myself removing steps from workflows just to save on task counts. That's insane."

u/KaleidoscopeDeep3453, r/aiagents

L'autre plainte récurrente concerne les échecs silencieux :

"My least favorite part of Zapier is the auto protection shut off for those error tasks. [...] Some of them were shut down by Zapier for weeks before I even noticed it."

u/limuzhi, r/zapier

Mon avis

Utilisez Zapier comme le tissu conjonctif, pas comme le cerveau. Pour sortir des données d'un système bizarre et les faire entrer dans un bon, c'est le meilleur outil ici. En tant que couche de raisonnement, c'est un mauvais choix, car la facturation par étape pénalise précisément le travail agentique multi-étapes que les utilisateurs de Cassidy essaient de faire. Cela vaut la peine de le lire aux côtés de Make vs Zapier si vous choisissez entre les deux canevas.

8. n8n

Idéal pour : les équipes techniques qui veulent leur moteur de flux de travail sur leur propre infrastructure.

Ce qu'il fait

n8n se présente comme "The world's most popular workflow automation platform for technical teams", avec le slogan "Code when you need it, UI when you don't". C'est open source, avec environ 198 000 étoiles GitHub, et c'est l'outil que la communauté Reddit et LinkedIn continue de citer une fois qu'elle dépasse un constructeur hébergé, la cohorte évoquée plus tôt par Brett Bouchard incluse.

Le modèle de facturation est la raison pour laquelle il figure dans cette liste. Une exécution de flux de travail signifie un cycle complet, du début à la fin, peu importe le nombre d'étapes. Un flux d'agent IA à 50 nœuds coûte exactement le même prix qu'un flux à 3 nœuds. Après avoir lu le calcul par étape de Zapier, cela change la donne.

Tarifs

Les utilisateurs et les étapes de flux de travail restent illimités sur tous les plans. Les prix affichés correspondent au tarif annuel, environ 17% en dessous du mensuel.

Avantages

• Les dépassements n'arrêtent jamais vos flux de travail. Les mots de n8n lui-même : "If you exceed your quota, rest assured your workflows will continue running without interruption." Le dépassement est facturé à environ 0,013 € par exécution en Business, et facturé après coup. Après l'arrêt total de Cassidy et le plafond de 125% de Microsoft, c'est une différence de tempérament significative.
• Une seule clé de licence couvre un nombre illimité d'instances auto-hébergées, et l'usage est compté contre un quota unique.

Inconvénients

• Le Business à 800 $/mois n'a droit qu'au support par forum. Textuellement : "The Business Plan is a self-serve option and dedicated support is supported only in our Enterprise plan."
• Les crédits AI Assistant ne peuvent pas être rechargés et ne se reportent pas, la seule solution étant une mise à niveau de plan. Le Business et l'Enterprise auto-hébergés nécessitent aussi un ping quotidien vers le serveur de licence qui rapporte vos comptes d'exécution, ce qui surprend les gens ayant choisi l'auto-hébergement pour des raisons de confidentialité.

Mon avis

n8n est le meilleur remplaçant généraliste pour la moitié flux de travail de Cassidy, et pour les flux complexes, le modèle par exécution est l'unité de facturation la plus équitable de tout ce comparatif. Il vous faut cependant quelqu'un de technique. C'est un outil à construire soi-même, et pour une file de support, vous devriez construire vous-même la logique du seuil de confiance, les règles d'escalade, ainsi que le harnais de simulation. Voir AgentKit vs n8n et Make vs n8n pour voir comment il se compare aux voisins les plus proches.

9. Gumloop

Idéal pour : les équipes ops qui veulent un arrêt strict des dépenses d'agent avant qu'elles ne surviennent.

Ce qu'il fait

La formule de Gumloop est "AI agents built by your team", construite sur la conviction que "understanding a task should be the only prerequisite to automating it". C'est un canevas de nœuds glisser-déposer, et les agents s'exécutent depuis Slack, Teams ou Gmail. Fonctionnellement, il est très proche de Cassidy, ce qui rend sa façon de gérer le coût d'autant plus intéressante.

Tarifs

Le plan gratuit a disparu depuis ce mois-ci. L'entrée est désormais un essai de 14 jours, puis deux plans.

Le curseur de crédits progresse par paliers de 20k, 105k, 140k, 250k, 330k, 625k, 1M et 1,5M, mais pour tout palier au-dessus du point d'entrée à 37 $, aucun montant en dollars n'est publié. Il existe un vrai chiffre par crédit, et comme celui de Cassidy, il se cache dans une capture d'écran de documentation : l'écran d'abonnement dans la documentation des crédits montre un bouton de dépassement de crédits avec le tarif 0,005 $/crédit juste à côté.

Cela compte encore plus lorsqu'on voit ce que coûte réellement un seul chat.

Un tour de chat dans ce panneau facture 376 crédits, répartis en 342 pour le chat et le raisonnement plus 34 pour les appels d'outils. Au tarif de dépassement publié, cela revient à environ 1,88 $ pour un seul échange, ce qui constitue un utile rappel à la réalité face à tout outil qui vous cite une allocation mensuelle de crédits puis vous laisse deviner jusqu'où elle va.

Avantages

• Apportez votre propre clé de modèle et "your AI model calls consume 50% fewer credits", sur Pro et au-dessus. C'est une vraie remise quantifiée, pas une promesse vague.
• De vrais garde-fous de dépense : les administrateurs fixent un seuil de crédits par chat, et l'atteindre met l'agent en pause et génère une demande d'action au lieu de consommer silencieusement le solde. De tous les outils ici, c'est le traitement le plus honnête du coût d'agent qui s'emballe.

Inconvénients

• Le coût est imprévisible par conception, et la documentation l'admet : "The same agent might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task."
• Les crédits ne se reportent pas sauf en Enterprise, et le tableau de bord Insights qui montre les dépenses par agent, modèle et flux de travail est lui aussi réservé à Enterprise. Les clients Pro perdent donc leurs crédits inutilisés et obtiennent la visibilité la plus faible sur le pourquoi.

Mon avis

Préférez Gumloop à Cassidy si ce qui vous a spécifiquement échaudé est un agent consommant silencieusement le solde, car le seuil par chat est exactement le garde-fou que Cassidy n'a pas. Ne l'adoptez pas en espérant une clarté tarifaire, car c'est le même modèle de crédits, seulement avec de meilleurs freins. Il n'y a pas encore de voix d'utilisateur citable à son sujet, et cela vaut la peine de le savoir : aucun fil Reddit, aucun avis G2, et rien sur Trustpilot à ce jour.

Ce qui décide vraiment ici

Après être passé en revue les neuf, le choix se réduit à un seul axe que personne ne met sur une page comparative.

Make se trouve également dans ce coin inférieur gauche, et mérite une mention même si je n'ai pas pu justifier de lui accorder une place complète : 12 $/mois est le point d'entrée réel le moins cher de cette catégorie, les agents IA sont disponibles sur tous les paliers y compris le gratuit, et une action de module coûte un crédit. Il a manqué la liste pour les mêmes raisons que Zapier, facturation par action et aucune surface spécifique au support, mais quand le budget est la contrainte déterminante, cela vaut le coup d'œil.

Les outils à gauche construisent n'importe quoi, ce qui signifie que vous êtes propriétaire de l'assemblage et des cas limites, et aussi de la maintenance. Les outils à droite font un seul travail et livrent quelque chose qui fonctionne, ce qui signifie moins de flexibilité pour vous et beaucoup moins à construire. Cassidy se situe à gauche du centre. La plupart des gens qui le quittent ne cherchent pas un meilleur canevas, ils essaient de se déplacer vers la droite.

Une responsable ingénierie dans une entreprise de matériel crypto avec une base de connaissances Confluence de 300 articles a décrit ce mouvement de la manière la plus directe possible :

"We could try to write our own LLM application but we didn't want to invest our time into that. We wanted something that we would not have to maintain."

La deuxième décision, lorsque le support est votre cas d'usage, est le seuil de confiance. Cela ressemble à un petit réglage. Ce qu'il détermine, c'est si votre IA produit des tickets clôturés ou une deuxième boîte de réception pleine de brouillons, et un seul outil de ce comparatif en a un.

Essayer eesel AI

Si vous êtes venu chez Cassidy en espérant qu'elle enlève la file de tickets des mains de votre équipe, c'est justement le seul travail qu'elle ne peut structurellement pas faire, et c'est le travail pour lequel eesel AI a été construit. Il se connecte à votre helpdesk en quelques minutes, apprend des tickets que vous avez déjà répondus, puis gère ceux dont il est sûr et laisse le reste à un humain. 0,40 $ par ticket, aucun frais de siège, plus un essai gratuit de 50 $ sans carte.

La partie que je vous inciterais vraiment à utiliser en premier est la simulation. Exécutez-la contre vos propres tickets historiques, regardez la couverture par thème, et décidez à partir de données plutôt que d'une démo si la chose est prête pour votre file. Vous pouvez commencer sur la page tarifaire, ou réserver une démo si vous préférez que quelqu'un vous accompagne.