FORMMXXVI

Pensé pour les ingénieurs
qui changent d'outil en cours de tâche

Tu sais déjà qu'aucun modèle ne gagne tous les jobs. DeepSeek avale les refactors et les tests unitaires. Claude lit un monorepo de 200k lignes et écrit le plan de migration. ChatGPT polit le README avant le push. Namulai te donne les huit derrière un chat, un historique, une facture de 19,80 €. La question n'est plus quel abonnement je paie, mais quel modèle colle à ce commit.

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01 / FLUX

Un thread, huit spécialistes

Ouvre un chat, dépose ta stack trace, route-la vers DeepSeek pour le fix. Même thread, bascule sur Claude, demande-lui de relire le patch contre le reste du fichier. Bascule encore sur ChatGPT pour rédiger l'entrée de changelog. L'historique de conversation reste intact entre les changements de modèle, le contexte ne se réinitialise jamais.

Fini le copier-coller entre les onglets de ChatGPT, Claude.ai et le chat DeepSeek. Les trois sont derrière le même sélecteur de modèle.

02 / REFACTOR

DeepSeek pour le code, Claude pour la revue

DeepSeek V3 se tient à peu près au niveau des modèles de classe GPT-4 sur HumanEval et SWE-bench, à une fraction du coût d'inférence. C'est le pilote quotidien pour les boucles chaudes, les regex, la gymnastique de types, le SQL et les erreurs d'inférence TypeScript têtues.

Quand le patch devient assez gros pour risquer des régressions, Claude Sonnet prend le relais. Son contexte long laisse coller le diff complet et les fichiers voisins pour demander une revue architecturale, pas juste un check de syntaxe. Deux modèles, deux passes, un chat.

03 / DOCS

Une documentation qui ne sonne pas générée

ChatGPT écrit le genre de prose dont un README a besoin : serré, déclaratif, sans remplissage. Donne-lui les signatures de fonctions et un résumé d'intention en une ligne, récupère un brouillon que tu shippes après une légère relecture.

Pour les design docs et les ADR, Claude tend à produire des chaînes de raisonnement plus claires, surtout quand on lui demande d'argumenter contre sa propre recommandation. Choisis le rédacteur qui colle au type de document plutôt que de forcer un seul modèle à faire les deux mal.

04 / DEBUG

Modèles différents, angles morts différents

Bloqué sur un bug depuis une heure, c'est que ton modèle mental est faux. Reposer la question au même modèle ne corrigera pas ça. Demander à ChatGPT, puis à Claude, puis à Gemini la même question fait presque toujours surgir l'angle qui te manquait, parce que chacun a été entraîné sur un mix de corpus différent et renforcé avec un feedback différent.

Le chat Namulai rend ça gratuit : reroute le prompt, sans nouvel onglet, sans nouvelle clé.

05 / COÛT

Une seule facture, sans surprise au token

Trois abos Pro séparés (ChatGPT 20 USD, Claude 20 USD, Perplexity 20 USD) font à peu près 60 USD par mois et trois lignes de carte. Namulai, c'est 19,80 € fixes, avec 30 jours d'essai à 0 € résiliables à tout moment depuis le portail client.

L'usage est limité par compteur quotidien de messages, pas par tokens, donc une longue session Claude n'avale pas un budget dosé en milieu de refactor.

06 / FAQ

Questions fréquentes des ingénieurs

Puis-je utiliser Namulai dans mon IDE ou mon terminal ?

Pas encore. Namulai est un chat web sur namulai.com. Une API et un plugin éditeur sont sur la roadmap mais pas la priorité. Pour la majorité des ingénieurs, l'onglet navigateur à côté de l'éditeur couvre 90 % du cas d'usage.

Mes prompts servent-ils à entraîner les modèles ?

Non. Namulai route via OpenRouter, qui interdit contractuellement aux fournisseurs amont de s'entraîner sur le trafic routé. Ton code n'entre dans aucun futur poids de modèle.

Quel modèle gère le plus long contexte ?

Gemini 1.5 Pro autour de 2M tokens est en tête, suivi de Claude Sonnet à 200k. Pour un dump de monorepo complet ou un log multi-heures, Gemini est l'appel juste. Pour du raisonnement profond sur 50k à 100k tokens, Claude est plus tranchant.

Puis-je partager un chat avec un coéquipier ?

L'export de conversation est sur la roadmap. Aujourd'hui, le chat est mono-utilisateur. La plupart des équipes collent l'extrait pertinent dans Slack ou une description de PR, ce qui sort la conversation IA du registre permanent à dessein.

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