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Guide d'utilisation
Paramètres d'utilisation

Estimez le coût mensuel de l'utilisation de LLM à partir des requêtes par mois et de la moyenne de tokens d'entrée et de sortie par requête. Utile pour budgétiser l'usage des API d'IA.

Filtres et recherche

Filtrez le tableau par fournisseur et par type de modèle (raisonnement, flagship, équilibré, économique), ou recherchez un modèle par nom. Activez Inclure les obsolètes pour afficher aussi les modèles retirés.

Trier et comparer

Cliquez sur les en-têtes de colonnes pour trier par prix d'entrée, prix de sortie, contexte ou coût mensuel total, et comparer les modèles d'un coup d'œil.

Prix et données

Les prix sont indicatifs et mis à jour régulièrement ; la date de dernière mise à jour apparaît sous le tableau. Les tokens d'entrée incluent tout l'historique de la conversation envoyé à chaque requête, si bien que le coût réel augmente avec les conversations longues.

Coûts LLMSimulez la dépense mensuelle
Coûts LLMSimulateur de dépense mensuelle par modèle d'IA

L’entrée est traitée en parallèle —phase de prefill—, donc son coût est surtout du calcul. La sortie est générée un token à la fois —phase de decode—, limitée par la quantité de mémoire à déplacer pour chacun : c’est pourquoi ça passe moins bien à l’échelle, et pourquoi le prix catalogue rend toujours la sortie plus chère. De là viennent les trois curseurs ci-dessous : un succès de cache réutilise un prefill déjà fait (d’où un coût de ~10 %), et les tokens de raisonnement sont du decode pur — ils sont facturés comme de la sortie parce que, techniquement, c’est exactement ce qu’ils sont.