Combien coûte réellement votre charge de travail LLM ?

Le coût dépend des tokens, pas des requêtes. Nous multiplions vos appels mensuels par les tokens d'entrée et de sortie moyens par appel, facturons séparément l'entrée et la sortie au tarif par million de chaque modèle, puis appliquons les économies du cache, des lots et du routage. Le résultat est le budget d'API uniquement — mensuel et annuel.

Le cache aide lorsqu'un préfixe volumineux et stable se répète d'un appel à l'autre. Les lectures en cache coûtent généralement ~10 % du prix d'entrée, l'économie évolue donc avec votre part cachable et votre taux de succès. Si le préfixe cachable est plus court que le minimum du modèle, le cache ne s'applique pas et l'économie est nulle.

Les API de lots offrent généralement une remise de 50 % pour un traitement asynchrone à latence plus élevée. Utilisez-les pour les travaux qui n'exigent pas de réponse immédiate — extraction, classification, génération hors ligne. Pas pour le chat interactif.

Pas toujours. Un modèle moins cher peut nécessiter plus d'appels, des prompts plus longs ou des relances, et sa prise en charge du cache/lots diffère. Le tableau de comparaison tarife chaque modèle sur votre charge de travail exacte, pour voir le vrai coût par tâche, pas le tarif affiché.

Les prix proviennent uniquement des pages officielles des fournisseurs, actualisés chaque mois et à chaque nouvelle sortie de modèle. Chaque modèle porte un lien source ; le fichier de référence porte une date de mise à jour, et si elle remonte à plus de 60 jours, le calculateur affiche un avis.

L'estimation couvre uniquement le budget de tokens d'API LLM — elle exclut les serveurs, les bases de données vectorielles et les embeddings, le fine-tuning, la supervision et le temps d'ingénierie. Notez aussi que les tokeniseurs diffèrent d'une famille de modèles à l'autre, un même texte peut donc représenter plus ou moins de tokens sur un autre modèle ; mesurez sur vos propres données.