Lequel revient le moins cher : GPT-4o, Claude ou Gemini ? La réponse courte, c’est que cela dépend de la tâche et du volume, pas du prix affiché. Un modèle peut coûter cinq fois plus par token qu’un autre et rester malgré tout moins cher en production s’il résout la tâche avec la moitié des tokens ou du premier coup. Voici les prix côte à côte et, surtout, comment les lire sans mauvaise surprise sur la facture.
Prix d’API par million de tokens
Les API facturent au token, et presque toutes séparent le prix d’entrée (ce que vous envoyez : votre prompt, le contexte, les documents) de celui de sortie (ce que le modèle génère). La sortie coûte en général bien plus cher que l’entrée.
| Modèle | Entrée ($/1M) | Sortie ($/1M) |
|---|---|---|
| GPT-4o mini | 0,15 | 0,60 |
| Gemini 2.5 Flash | 0,30 | 2,50 |
| GPT-4.1 mini | 0,40 | 1,60 |
| Claude Haiku | 1,00 | 5,00 |
| Gemini 2.5 Pro | 1,25 | 10,00 |
| GPT-4.1 | 2,00 | 8,00 |
| GPT-4o | 2,50 | 10,00 |
| Claude Sonnet | 3,00 | 15,00 |
| Claude Opus | 15,00 | 75,00 |
Prix indicatifs en août 2026 ; vérifiez toujours les tarifs officiels, qui changent souvent. Entre le modèle le moins cher et le plus cher du tableau, il y a un facteur 100 sur la sortie. C’est cet écart qui fait du mauvais choix de modèle l’erreur la plus coûteuse en production.
Le prix affiché trompe : regardez le coût par tâche
Le chiffre qui compte n’est pas celui du tableau, c’est le coût par tâche : les tokens qu’une requête réelle consomme multipliés par leur prix, et cela par le nombre de fois où vous la répétez par mois. Un modèle cher qui répond bien du premier coup peut revenir moins cher qu’un modèle bon marché qui exige des reprises, des prompts plus longs ou des corrections.
C’est pourquoi la comparaison honnête n’est pas « lequel coûte le moins par token » mais « lequel coûte le moins par tâche résolue ». Un petit modèle bon marché qui résout 95 % de vos cas et confie les 5 % restants à un grand modèle bat généralement n’importe quel grand modèle utilisé pour tout.
Comment choisir entre les trois
Pour les tâches à fort volume et faible complexité —classer, extraire des données, résumer des textes courts— les petits modèles (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) gagnent presque à chaque fois : le coût par tâche n’est qu’une fraction et la qualité suffit largement.
Pour le raisonnement complexe, le code ou les textes longs un grand modèle vaut la peine (Claude Sonnet ou Opus, GPT-4.1, Gemini Pro), mais uniquement sur les tâches qui en ont vraiment besoin. La stratégie la plus efficace est le routage : le petit modèle en première ligne et le grand seulement quand il le faut.
Attention aux remises structurelles. Le cache de prompts (payer une seule fois le contexte qui se répète) et le traitement par lots (jusqu’à moitié prix si la tâche peut attendre) changent complètement la comparaison. Un modèle avec un bon cache peut dépasser un modèle moins cher au tarif.
Vérifiez avec vos chiffres
Le tableau vous donne le prix ; votre facture est décidée par votre volume. Avant de vous engager sur un modèle, entrez vos tokens réels et votre nombre de tâches dans le calculateur de coût des tokens et comparez le coût mensuel de chacun côte à côte. Le résultat surprend presque toujours.
Questions fréquentes
Lequel est le moins cher, GPT-4o, Claude ou Gemini ? Au tarif affiché, les petits modèles de chaque famille (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) sont les moins chers, GPT-4o mini en tête. Mais le moins cher dans votre cas dépend du nombre de tokens que chacun consomme pour résoudre votre tâche, pas seulement du prix par token.
Combien coûte GPT-4o par million de tokens ? Environ 2,50 $ l’entrée et 10 $ la sortie (indicatif, août 2026). Sa version mini descend à environ 0,15 $ et 0,60 $.
Le modèle le plus cher par token est-il le plus cher en production ? Pas forcément. Ce qui décide la facture, c’est le coût par tâche —tokens par prix, par volume—, donc un modèle cher qui résout du premier coup et avec moins de tokens peut revenir moins cher qu’un modèle bon marché qui exige des reprises.
Cet article fait partie du cluster sur le coût par tâche de l’IA, le guide qui ancre tout le reste.
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