LLM Pricing

Qu’est-ce que le LLM Price Check ?

LLM Price Check est un outil en ligne permettant de comparer les prix des API de grands modèles de langage. Il propose des champs tels que le modèle, le fournisseur, la fenêtre de contexte, le prix par unité d’entrée, le prix par unité de sortie et le score de qualité. Le site dispose également d’une calculatrice de coûts pour aider les utilisateurs à estimer les frais en fonction de la quantité de tokens utilisés.

Il convient pour un premier tri des coûts des modèles, mais ce n’est pas le système de facturation officiel des fournisseurs de modèles. Lors de la vérification, la page contient encore de nombreux modèles anciens et des prix historiques ; le budget officiel doit être confirmé sur la page des tarifs actuels du fabricant correspondant.

État actuel des données

À la date de cette vérification, le tableau principal de la page d’accueil met toujours en avant GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, Llama 3.1 et les anciens modèles Mistral, tout en affichant plusieurs prix historiques qui ont changé. La page ne précise pas clairement la date de la dernière mise à jour pour chaque ligne.

Par conséquent, le catalogue ne devrait plus le décrire comme une base de données fiable de prix en temps réel. Une description plus précise serait « un outil gratuit pouvant être utilisé pour comprendre la structure des prix et effectuer des comparaisons historiques ; les prix en temps réel doivent être vérifiés auprès de sources officielles ».

Fonctionnalités clés

Tableau de comparaison des prix des modèles

Le tableau principal présente les fournisseurs, le score de qualité, la longueur du contexte, le prix d’entrée, le prix de sortie, les informations de date de mise à jour des connaissances et les options d’essai, selon le modèle. Les utilisateurs peuvent ainsi observer rapidement les différences de coût entre les différents modèles.

Calculateur de frais Token

La calculatrice estime le coût d’une appel unique ou en lot en fonction des tokens d’entrée, des tokens de sortie et du prix par million de tokens correspondant. Elle convient pour une estimation approximative ; la facture réelle peut également inclure des frais liés au cache, aux appels d’outils, aux images, à l’audio et au traitement par lots.

Page de détails du modèle

Certains modèles disposent de pages de détails indépendantes, permettant de consulter les informations sur le fournisseur, le contexte et les champs de prix. Le contenu des détails utilise le même système de données que le tableau principal, il convient donc de prêter attention à la date de mise à jour.

Indicateurs de qualité

La page cite un classement de modèles tiers pour générer un score de qualité, afin d’aider les utilisateurs à prendre en compte à la fois le prix et les capacités. Un seul score de qualité masque les différences entre les modèles en termes de code, de raisonnement, de langage et de contexte long.

Lien vers la source des prix officiels

La page liste des sources de prix telles que OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Cohere, Amazon Bedrock et Groq. Les utilisateurs doivent consulter les pages de ces fournisseurs pour une vérification finale.

Aperçu des fonctions principales

• Comparer le prix par token d’entrée et de sortie des différents fournisseurs et modèles.
• Voir la fenêtre de contexte du modèle et les indicateurs de qualité de base.
• Les frais API sont calculés en fonction des volumes d’entrée et de sortie prévus.
• Voir les informations d’un modèle spécifique sur la page de détails du modèle.
• Passer du tableau des prix à l’entrée pour une expérience en ligne de certains modèles.
• Vérifier une seconde fois en consultant les sources de prix officielles des fournisseurs.
• Identifier rapidement les modèles dont l’entrée est bon marché mais la sortie coûteuse.
• Établir un budget préliminaire pour les prototypes, les traitements par lots et le trafic de production.

Quels scénarios d'utilisation conviennent

• Développeur d’applications IA : Comprendre la structure de base du facturation par token.
• Chef de produit : Estimer les différents niveaux de coût des modèles dès les premières étapes du projet.
• Équipe de création d’entreprise : filtrage rapide des modèles API nécessitant des tests supplémentaires.
• Personnel enseignant : Montrer la différence entre les prix d’entrée et de sortie des tokens.
• Analyste des coûts : Établir une comparaison entre les prix historiques et les générations de modèles.
• Développeur individuel : Estimer les coûts mensuels d’appel pour de petits projets.

Quelles situations ne conviennent pas vraiment

• Des décisions d’achat nécessitant le modèle le plus récent de 2026 ainsi que des prix en temps réel précis.
• Factures complexes nécessitant du cache, du traitement par lots, ainsi que des prix hiérarchisés par contexte long et des prix régionaux.
• Projets multimodaux permettant de comparer les prix des images, vidéos, sons, embeddings et fine-tuning.
• Les entreprises ayant besoin de disponibilité de l’API, de latence, de débit et d’engagements de niveau de service.
• Plateforme de coûts permettant de récupérer automatiquement des prix en temps réel via une interface de programme.
• Utilisateurs ayant besoin de canaux en Chine, de taxes en yuan et d’informations sur les factures locales.

Tutoriel d'utilisation de la comparaison des prix

1. Définissez d’abord le type de tâche, la langue cible, la longueur du contexte et les critères minimaux de qualité.
2. Filtrer dans le tableau les modèles qui répondent aux exigences du contexte.
3. Enregistrez séparément les prix d’entrée et de sortie, ne vous concentrez pas uniquement sur un seul prix unitaire.
4. Vérifier le score de qualité, tout en cherchant un référentiel indépendant pour la tâche correspondante.
5. Enregistrer les modèles candidats et les prix dans une liste à vérifier.
6. Vérifiez le modèle actuel et le prix unitaire en visitant individuellement la page de tarification officielle du fabricant du modèle.
7. Utiliser des échantillons de requêtes réelles pour mesurer les tokens, les délais et le taux de réussite.

Tutoriel sur le calcul des frais

1. Statistiques sur le nombre moyen de tokens d’entrée et de tokens de sortie par requête typique.
2. Estimer le nombre de requêtes quotidiennes, la concurrence maximale et la croissance mensuelle.
3. Multiplié respectivement par le prix par million de tokens d’entrée et de sortie.
4. Ajout des suggestions système, des résultats des outils, de la possibilité de réessayer et des tokens d’historique multi-étapes.
5. Des frais supplémentaires sont facturés séparément pour le cache, le traitement par lots, les images ou la recherche.
6. Prévoir une marge de sécurité pour les taux de change, les taxes et l’usage excessif.
7. Vérifier les estimations à l’aide des factures du fabricant et effectuer une calibration régulière.

Tutoriel sur le choix des modèles

1. Sélectionnez un modèle de haute qualité et un modèle à faible coût comme ligne de référence.
2. Préparer des ensembles de tests internes pour couvrir des tâches simples, ordinaires et difficiles.
3. Exécuter les modèles candidats avec des prompts et des paramètres fixes.
4. Enregistrer la qualité, le token, le délai, le taux d’erreurs et le coût réel.
5. Calculez le coût de chaque tâche réussie, et non seulement le prix par million de tokens.
6. Essayer d’acheminer les tâches simples vers un modèle plus petit.
7. Définir des budgets, des limites de flux et des stratégies de fallback avant la production.

Comment comprendre les prix d’entrée et de sortie

Formule de calcul des coûts

L’estimation de base d’un modèle de texte peut s’écrire comme suit : le nombre de tokens d’entrée divisé par un million, multiplié par le prix unitaire d’entrée, plus le nombre de tokens de sortie divisé par un million, multiplié par le prix unitaire de sortie. Pour les dialogues à plusieurs tours, il faut également prendre en compte le contenu historique envoyé à chaque tour.

Pourquoi le prix unitaire le plus bas n’équivaut pas au coût le plus bas

Si les modèles bon marché nécessitent plus de tentatives, des indications plus longues ou un retraitement manuel, le coût total par tâche réussie peut être plus élevé. Les modèles de haute qualité, qui accomplissent la tâche d’un seul coup, peuvent également être plus économiques dans l’ensemble du processus.

• Comparer le nombre moyen d’appels requis pour une tâche réussie.
• Comptez le temps d’audit manuel et de correction des erreurs dans les coûts.
• Mesurer la longueur réelle de la sortie du modèle plutôt que de se fier uniquement au prix théorique.
• Prenez en compte les limitations de vitesse, les délais d’attente et le recours en cas de panne.
• Utilisation d’un routage à plusieurs modèles en fonction du niveau de difficulté de la tâche.
• Comparer en même temps l’impact du retard et du débit sur les activités.

Frais courants absents du tableau des prix

Comment interpréter le score de qualité

Le score de qualité de la page provient de classements globaux de tiers, adaptés à un tri approximatif, et ne reflète pas que le modèle est également performant pour toutes les tâches. Les capacités en matière de code, de mathématiques, de chinois, d’appels d’outils et de documents longs doivent être testées séparément.

• Vérifier l’origine et la date de mise à jour des données de qualité.
• Ne comparez pas des scores non expliqués pour différentes références et versions.
• Voir les indicateurs de classification correspondant à l’activité.
• Exécuter un ensemble de test interne uniforme sur les modèles candidats.
• Inclure les hallucinations, la sécurité et la stabilité du format dans l’évaluation.
• Calculez le coût des demandes de conformité qualité en fonction du prix.

Risque de fraîcheur des données

Les prix et les noms des grands modèles évoluent fréquemment : les fabricants ajoutent de nouveaux modèles, baissent les prix, mettent fin aux versions anciennes ou modifient les règles de mise en cache. Une table provenant d’un tiers peut perdre sa valeur de référence pour les achats en quelques semaines, simplement parce qu’elle ne mentionne pas la date de mise à jour.

• Soyez vigilant en cas d’apparition de modèles retirés ou obsolètes dans le tableau.
• Vérifier que l’ID du modèle correspond au nom réel de l’appel API.
• Vérifiez si l’unité de prix est par millier ou par million de tokens.
• Vérifier si l’entrée, la sortie, le cache et le contexte long sont facturés séparément.
• Notez la date de vérification et une capture d’écran de la page officielle dans le document budgétaire.
• Après le lancement, calibrez régulièrement le tableau des prix à l’aide de factures réelles.

Le site lui-même est-il payant ?

Le tableau des prix et le calculateur de LLM Price Check sont accessibles directement ; aucune abonnement ou forfait payant destiné aux utilisateurs n’a été identifié. Il affiche les prix des API de modèles tiers et n’est pas responsable de la vente de ces crédits de modèles.

Données et vie privée

La calculatrice n’a besoin que du nombre de tokens et du prix du modèle ; en général, il n’est pas nécessaire d’insérer les prompts réels, le contenu du client ou la clé API. Les utilisateurs ne doivent pas entrer leurs identifiants de production sur aucun site de comparaison de prix tiers.

• Seulement le nombre de tokens à remplir, sans soumettre le texte d’affaires réel.
• Ne collez pas la clé API dans les paramètres ou les notes de la page web.
• Le budget sensible est calculé à l’aide de tableaux locaux ou d’un système de coûts interne.
• Les achats officiels sont confirmés via la console du fournisseur et le contrat.
• Avant de l’utiliser, l’entreprise doit vérifier la politique de confidentialité du site, les cookies et les informations sur l’entité responsable.

Avantages du produit

• L’interface est simple, permettant de comprendre rapidement les prix des tokens d’entrée et de sortie.
• Comparer plusieurs fournisseurs de modèles dans le même tableau.
• Fournir des champs auxiliaires tels que le contexte, la qualité et la date de péremption des connaissances.
• La calculatrice est adaptée à l’enseignement et à l’estimation préliminaire des budgets.
• Accès gratuit, aucune inscription requise.
• Une liste de certaines sources de prix officiels est fournie pour faciliter la vérification.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Le modèle et les prix actuels sont nettement dépassés et ne peuvent pas servir de base pour des achats en temps réel.
• Chaque ligne ne comporte pas de date de vérification finale claire et uniforme.
• Les anciens modèles ont peut-être été retirés, renommés ou adaptés au contexte.
• Les sources de points de qualité et les versions ne peuvent pas représenter toutes les capacités métier.
• Les prix pour le cache, le traitement par lots, l’inférence et les contextes longs ne sont pas couverts en totalité.
• Les coûts d’images, de vidéos, d’audio, d’incorporation et de fine-tuning non couverts.
• Le même modèle peut avoir des prix et des conditions différentes selon les fournisseurs de cloud.
• Les résultats du calcul ne comprennent pas les taxes et frais, les taux de change, les tentatives de réessai en cas d’échec ni les coûts de main-d’œuvre.
• Le site ne dispose pas de dépôt de code source officiel vérifiable ni d’informations complètes sur son fonctionnement.

GitHub et l’état open source

Au moment de la vérification, aucun dépôt de code source officiel ne pouvant être clairement lié via le site officiel de LLM Price Check et dont l’origine puisse être confirmée n’a été trouvé. Le dépôt OpenChat initialement associé à la base de données ne constitue que la source des projets du modèle OpenChat dans le tableau des prix, et non le code du site LLM Price Check.

Par conséquent, ce site doit être marqué comme « aucun dépôt open source officiel non trouvé ». D’autres projets aux noms similaires tels que llm-prices, llmpricing ou PriceToken sont des outils indépendants et ne doivent pas être confondus avec le code source de ce site.

Informations de base

Indice de recommandation

3,2 / 5. L’interface de vérification des prix des LLM est intuitive et convient pour comprendre la facturation par token et effectuer un premier tri des prix historiques ; cependant, les données actuelles sont clairement obsolètes, manquent d’informations sur la date de mise à jour et de détails sur les modalités de facturation complexes, ce qui l’empêche d’être utilisée directement pour le choix définitif en 2026.

Questions fréquentes

LLM Price Check est-il gratuit ?

Le tableau des prix et la calculatrice sont disponibles gratuitement, aucun forfait abonné n’a été trouvé. L’utilisation des modèles dans le tableau de requêtes nécessite toujours un paiement au fournisseur d’API correspondant.

Les prix sur le site sont-ils en temps réel ?

Il n’est pas possible de l’utiliser avec des données en temps réel. La page actuelle contient encore de nombreux modèles anciens et des prix historiques ; pour obtenir le budget officiel, il faut consulter la page officielle du fournisseur.

Comment calculer le coût d’une requête ?

Diviser respectivement les tokens d’entrée et de sortie par un million, puis multiplier par le prix unitaire correspondant et additionner les résultats. Il faut également ajouter des frais supplémentaires pour le cache, les outils, les tentatives de réessai et le multimodalité.

Un score de qualité plus élevé signifie-t-il qu’il vaut plus la peine d’acheter ?

Pas nécessairement. Le score de qualité global ne peut pas représenter une activité spécifique ; il convient de comparer la qualité, les retards et le coût total de chaque tâche réussie.

Peut-on entrer une clé API ?

Ce n’est pas nécessaire, et il ne faut pas le saisir. Cet outil n’est qu’un tableau de prix et une calculatrice ; il n’est pas chargé d’appeler le compte de modèle de l’utilisateur.

Le cache et les prix par lot sont-ils pris en charge ?

Le tableau principal actuel ne couvre pas pleinement ces éléments de facturation complexes. Il est nécessaire de se référer aux prix les plus récents du fabricant ainsi qu’à sa documentation d’aide pour confirmation.

LLM Price Check est-il open source ?

Aucun dépôt de code source officiel vérifiable n’a été trouvé. OpenChat GitHub ne fait que représenter la source du modèle dans le tableau, et n’a aucun rapport avec le code source du site.