Dix centimes le million : le prix plancher de l’IA est atteint, la facture se déplace ailleurs

Le 7 octobre 2026, Anthropic a mis en service Claude Haiku 5.5 à 0.10 $ par million de tokens en entrée et 0.50 $ en sortie. C’est, au centime près, le tarif de GPT-6 Luna, lancé par OpenAI le 22 septembre. Les deux laboratoires américains de tête affichent désormais le même prix plancher, et celui d’Anthropic est dix fois plus bas que son plancher précédent (Haiku 4.5, à 1 $). Dans le même intervalle, OpenAI a ouvert des discussions pour lever au moins 30 milliards de dollars sur une valorisation d’environ 1’400 milliards, et Google a signé pour 3.6 gigawatts d’électricité. Le 2 septembre, nous écrivions que le prix d’un token avait cessé d’être comparable d’une génération à l’autre. Six semaines plus tard, le constat s’est durci : au plancher, le prix affiché ne départage plus les fournisseurs. Ce qui les départage, c’est tout ce qui n’est pas écrit en gros sur la grille.

Le plancher a été atteint deux fois en trois semaines

La séquence de septembre a été d’une densité inhabituelle. OpenAI a lancé GPT-6 Astra le 3 septembre à 10 $ / 50 $, puis GPT-6 Sol et GPT-6 Luna le 22 septembre, à 2 $ / 10 $ et 0.10 $ / 0.50 $. Sept jours plus tard, le 29 septembre, GPT-6.1 Sol succédait à Sol au même tarif de base, avec une entrée en cache ramenée de 0.20 $ à 0.10 $. Anthropic a répondu en trois temps : Claude Opus 5.5 le 22 septembre à 4 $ / 20 $, soit 20 % de moins qu’Opus 5 (5 $ / 25 $) ; Claude Sonnet 5.5 le 28 septembre à 2 $ / 10 $ ; et Haiku 5.5 le 7 octobre.

Le saut de Haiku est le plus spectaculaire. Son prédécesseur, Haiku 4.5, reste facturé 1 $ / 5 $. La baisse nominale est de 90 %. Il faut y appliquer la correction que nous documentions en septembre : les modèles Claude 4.7 et suivants utilisent un tokenizer qui produit, selon Anthropic, environ 30 % de tokens en plus pour le même texte, et Haiku 4.5 utilise l’ancien. Pour un même document, Haiku 5.5 coûte donc l’équivalent de 0.13 $ là où Haiku 4.5 coûtait 1 $ : la baisse réelle sur les prompts courts est d’environ 87 %. Elle reste spectaculaire. Mais elle a une condition.

Cette condition, c’est un seuil de 100’000 tokens. Au-delà, chaque requête de Haiku 5.5 bascule entière sur un second barème, 0.50 $ / 2.50 $, cinq fois plus cher. Le seuil compte tous les tokens d’entrée, y compris ceux lus ou écrits en cache, et s’apprécie requête par requête. Une charge qui envoie de longs dossiers, un agent qui accumule son historique, un traitement de documents contractuels : ce sont précisément les usages où le prix plancher ne s’applique pas.

Ce qui départage désormais : les multiplicateurs

Quand deux grilles affichent le même chiffre, l’écart se loge dans les lignes secondaires. Trois d’entre elles ont bougé ces trois dernières semaines.

La lecture en cache. Sur Opus 5.5 et Sonnet 5.5, Anthropic facture désormais une lecture de cache à 0.05 fois le prix d’entrée, contre 0.1 fois sur les générations précédentes : 0.20 $ par million sur Opus 5.5, 0.10 $ sur Sonnet 5.5. Sur Haiku 5.5 comme sur GPT-6 Luna, elle tombe à 0.01 $. Pour une charge agentique dont le contexte est relu des dizaines de fois, ce multiplicateur pèse plus lourd que le prix d’entrée lui-même.

Les jetons de raisonnement. Le 6 octobre, Mistral a ouvert en préversion publique Mistral Large 4, un modèle de 1’050 milliards de paramètres dont 52 milliards sont actifs par token, avec un contexte d’un million de tokens. Son tarif catalogue est de 1.36 $ / 4.18 $. La remise de lancement, annoncée pour deux semaines dans le journal des modifications de Mistral (sans date de fin précise ; autour du 20 octobre si l’on compte depuis le lancement), le ramène à 0.68 $ / 2.09 $. Le prix est attractif, et il a une échéance. Mais une mesure indépendante relayée le 8 octobre estime qu’environ 75 % des tokens de sortie sont des tokens de raisonnement, que l’utilisateur ne lit jamais. Le prix par million ne dit rien de la quantité de millions qu’une tâche consomme : deux modèles au même tarif peuvent coûter des montants très différents sur la même question. Ce ratio provient d’un banc d’essai tiers (Artificial Analysis) ; nous ne l’avons pas reproduit.

La localisation. Le fait le plus utile pour un décideur suisse se trouve dans la grille de Mistral : selon sa documentation, l’option régionale UE ou US est facturée 1.1 fois le tarif catalogue. Sur la sortie de Large 4, cela donne environ 4.60 $ le million (1.1 fois 4.18 $), contre 2.09 $ au tarif de lancement : plus du double dès qu’on exige que la donnée reste en Europe. Mistral ne précise pas si la remise de lancement s’applique aux points d’accès régionaux. En septembre, nous relevions la même prime de 10 % chez Anthropic, sur son API comme chez Amazon Bedrock et Google Cloud. Elle est toujours en place. Le contrôle géographique est devenu une ligne standard chez les fournisseurs américains comme chez le champion européen.

La prochaine hausse a déjà une date : le 1er janvier 2027

Google, lui, n’a pas ramené ses grilles au même plancher. Gemini 3.6 Flash est facturé 0.75 $ / 3.75 $ jusqu’au 31 décembre 2026, et la page de tarification de Google prévoit qu’à partir du 1er janvier 2027, le tarif de 1.50 $ / 7.50 $ s’appliquera : un doublement. Gemini 3.1 Pro reste à 2 $ / 12 $ pour les prompts allant jusqu’à 200’000 tokens.

Le précédent de septembre invite à la prudence dans les deux sens : la hausse programmée de Claude Sonnet 5 avait été annulée à échéance. Mais une organisation qui bâtit aujourd’hui son budget 2027 sur le tarif actuel de Gemini 3.6 Flash parie sur une annulation qui n’a pas été annoncée. Google baisse en revanche ses prix d’image : le 6 octobre, Nano Banana 2.1 a divisé par deux le coût d’une image 1K, de 0.067 $ à 0.0336 $. En 4K, la baisse n’est que d’un quart environ, de 0.151 $ à 0.113 $.

Côté abonnements, rien n’a bougé sur les tarifs d’entrée : ChatGPT Plus et Claude Pro restent à 20 $ par mois, Google AI Pro à 19.99 $ aux États-Unis. Le changement porte sur ce que le tarif donne. OpenAI a commencé le 7 octobre à déployer GPT-6 dans ChatGPT, avec GPT-6 Luna annoncé pour les offres gratuite et Go (8 $) à partir du 8 octobre. Et les gammes se structurent autour de paliers à 100 $ et 200 $ par mois (Claude Max, ChatGPT Pro), OpenAI ayant ajouté le 29 septembre un palier Pro à 500 $. Le déploiement et les prix de ChatGPT proviennent des notes de version d’OpenAI telles que relayées par la presse ; nous n’avons pas pu consulter directement la page d’aide de ChatGPT.

Sous le plancher : un compute qui reste cher, une énergie qui se réserve

Le prix du token baisse ; le calcul qui le produit reste cher et volatil. L’indice Ornn, un indice quotidien construit à partir de locations de GPU réellement conclues et coté sur Bloomberg, s’établissait le 11 octobre à 2.65 $ l’heure pour une H100, 5.61 $ pour une H200 et 7.45 $ pour une B200. Une heure de B200 coûte encore près de trois fois une heure de H100. Les tarifs affichés à la demande restent eux aussi dispersés : chez RunPod, en cloud communautaire, la H200 s’affiche à 3.59 $ l’heure et la B300 à 6.94 $.

L’énergie est le second goulot. Le 6 octobre, Google et Constellation Energy ont annoncé un accord portant sur 3’590 mégawatts sur le réseau PJM, le plus grand des États-Unis. La lecture fine compte : seuls 890 mégawatts sont de la capacité nucléaire nouvelle, issue de l’augmentation de puissance de onze réacteurs répartis dans six centrales, en Illinois, en Pennsylvanie et dans le New Jersey, sous contrat de vingt ans et avec une première livraison attendue en 2028. Les 2’700 mégawatts restants relèvent d’un contrat de quinze ans sur la flotte existante de Constellation. L’accord déclenche plus de 4.3 milliards de dollars d’investissement chez Constellation. Autrement dit, les hyperscalers réservent dès aujourd’hui l’électricité des prochaines années, et ce sont ces engagements que les prix planchers d’aujourd’hui devront amortir.

Le capital, lui, ne cherche pas de plancher

Le 29 septembre, Bloomberg rapportait qu’OpenAI discutait d’une levée d’au moins 30 milliards de dollars sur une valorisation d’environ 1’400 milliards (hors argent levé), après 122 milliards levés en mars sur 852 milliards. Les discussions en sont à un stade précoce, et Sam Altman a écarté une introduction en bourse en 2026. Le rythme annualisé des revenus d’OpenAI a dépassé 40 milliards en août (Bloomberg, 13 août), mais les estimations divergent depuis : près de 70 milliards fin septembre selon Axios, environ 50 milliards selon le Financial Times le 8 octobre. Ces chiffres sont des estimations de presse, non des comptes publiés. Anthropic, de son côté, s’est engagé en mai à payer 1.25 milliard de dollars par mois à SpaceX, jusqu’en mai 2029, pour louer la capacité de calcul des centres Colossus, selon le dossier d’introduction en bourse de SpaceX rendu public le 20 mai.

En dessous, le marché se segmente. Factory, spécialisée dans les agents d’IA pour le développement logiciel, a levé 200 millions sur 5 milliards de valorisation (15 septembre) ; Nous Research, 90 millions sur 1.5 milliard (7 octobre) pour porter son agent open source Hermes vers les entreprises. Les 10 et 11 octobre, le Financial Times puis le Wall Street Journal rapportaient que Nvidia discutait d’un investissement supplémentaire ou d’un rachat de Reflection AI, spécialiste des modèles à poids ouverts, et qu’Amazon négociait le rachat de la startup Decart pour environ 7 milliards. Ces deux dernières opérations sont au stade des discussions rapportées, non confirmées par les intéressés.

La juxtaposition est la clé de lecture de la période. Les fournisseurs peuvent vendre le million de tokens à dix centimes parce que leurs revenus montent et que leurs bailleurs de fonds financent la différence. Le prix plancher n’est pas un prix de revient : c’est une position de marché, financée par du capital, et donc révisable.

Tableau comparatif des prix API

Modèle	Entrée ($/M tokens)	Sortie ($/M tokens)	Note
GPT-6 Astra	10.00	50.00	Lancé le 3 septembre ; entrée en cache 1.00 $
GPT-6.1 Sol	2.00	10.00	29 septembre, suite de GPT-6 Sol ; cache 0.10 $ (0.20 $ sur Sol)
GPT-6 Luna	0.10	0.50	22 septembre ; cache 0.01 $
Claude Fable 5.1	10.00	50.00	Lecture de cache à 0.25 $
Claude Opus 5.5	4.00	20.00	22 septembre, 20 % de moins qu’Opus 5 ; cache 0.20 $ ; mode fast 8 / 40
Claude Sonnet 5.5	2.00	10.00	28 septembre ; cache 0.10 $
Claude Haiku 5.5	0.10	0.50	7 octobre ; 0.50 / 2.50 au-delà de 100k tokens
Claude Haiku 4.5	1.00	5.00	Ancien tokenizer, non comparable ligne à ligne
Gemini 3.1 Pro	2.00	12.00	Prompts jusqu’à 200k tokens
Gemini 3.6 Flash	0.75	3.75	Jusqu’au 31 décembre 2026 ; 1.50 / 7.50 dès le 1er janvier 2027
Mistral Large 4 (préversion)	0.68	2.09	Remise de lancement de 50 % pour deux semaines ; catalogue 1.36 / 4.18 ; régional UE ou US ×1.1 du catalogue
Grok 4.7	2.00	6.00	Modèle phare xAI ; 4.00 / 12.00 dès 200k tokens (requête entière)
DeepSeek V4 Pro	1.32	3.96	Tarif heures pleines, moitié moins en heures creuses
DeepSeek V4.1 Flash	0.15 à 0.30	0.60 à 1.20	Heures creuses / heures pleines

Prix relevés en octobre 2026 sur les pages de tarification officielles d’Anthropic, d’OpenAI, de Google, de xAI et de DeepSeek, et sur la fiche officielle de Mistral (tarif catalogue ; le prix de lancement de Mistral est calculé à partir de la remise annoncée de 50 %). Les modèles Claude 4.7 et suivants comptent environ 30 % de tokens en plus pour le même texte ; les modèles à raisonnement facturent des tokens que l’utilisateur ne lit pas. Les lignes de ce tableau ne mesurent donc pas la même chose et ne se comparent pas sans tester sur sa propre charge.

Ce qu’un décideur suisse doit retenir

En trois semaines, les deux grands laboratoires américains ont convergé sur un même prix plancher, dix fois plus bas chez Anthropic que le précédent. C’est une bonne nouvelle pour tous les traitements de masse : classement, résumé, extraction, tri de courrier. Mais trois réserves s’imposent. Le plancher a des seuils : au-delà de 100’000 tokens par requête, Haiku 5.5 coûte cinq fois plus. Le plancher a des dates : Gemini 3.6 Flash doublera au 1er janvier, Mistral Large 4 reviendra à son tarif catalogue à la fin de sa remise de lancement. Le plancher ne s’applique pas à la souveraineté : exiger que la donnée reste en Europe coûte 10 % de plus que le tarif catalogue, et, selon la documentation de Mistral, ce supplément se calcule sur le tarif catalogue et non sur le tarif remisé.

Ces trois réserves conduisent à la même conclusion que le mois dernier, avec une urgence nouvelle. Quand tous les fournisseurs affichent le même prix, l’avantage revient à celui qui sait router chaque tâche vers le bon modèle, mesurer ce qu’elle coûte réellement et changer de fournisseur au moment où une grille bouge. Le plancher est atteint ; la marge, elle, se gagne désormais dans l’orchestration.