Face-à-face rigoureux entre les plus grands modèles et outils d'IA.
« Open source » et « gratuits » : les deux phrases que l'on répète sur Kimi, DeepSeek et Qwen sont fausses. Ce qu'elles cachent — licences modifiées, mémoire des architectures MoE, seuil de rentabilité réel — et les trois raisons valables de les choisir quand même.
Pour un contenu identique, le français consomme 25 à 45 % de tokens de plus que l'anglais. Votre facture augmente d'autant, votre fenêtre de contexte rétrécit — et, selon la recherche, la qualité des réponses baisse aussi. Un surcoût mesuré, publié, et absent de toutes les grilles tarifaires.
Le meilleur modèle pour coder n'existe pas — mais le coût par tâche réussie, lui, se calcule. Nous l'avons fait à partir des tarifs officiels : selon le mode d'usage, le même travail revient à 212 ou 1 340 dollars par développeur et par mois.
Nous avons repris les grilles tarifaires sur les pages officielles des trois éditeurs. Résultat : le prix affiché de GPT-5.6 n'est pas celui que vous payez en contexte long, et l'écart peut atteindre vingt mille dollars par an sur une seule application.
Tarifs vérifiés à la source, pièges de facturation que les grilles ne montrent pas, et le basculement réglementaire du 2 août 2026 : la méthode pour choisir votre modèle plutôt qu'un classement qui sera faux dans six semaines.
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