Calculateur de coût AI : Estimez vos dépenses API LLM
Projetez vos dépenses LLM mensuelles par modèle avant de déployer.
Cheapest / month
$90
Most expensive / month
$756
| Model | Per request | Per day | Per month |
|---|---|---|---|
| OpenAI GPT-5 mini | $0.001500 | $3 | $90 |
| Google Gemini 2.5 Flash | $0.001860 | $3.72 | $111.6 |
| Anthropic Claude Haiku | $0.003360 | $6.72 | $201.6 |
| OpenAI GPT-5 | $0.007500 | $15 | $450 |
| Google Gemini 2.5 Pro | $0.007500 | $15 | $450 |
| Anthropic Claude Sonnet | $0.0126 | $25.2 | $756 |
Prices are per million tokens from published list pricing and are a planning estimate.
Cutting LLM Cost and Latency
Seven levers ranked by payoff, model-routing patterns, and a realistic 100% → 11% cost walkthrough.
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À propos de cet outil
La tarification est exprimée par million de tokens, ce qui rend l'estimation des factures mensuelles complexe. Indiquez votre volume de requêtes et le nombre moyen de tokens d'entrée (input) et de sortie (output) pour comparer les coûts par requête, journaliers et mensuels des principaux modèles.
Comment fonctionne la tarification LLM
Vous payez séparément les tokens d'entrée (prompt, message système, contexte RAG) et de sortie (la réponse). Les tokens de sortie coûtent généralement 3 à 5 fois plus cher, ainsi les réponses verbeuses représentent la majorité de la facture.
Comment réduire les coûts d'API AI
Raccourcissez les prompts système, limitez les tokens de sortie max, mettez en cache le contexte récurrent et routez les requêtes simples vers un modèle plus petit. Réserver le modèle phare aux requêtes complexes réduit souvent la facture de plus de la moitié.
Comment utiliser Calculateur de coût AI
- 1
Estimer les tokens
Environ 1 token ≈ 4 caractères. Collez un prompt type dans le compteur de tokens pour obtenir une valeur exacte.
- 2
Saisir le volume
Ajoutez le nombre de requêtes par jour ou par mois, en incluant les retries et les jobs en arrière-plan.
- 3
Comparer les modèles
Le tableau compare les coûts mensuels projetés côte à côte pour évaluer l'impact financier d'un changement de modèle.
- 4
Prévoir une marge budgétaire
Ajoutez 20 à 30 % pour les retries, les tests d'évaluation et les pics de trafic.
Exemple d'entrée
1,200 input + 400 output tokens · 50,000 requests/month
Résultat attendu
≈ $X/month per model, compared across GPT, Claude and Gemini tiers
Bonnes pratiques
- Calculez le coût par requête avant de multiplier par le volume mensuel réel : les moyennes masquent la longue traîne où se trouvent les vrais coûts.
- Distinguez tokens d'entrée et de sortie : la sortie coûtant 3 à 5 fois plus cher, raccourcir les réponses verbeuses est plus efficace que réduire les prompts.
- Utilisez le cache pour les prompts système et le contexte RAG quand le fournisseur le permet ; les préfixes répétés sont la plus grosse dépense évitable.
- Routez selon la complexité : utilisez un petit modèle par défaut et basculez sur un modèle puissant uniquement si la confiance est faible.
- Révisez les prix chaque trimestre et définissez un plafond strict de dépense mensuelle chez le fournisseur avant de monter en charge.
Calculateur de coût AI — Pourquoi c'est important
Les coûts LLM évoluent avec l'usage et non la taille de l'équipe : un lancement réussi peut exploser votre facture du jour au lendemain si elle n'a pas été modélisée.
Connaître le coût par requête vous permet de fixer le prix de votre produit avec une vraie marge brute plutôt qu'une simple estimation.
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