DeepSeek augmente ses tarifs API tandis qu’OpenAI rend le chat texte illimité

La hausse dépend du modèle, du type de jeton, de l’état du cache et de l’heure d’utilisation. Reuters l’estime globalement entre 50 % et 1 100 % au-dessus des anciens tarifs.

L’effet est particulièrement marqué pour les applications qui génèrent beaucoup de texte pendant les heures de pointe. Le prix de sortie de V4-Pro passe ainsi de 0,87 $ par million de jetons à 1,98 $ en période creuse et à 3,96 $ en période de pointe. Un agent de programmation produisant 10 millions de jetons de sortie par mois coûterait donc environ 8,70 $ avec l’ancien barème, 19,80 $ si toutes ses sorties sont générées en période creuse, ou 39,60 $ si elles tombent toutes en période de pointe — hors coût des jetons d’entrée.

Pour les développeurs, l’horaire devient un paramètre de coût

La nouvelle grille fait de la planification un élément à part entière de la gestion d’une API. Les équipes qui exécutent des traitements par lots, des évaluations, des agents de programmation ou d’autres tâches non urgentes peuvent essayer de déplacer leur trafic vers les 17 heures creuses quotidiennes.

Les applications interactives disposent toutefois d’une marge de manœuvre plus limitée : leurs requêtes arrivent au moment où les utilisateurs attendent une réponse. Pour ces services, le tarif de pointe peut donc être difficile à éviter.

La mise en cache et le routage deviennent également plus importants. Améliorer le taux de succès du cache, réserver V4-Flash aux tâches courantes ou rediriger certaines requêtes vers un autre fournisseur peut réduire l’exposition aux nouveaux tarifs. Pour les grandes entreprises, le choix d’un modèle devient ainsi une décision opérationnelle continue, et non un simple comparatif de performances réalisé une fois pour toutes.

DeepSeek conserve malgré tout un avantage de coût face à de nombreux modèles de pointe d’Anthropic et d’OpenAI, notamment pour les traitements répétitifs et les agents qui consomment beaucoup de jetons. Mais cet avantage est moins spectaculaire qu’auparavant. La tarification selon les heures évoque une volonté de gérer la demande et de tirer davantage de valeur d’une capacité de calcul limitée.

Les informations disponibles ne permettent toutefois pas d’établir que DeepSeek est devenu rentable ni de confirmer une trajectoire précise vers la rentabilité. Cette interprétation doit donc rester prudente.

OpenAI mise sur l’accès gratuit et les habitudes d’usage

OpenAI a choisi une stratégie différente. Le 6 août, l’entreprise a annoncé que GPT-5.6 Luna deviendrait le modèle par défaut de ChatGPT pour les utilisateurs des offres Free et Go, en remplacement de GPT-5.5. Ces utilisateurs bénéficient aussi de conversations texte quotidiennes illimitées et d’une nouvelle option Think pour les questions plus complexes, sous réserve de mesures de prévention des abus.

Le terme « illimité » est cependant plus restreint qu’il n’y paraît. Il concerne les conversations texte ordinaires. Des limites distinctes continuent de s’appliquer aux importations de fichiers, à la génération d’images et aux autres outils. Les utilisateurs Free et Go n’ont pas accès à GPT-5.6 Sol : Luna est le modèle par défaut de ces offres et alimente également la fonction Think.

Luna est présentée comme le modèle le plus économique et le plus largement accessible de la famille GPT-5.6, plutôt que comme le modèle phare Sol. Des informations de presse tierces indiquent un tarif API de 0,20 $ par million de jetons d’entrée et de 1,20 $ par million de jetons de sortie, mais ces chiffres ne sont pas confirmés ici par les sources les plus autorisées fournies.

La distinction stratégique, elle, est claire : Luna est pratiquement gratuite pour les conversations texte dans ChatGPT Free et Go, tandis que son accès par API reste un produit payant distinct.

Pourquoi le trafic d’OpenRouter compte

Ces décisions interviennent alors que les modèles chinois attirent une part croissante du trafic des développeurs. Bloomberg a rapporté que les modèles chinois avaient dépassé les plateformes américaines sur OpenRouter en juin et représenté plus de 60 % des jetons utilisés le mois suivant.

OpenRouter est une plateforme qui permet aux développeurs d’acheminer leurs requêtes vers de nombreux modèles. Ses données donnent donc un aperçu utile des arbitrages réalisés par les équipes techniques, mais elles ne constituent pas une mesure exhaustive de l’utilisation mondiale de l’IA.

Le mouvement ne concerne pas uniquement DeepSeek. Dans les classements OpenRouter de juillet, des modèles développés en Chine occupaient les cinq premières places en volume de jetons : MiMo-V2.5 de Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, la famille Qwen d’Alibaba et Kimi de Moonshot. Une autre analyse a attribué à DeepSeek une part de 17,6 % du trafic de jetons de la plateforme dans un classement de juin, ce qui en faisait le premier fournisseur individuel.

Cette évolution explique pourquoi la tarification reste au centre de la compétition. Les tâches de programmation et les agents qui enchaînent les appels favorisent les modèles suffisamment peu coûteux pour être utilisés des milliers de fois. Mais la réaction d’OpenAI montre aussi que l’usage peut se gagner par la distribution, pas seulement par le prix de l’API : placer un modèle performant entre les mains d’utilisateurs gratuits encourage les habitudes, génère des retours et peut favoriser une conversion ultérieure vers des offres payantes.

Deux pressions commerciales, deux réponses

DeepSeek et OpenAI répondent donc à deux facettes d’une même pression de marché :

• DeepSeek monétise la demande. La facturation de pointe peut accroître les revenus lorsque la capacité est très sollicitée et pousser les clients à programmer les traitements flexibles pendant les heures creuses.
• OpenAI protège sa distribution. Le chat texte illimité maintient les utilisateurs Free et Go dans l’écosystème, tout en conservant des limites sur les fonctions plus coûteuses et l’accès aux modèles supérieurs.
• Les développeurs doivent optimiser davantage. Ils doivent désormais évaluer la qualité du modèle et son prix affiché, mais aussi le comportement du cache, la latence, l’horaire de facturation, le routage et le coût d’un changement de fournisseur.
• Les entreprises adoptent une logique multi-modèle. Elles peuvent réserver les modèles économiques à l’extraction répétitive, à la traduction, au code ou aux boucles d’agents, et utiliser des modèles premium pour les tâches où la performance, la gouvernance ou l’intégration à un écosystème sont prioritaires.

Voilà pourquoi la guerre des prix de l’IA ne prend pas nécessairement fin lorsque certains tarifs augmentent. La concurrence se divise en plusieurs niveaux : d’un côté, l’inférence à bas coût et la disponibilité de modèles à poids ouverts ; de l’autre, la portée grand public, l’intégration produit, les capacités premium et les contrôles destinés aux entreprises.

Ce qu’il faut retenir

La hausse de DeepSeek rappelle que des tarifs API très bas peuvent attirer une utilisation massive sans garantir des coûts durablement faibles. OpenAI fait le pari inverse : subventionner une expérience texte accessible au plus grand nombre afin de renforcer sa distribution, puis différencier ses offres grâce aux niveaux de modèles et aux fonctionnalités non textuelles.

Pour les développeurs et les acheteurs informatiques, la leçon est concrète : aucune grille tarifaire ni aucun classement de performances ne doit être considéré comme permanent. Les coûts évoluent avec la demande, le niveau de modèle, l’état du cache et l’heure d’utilisation.

Une architecture plus résistante consiste à mesurer les charges réelles, à conserver plusieurs options de routage et à associer chaque tâche au modèle et au niveau d’accès correspondant à ses exigences de coût et de risque.