Chronologie des baisses de prix

Depuis le lancement de la famille GPT‑5.6 en juin 2026, OpenAI a successivement diminué les tarifs de ses modèles. Le modèle Luna, initialement facturé $1 / $6 / $0.10 (entrée / sortie / lecture cache), a vu son prix chuter de 80 % le 30 juillet pour atteindre $0.20 / $1.20 / $0.02. Deux semaines plus tard, le modèle Sol a été réduit d’environ 20 % à $4 / $20 / $0.40. En septembre, OpenAI a introduit GPT‑6 Sol à $2 / $10 / $0.20, soit la moitié du coût de GPT‑5.6 Sol, et GPT‑6 Luna à $0.10 / $0.50 / $0.01. Anthropic a suivi un schéma similaire : Claude Sonnet 5 a été lancé à $2 / $10 / $0.20, puis a maintenu ce tarif de façon permanente en août; Claude Opus 5.5, annoncé le 22 septembre, propose $4 / $20 / $0.20, soit une réduction totale de 40‑60 % par rapport à Opus 5.

Mécanismes de tarification et impact du cache

Les tarifs affichés se décomposent en trois composantes : le coût d’entrée (input MTok), le coût de sortie (output MTok) et le coût de lecture du cache. Dans les scénarios d’agentic coding, la lecture du cache représente 96‑99 % du nombre total de tokens, car chaque tour de conversation repose sur le cache contenant le dialogue complet. Le taux de hit du cache oscille entre 90 % et 100 % selon l’infrastructure du fournisseur. Ainsi, une réduction de 75 % du coût de lecture du cache, comme observée avec Fable 5.1 (de $0.25 à $0.06), se traduit directement par une baisse de 70‑75 % du coût total d’utilisation, même si le prix d’entrée/sortie reste inchangé.

Pression concurrentielle et modèles open‑weight

Le marché des LLM devient une marchandise : les développeurs basculent d’un modèle à l’autre via des points d’entrée comme OpenRouter, où la sélection « lowest price » est possible. Les modèles open‑weight, notamment DeepSeek Flash V4.1 (prix $0.15 / $0.60 / $0.003) et son variante 1017, offrent des coûts de cache très faibles (2 % du total) grâce à une architecture de cache optimisée. Cette dynamique a probablement incité OpenAI à réduire le prix de Luna en juillet afin de contrer les modèles à bas coût qui dominaient le segment des tâches simples. Anthropic, en réponse, a aligné ses tarifs Opus 5.5 sur ceux d’OpenAI, tout en améliorant l’efficacité de calcul, comme le souligne la déclaration officielle d’Anthropic.

Perspectives et limites

Malgré les baisses de prix, les performances qualitatives restent comparables : GPT‑6 Sol, bien que critiqué initialement, a été remplacé par GPT‑6.1 Sol avec des performances similaires à Astra et un coût de cache réduit de moitié ($2 / $10 / $0.10). Cependant, la dépendance aux coûts de cache rend les modèles sensibles aux variations de taux de hit, qui ne sont pas toujours publiés par les fournisseurs. De plus, la stratégie de prix agressifs repose sur des investissements massifs en R&D, ce qui pourrait devenir insoutenable si les modèles open‑weight continuent de gagner en qualité tout en conservant des marges de coût très faibles. En l’absence de transparence sur les métriques de performance et les dépenses d’infrastructure, les utilisateurs doivent surveiller à la fois le prix affiché et le coût effectif calculé à partir du cache.