Les principaux laboratoires américains d’intelligence artificielle, tels que OpenAI et Anthropic, lancent des modèles moins chers, cherchant à retenir les clients qui cherchent à réduire les coûts et se tournent vers des alternatives budgétaires proposées par des concurrents chinois. Cette guerre des prix se déroule dans un contexte d’augmentation des coûts de l’IA, forçant les entreprises à limiter son utilisation et à chercher des modèles moins chers. Cela, à son tour, aide les développeurs chinois, notamment Moonshot et DeepSeek, à gagner des utilisateurs de la Silicon Valley à l’Europe.
OpenAI a récemment annoncé une réduction des prix de GPT-5.6 Luna — son « modèle le plus rapide et le plus abordable » — de 80 %. Anthropic a lancé Claude Opus 5, vantant « l’intelligence avancée » du système « à moitié prix » de Fable 5, le modèle le plus puissant de l’entreprise. Ces mesures ont contribué à une baisse des prix que les clients paient pour les modèles des principaux laboratoires américains, de près d’un quart depuis la mi-juillet, selon l’indice des prix des tokens Silicon Data. Les tokens sont des unités de données traitées par les modèles de langage et utilisées pour calculer de nombreuses factures des clients.
Changement de stratégie et impact sur le marché
La baisse des prix marque un changement de stratégie des développeurs américains d’IA, qui créent leurs propres modèles « fermés » et ont jusqu’à présent activement concurrencé principalement sur la performance. La puissance croissante des modèles « ouverts » chinois, que les développeurs peuvent librement télécharger et configurer, a accru la pression sur les prix. Ces changements se produisent également à un moment où OpenAI et Anthropic prévoient des introductions en bourse (IPO) avec des valorisations en milliers de milliards de dollars, tandis que les investisseurs recherchent des preuves que les énormes dépenses du secteur en IA peuvent être rentables.
Les utilisateurs d’IA en entreprise sont confrontés à une pression sur les prix, car Anthropic et OpenAI transfèrent certains clients d’entreprise des abonnements fixes à un paiement à l’utilisation, où les entreprises paient en fonction des ressources informatiques qu’elles consomment. Certaines entreprises ont réagi à l’augmentation des factures en mettant en place des limites d’utilisation de l’IA ou en testant des alternatives moins chères. Des entreprises comme DoorDash et Airbnb ont déclaré avoir commencé à utiliser des modèles fabriqués en Chine pour réduire les coûts.
Cette transition a coïncidé avec une vague de lancements de la part des laboratoires chinois, qui ont réduit l’écart de performance avec les principaux modèles américains. Cela suscite des inquiétudes dans l’industrie technologique américaine, selon lesquelles les développeurs américains pourraient perdre des clients, même en dépensant des sommes considérables pour maintenir leur avantage technologique. Les laboratoires d’IA proposent une gamme de modèles avec différentes capacités et prix, le coût dépendant également de la version du modèle et des paramètres de « niveau d’effort » utilisés.
Détails des changements de prix et comparaison
Les clients paient généralement pour les tokens d’entrée, utilisés pour mesurer les données fournies au modèle, et les tokens de sortie, qui mesurent la quantité d’informations générées par celui-ci. Les récentes réductions de prix des laboratoires américains concernent les produits de milieu de gamme et les rendent plus compétitifs avec les offres chinoises. Par exemple, OpenAI a réduit le prix de GPT-5.6 Luna de 1 $ à 0,20 $ par million de tokens d’entrée et de 6 $ à 1,20 $ par million de tokens de sortie.
Anthropic a lancé Opus 5 à 5 $ par million de tokens d’entrée et 25 $ par million de tokens de sortie — soit la moitié du prix de son modèle Fable 5. Cette semaine, l’entreprise a annulé une augmentation de prix prévue pour son modèle Sonnet 5, qui devait entrer en vigueur en septembre. Cependant, les prix affichés des tokens ne permettent pas une comparaison directe entre les modèles d’IA. Les modèles plus puissants peuvent parfois accomplir une tâche en utilisant moins de tokens ou avec moins de tentatives, donc un modèle qui semble plus cher au prix affiché des tokens peut finalement coûter moins cher.
De plus, la plupart des modèles peuvent fonctionner avec différents paramètres de « niveau d’effort », qui modifient la puissance de calcul utilisée pour répondre à une question, et peuvent affecter à la fois la performance et le coût final de l’exécution de la tâche. Artificial Analysis, qui évalue les modèles dans des domaines tels que les mathématiques, la science, la programmation et le raisonnement, a révélé que Opus 5 d’Anthropic à un niveau d’effort « moyen » a démontré des performances et des coûts par tâche similaires à ceux de Kimi K3 de Moonshot à un niveau « maximal ». GPT-5.6 Luna d’OpenAI à un niveau d’effort « maximal » a montré une performance similaire à celle de V4 Flash de DeepSeek à un niveau « maximal », mais coûtait un peu moins du double par tâche.
Anthropic et OpenAI ont refusé de commenter. Une personne proche d’Anthropic a déclaré que le prix d’Opus 5, inférieur au coût du modèle phare Fable 5, fait partie de la manière dont « la famille de modèles » de la startup est construite, donc « il n’y a pas de lien avec les concurrents ». Mantas Lukauskas, responsable de l’IA chez Hostinger, un fournisseur d’hébergement web qui utilise de grands modèles de langage depuis 2020, a noté que les prix des meilleurs modèles étaient « stables ou en hausse ». Il a ajouté que les récents changements dans la tarification sont « le premier vrai test » pour savoir si des entreprises comme Anthropic et OpenAI peuvent protéger la valeur de leurs offres les plus avancées : « Les laboratoires américains ont réduit le segment moyen et protègent le segment haut de gamme ».
Source : Ars Technica
