Combien Coûtent 1 Million de Tokens AI en 2026 ?
1 million de tokens AI coûte entre $0.06 et $75 en 2026 selon modèle et direction. Tarification complète sur OpenAI, Claude, Gemini, Llama et DeepSeek.
Un million de tokens AI coûte entre $0.06 et $75 en 2026 selon modèle et direction. Output tokens coûtent 3-5× plus que input car génération est compute-bound. Ce guide montre coût 1M tokens sur 22 modèles. Pour pricing temps réel, Token & Pricing Comparator.
Que coûte 1 million de tokens sur les principaux modèles ?
| Modèle | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|
| Amazon Nova Lite | $0.06 | $0.24 |
| Mistral Small 3 | $0.20 | $0.60 |
| Google Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 |
| DeepSeek V3 | $0.27 | $1.10 |
| GPT-5 mini | $0.40 | $1.60 |
| Cohere Command R | $0.15 | $0.60 |
| Claude Haiku 4.5 | $0.80 | $4.00 |
| Amazon Nova Pro | $0.80 | $3.20 |
| DeepSeek R1 | $0.55 | $2.19 |
| Llama 4 70B (Together) | $0.88 | $0.88 |
| Mistral Large 2 | $2.00 | $6.00 |
| OpenAI GPT-4o | $2.50 | $10.00 |
| Google Gemini 2.5 Pro | $2.50 | $15.00 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 |
| Llama 4 405B (Together) | $3.50 | $3.50 |
| xAI Grok 4 | $5.00 | $25.00 |
| OpenAI o3 | $10.00 | $40.00 |
| OpenAI GPT-5 | $10.00 | $30.00 |
| Claude Opus 4.7 | $15.00 | $75.00 |
Spread 1,250× entre Nova Lite input et Opus 4.7 output. La stratégie gagnante 2026 est le tiered model routing : modèle bon marché pour 80%, premium seulement si nécessaire.
Pourquoi l'output coûte plus que l'input ?
- Génération séquentielle. Tokens output produits un par un.
- Memory bandwidth domine. Bottleneck = lecture poids GPU pour chaque output token.
- Patterns utilisation GPU. Génération output sous-utilise grands clusters.
Quelle est la taille de 1M tokens en termes réels ?
- ~750,000 mots en anglais
- ~4 romans moyens
- ~3M caractères de code
- ~50 heures de discours transcrit
- ~600 conversations chatbot 10-tours
Calibration production réelle :
- Chatbot support : 200k-300k tokens/1,000 conversations
- Code-completion (style Copilot) : 100k-500k tokens/user actif/jour
- Research-agent (style Devin) : 50k-200k tokens/tâche
Comment calculer mon coût par million ?
Chatbot 2000 input + 400 output, Claude Sonnet 4.6 :
Par request:
Input: 2000 × $3 / 1M = $0.006
Output: 400 × $15 / 1M = $0.006
Total: $0.012
100,000 requests: $1,200
Effectivement $5/M blended
Comment réduire le coût par million en 2026 ?
1. Changer modèle (réduction 5-50×)
Haiku 4.5 ($0.80/$4) au lieu de Sonnet 4.6 ($3/$15) — coupe 4×. Ou Gemini 2.5 Flash ($0.30/$2.50) — encore 3×. Évaluez 100 exemples avant de changer.
2. Prompt caching (40-80% réduction input)
Anthropic 10% prix input cache hit. OpenAI 50%. Google 25%. Hit rates réels 50-70%.
3. APIs batch (50% remise non-realtime)
OpenAI/Anthropic Batch API 50% off pour jobs pouvant attendre 24h.
Workload production mature combine les trois : 70-90% réduction vs naïf. LLM Monthly Cost Estimator.
Quels coûts cachés rendent le tarif par million trompeur ?
- Rate limits output
- Générations échouées (3-8%)
- Speculative decoding (5-15%)
- Surcharges contexte long (Google Vertex 2× >128k)
- Transfert cross-region
Budgétez buffer 15-20% sur math brut. Agent Dev Cost Calculator inclut comme "inference tax" 30%.
Quel est le chemin le moins cher pour 1M tokens en 2026 ?
- Amazon Nova Lite — 100M tokens pour $30 total
- DeepSeek V3 — reasoning fort à prix bas
- Llama 4 8B self-hosted — break-even ~500M tokens/mois
- Together Llama 4 8B — $0.22/$0.22
Pour qualité flagship-class moins chère, Claude Sonnet 4.6 à $3/$15. La meilleure pratique 2026 : suivre coût effectif par tâche résolue, pas par million. Mesurez outcomes.
Pour modélisation comprehensive, Agent Dev Cost Calculator. Pour LLM seul, Token & Pricing Comparator.