Glossaire

Coûts des LLM

Qu’est-ce que Coûts des LLM ?

Les coûts des grands modèles de langage sont généralement facturés au token, c'est-à-dire par unité de texte allant d'une syllabe à un mot ; les tokens d'entrée et de sortie ont des prix distincts, la sortie étant en général plus chère. Les grands modèles coûtent plus cher par token que des modèles petits et rapides comme Claude Haiku, souvent suffisants pour des tâches simples. La mise en cache des prompts réduit les coûts lorsque le même long contexte est envoyé plusieurs fois. Des instructions concises et des connaissances bien ciblées aident aussi.

Ce que fait KI.ordo

KI.ordo affiche les tokens et les coûts par modèle, limite la consommation par un plafond mensuel de tokens et un crédit IA par formule, et utilise la mise en cache des prompts.

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Termes associés

Token

Un token est la plus petite unité de texte traitée par un modèle de langage : le plus souvent un fragment de mot, un mot court ou un signe de ponctuation. Les modèles lisent les entrées et produisent les réponses token par token, et la taille de la fenêtre de contexte se mesure elle aussi en tokens. Comme les fournisseurs facturent les tokens d'entrée et de sortie, ceux-ci déterminent directement coûts et limites : de longues instructions et beaucoup de connaissances ajoutées augmentent la consommation.

LLM
Coûts
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Grand modèle de langage (LLM)

Un grand modèle de langage (Large Language Model, LLM) est un réseau de neurones entraîné sur de très grands volumes de texte, ce qui lui permet de comprendre et de produire du langage. Il fonctionne en calculant, pas à pas, le jeton suivant le plus probable. Les LLM rédigent, résument, traduisent, répondent à des questions et génèrent du code ; Claude, GPT, Gemini et Llama en sont des exemples connus. Sans sources à jour, ils ne connaissent que leurs données d’entraînement.

Modèles de langage
IA générative
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Claude Haiku

Claude Haiku est la plus rapide et la moins coûteuse des trois familles de modèles Claude d'Anthropic, aux côtés de Sonnet et Opus. Elle convient aux tâches à fort volume qui exigent des temps de réponse courts, comme le tri d'e-mails, l'extraction de données dans des textes ou l'orientation des demandes vers le bon service. La génération actuelle est Claude Haiku 5.5 (état : octobre 2026).

Claude
Anthropic
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Retour sur l'IA (ROAI)

Le retour sur l'IA (Return on AI) décrit le gain économique d'un déploiement de l'IA rapporté à ses coûts. Un calcul approximatif simple : heures gagnées par mois × taux horaire, moins les coûts de licences, d'utilisation des modèles, de mise en place et de suivi. Si une équipe traitant 200 demandes passe 4 minutes au lieu de 10 par demande, elle gagne 20 heures par mois. Ces calculs restent des estimations ; tenez aussi compte de la qualité, des erreurs et de la prise en main.

rentabilité
coûts-bénéfices
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Modèle