À combien le LLM ?

Simulateur de coûts IA

Ce simulateur vous permet d'estimer les coûts d'utilisation de LLM dans votre agent, SaaS ou app.

Modèle (LLM)

Nombre d'utilisateurs

Requêtes / jour / utilisateur

Système prompt (tokens)

Données injectées (tokens)

Taille moyenne réponse (tokens)

Utiliser des Tools

Coût mensuel estimé

$330.00

$3.30

Par utilisateur

$0.0110

Par requête

Détail des coûts

Requêtes/mois:30,000

Tokens d'entrée:45.00M→$90.00

Tokens de sortie:24.00M→$240.00

Total:$330.00

Tarifs

Tarifs de OpenAI

Prix entrée:$2/MTok

Prix sortie:$10/MTok

Mis à jour le 13 octobre 2026

Les informations et résultats fournis par ce simulateur sont donnés à titre indicatif et n'ont aucune valeur contractuelle. Ils reposent sur des hypothèses susceptibles d'évoluer et sur les données saisies par l'utilisateur. L'éditeur ne saurait être tenu responsable d'une différence entre les estimations obtenues et la situation réelle.

FAQ

Questions fréquentes

Comment sont calculés les coûts affichés ?

Le simulateur multiplie le nombre de tokens d'entrée et de sortie par requête, puis par le nombre total de requêtes mensuelles (utilisateurs × requêtes/jour × 30 jours). Les prix par million de tokens proviennent des grilles tarifaires officielles de chaque fournisseur.

Qu'est-ce qu'un token ?

Un token est l'unité de base traitée par un LLM. En français, un token correspond en moyenne à 0,7 mot. Par exemple, la phrase « Bonjour, comment allez-vous ? » représente environ 8 tokens.

Que représente le champ « données injectées » ?

Il s'agit des tokens ajoutés au prompt via du contexte supplémentaire : résultats de recherche (RAG), contenu de documents, historique de conversation, données métier, etc. C'est souvent le poste le plus variable.

Pourquoi les tools augmentent-ils le coût ?

Lorsqu'un LLM utilise des outils (function calling), la description de chaque outil est ajoutée au prompt sous forme de tokens d'entrée. De plus, l'agent effectue souvent plusieurs appels successifs au LLM pour exécuter une tâche, ce qui multiplie le coût.

Comment réduire les coûts en production ?

Plusieurs leviers existent : utiliser un modèle plus petit pour les tâches simples, mettre en cache les réponses fréquentes, optimiser les prompts pour réduire les tokens, utiliser le prompt caching proposé par certains fournisseurs, ou encore recourir aux API batch (jusqu'à -50 %) pour les traitements différés.

Comment évaluer les coûts d'IA pour mon SaaS ?

Lonestone recommande de commencer par identifier les cas d'usage LLM du produit (génération de contenu, analyse, assistance, etc.), puis d'estimer le volume de requêtes par utilisateur et par jour. Ce simulateur permet ensuite de comparer les modèles et d'anticiper le budget API mensuel. Pour choisir le bon modèle, le comparatif LLM 2026 détaille performances et coûts réels par cas d'usage. Pour un SaaS en production, il est courant de combiner plusieurs modèles : un modèle performant pour les tâches complexes et un modèle économique pour les tâches simples. Lonestone accompagne ses clients dans ce type d'intégration IA pour optimiser le rapport qualité/coût.

Quel LLM choisir pour mon SaaS en 2026 ?

Le choix dépend de l'arbitrage entre qualité, coût et souveraineté. Pour un MVP, Gemini 3.1 Pro et GPT-6.1 Sol offrent un excellent compromis. Pour la production à grande échelle, Claude Haiku 5.5, Gemini 3.8 Flash ou DeepSeek V4.1 Flash affichent un meilleur rapport qualité/prix. Pour la souveraineté européenne, Mistral Large 4 et les modèles open source progressent rapidement. Le comparatif LLM 2026 de Lonestone détaille chaque modèle par cas d'usage, avec les vrais coûts en production.