API LLM les moins chères pour les tâches à gros volume

Classification, étiquetage, extraction, modération, traduction de courtes chaînes, routage : ce type de tâche est exécuté des millions de fois, et le prix par token détermine sa rentabilité. Voici les modèles de texte les moins chers sur GetVibe API. Les prix sont récupérés en temps réel depuis le catalogue chaque fois que cette page est rendue, de sorte que le tableau n’est jamais obsolète.

La sélection

Ces modèles figuraient parmi les modèles de texte les moins chers de notre catalogue le 25 septembre 2026. Les prix évoluent ; consultez donc l’ordre actuel sur la page Modèles.

Comment choisir entre ces modèles

• Vous avez besoin de JSON strict en sortie : utilisez un modèle avec le mode JSON, tel que GPT-6 Luna, Qwen 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash ou Hy4 Preview. Les modèles Gemini Flash et GLM-5.3 Flash ne proposent pas le mode JSON dans notre catalogue. Notre matrice du mode JSON contient tous les détails.
• Vous traitez de longs documents : Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, DeepSeek V4.1 Flash et GLM-5.3 Flash disposent d’une fenêtre d’environ un million de tokens.
• Vous voulez pouvoir régler le niveau de raisonnement : GPT-6 Luna accepte les six niveaux de reasoning_effort. Définissez-le sur minimal pour les traitements en volume. Hy4 Preview accepte low et high. Consultez l’explication de reasoning_effort.
• Votre entrée contient des images : tous les modèles du tableau ci-dessus acceptent les images en entrée.

Cinq façons de réduire le coût d’un traitement en volume

1. Testez d’abord la qualité sur un échantillon. Faites passer quelques centaines d’éléments réels dans deux ou trois modèles candidats et comparez les résultats à un corrigé vérifié manuellement. Le modèle le moins cher qui réussit est le meilleur choix.
2. Conservez l’instruction comme préfixe fixe. Placez l’instruction longue et les exemples en premier, puis l’élément à traiter en dernier, afin que les requêtes répétées bénéficient du cache de prompt. L’entrée mise en cache est facturée à une fraction du tarif d’entrée (fonctionnement du cache).
3. Limitez la sortie. Définissez max_tokens sur la valeur nécessaire à un libellé ou à un court objet JSON. La sortie est plus chère que l’entrée pour chacun des modèles ci-dessus.
4. Maintenez un faible niveau de raisonnement. Les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie. Pour des libellés simples, utilisez minimal ou low lorsque le modèle le permet.
5. Ne traitez les échecs qu’avec un modèle plus puissant. Envoyez tout à un modèle bon marché, validez la sortie, puis relancez uniquement les échecs avec un modèle plus puissant.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
INSTRUCTION = "Classifiez le ticket comme facturation, bug, fonctionnalité ou autre. Répondez avec un seul mot."

def classify(ticket: str) -> str:
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-6-luna",
        reasoning_effort="minimal",
        max_tokens=5,
        messages=[
            {"role": "system", "content": INSTRUCTION},
            {"role": "user", "content": ticket},
        ],
    )
    return resp.choices[0].message.content.strip()

Étapes suivantes

Triez l’ensemble du catalogue par prix sur la page Modèles, découvrez Hy4 Preview et Qwen 3.8 Flash, ou commencez par la documentation. La facturation se fait au token à partir d’un solde prépayé, sans abonnement.