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API de LLM à long contexte : modèles avec une fenêtre de 1M tokens

Tous les modèles de GetVibe API dotés d’une fenêtre de contexte d’environ un million de tokens : sortie maximale, entrée d’images, mode JSON et tarifs en USD actualisés, ainsi que la manière d’utiliser une fenêtre étendue.

API de LLM à long contexte : modèles avec une fenêtre de 1M tokens

Une fenêtre de contexte d’environ un million de tokens peut contenir une base de code de taille moyenne, une pile de contrats ou plusieurs mois d’historiques de chat en une seule requête. Plusieurs modèles de GetVibe API proposent une fenêtre de cette taille, des modèles phares aux modèles flash économiques. Ils fonctionnent tous via un point de terminaison compatible avec OpenAI et une seule clé.

La liste

Les limites de contexte et de sortie proviennent de notre catalogue (caps.contextWindow dans https://getvibeapi.com/api/catalog). Les prix sont actualisés en temps réel.

ModèleContexteSortie maximaleImagesMode JSONPrix
Claude Opus 5.51,000,000128,000ouioui$0.1974 entrée · $0.9867 sortie par million de tokens
Claude Sonnet 51,000,00064,000ouioui$0.3334 entrée · $1.6667 sortie par million de tokens
GPT-5.6 Sol1,050,000128,000ouioui$0.0667 entrée · $0.40 sortie par million de tokens
Gemini 3.1 Pro1,000,00065,000ouioui$0.2515 entrée · $1.5086 sortie par million de tokens
Gemini 3.8 Flash1,000,00065,000ouinon$0.0097 entrée · $0.0483 sortie par million de tokens
DeepSeek V4.1 Flash1,000,000393,216ouioui$0.0112 entrée · $0.0445 sortie par million de tokens
GLM-5.31,048,000128,000nonnon$0.10 entrée · $0.3143 sortie par million de tokens
GLM-5.3 Flash1,048,000128,000ouinon$0.0112 entrée · $0.0371 sortie par million de tokens

D’autres modèles de la catégorie 1M figurent également dans le catalogue, notamment d’anciennes versions de Claude Opus et Gemini 3.7 Flash. La page des modèles affiche la liste complète et vous permet de la trier.

Valeurs déclarées et valeurs mesurées

La plupart des chiffres ci-dessus correspondent à la fenêtre déclarée par le fabricant du modèle. Pour Claude Opus 5.5, nous avons également effectué des mesures avant la publication : une requête de 732,379 tokens a reçu une réponse contenant des détails provenant à la fois du début et de la fin du prompt, tandis qu’une requête dépassant 1,000,000 de tokens a été refusée à la limite du modèle. Pour les autres modèles, effectuez vos propres tests si vous prévoyez de vous approcher de la limite.

Bien utiliser une longue fenêtre

  • Placez la question après le contenu. Envoyez d’abord les documents, puis l’instruction en dernier, afin que le modèle lise la tâche avec tout le contenu déjà présent dans le contexte.
  • Délimitez les éléments. Entourez chaque fichier ou document de délimiteurs clairs indiquant son nom. Cela aide le modèle à citer l’origine d’une réponse.
  • Vérifiez les deux extrémités. Lorsque vous évaluez un modèle avec de longues entrées, interrogez-le sur un détail situé près du début et sur un autre situé vers la fin du même prompt.
  • Gardez de la place pour la réponse. L’entrée et la sortie partagent la fenêtre, donc un prompt qui la remplit complètement ne laisse aucun espace pour la réponse.

Coût : chaque token d’entrée est facturé

Une requête complète de 1M de tokens est facturée pour chaque token d’entrée, ce qui fait du long contexte la manière la plus coûteuse d’appeler un modèle. Deux éléments permettent de maîtriser ce coût :

  • Mise en cache des prompts. Si vous posez plusieurs questions sur le même contenu, conservez-le comme préfixe inchangé. L’entrée mise en cache est facturée à une fraction du tarif d’entrée. Consultez le guide de mise en cache des prompts.
  • Choisissez le niveau selon la tâche. Pour rechercher et extraire des informations dans une grande entrée, un modèle flash doté d’une fenêtre de 1M peut suffire. Réservez les modèles phares au raisonnement sur l’ensemble du contenu.
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
corpus = open("all_docs.txt").read()

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Répondez uniquement à partir des documents fournis."},
        {"role": "user", "content": corpus + "\n\nQuestion : quels contrats mentionnent des frais de résiliation ?"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Prochaines étapes

Lisez l’article consacré au contexte 1M de Claude Opus 5.5, comparez les modèles sur la page des modèles ou commencez par la documentation.

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