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OpenAI vs Anthropic vs Gemini après mise en cache rapide : différence de coût réelle (2026)

Publié le 15 juillet 2026 · prix de référence, vérifier avant de budgétiser

Chaque comparaison des coûts LLM que vous avez vue ignore probablement la mise en cache. C'est une erreur, car la mise en cache rapide modifie le classement des coûts. Claude facture des frais d'écriture ; Ce n’est pas le cas d’OpenAI. Les coûts de mise en cache contextuelle de Gemini par heure stockée. Voici le vrai calcul.

Mécanismes de mise en cache – comment fonctionne chaque fournisseur

FournisseurType de cacheCoût d'écriture du cacheCoût de lecture du cacheDurée de vie du cacheJetons minimum
Anthropique (Claude)Cache de préfixe d'invite1,25 × entrée standard0,10× entrée standard5 minutes (extensible)1,024
OpenAI (GPT-4o)Cache automatiquePas de frais d'écriture0,50× entrée standard~5 minutes1,024
Google (Gémeaux)Cache contextuelPas de frais d'écriture0,25× entrée standardFacturé à l'heure stockée32,768

Principales différences structurelles :

Les prix de base (sans mise en cache)

ModèleEntrée $/1MProduction $/1M
Claude Sonnet4$3.00$15.00
GPT-4o$2.50$10.00
Gémeaux 2.5 Pro$1.25$10.00

Sans mise en cache : Gemini 2.5 Pro est le moins cher en entrée (1,25 $ contre 2,50 $ contre 3,00 $). Mais une fois la mise en cache appliquée, la situation change.

Le scénario : invite système de 10 000 tokens, 500 requêtes/jour

Une application de production typique : vous disposez d'une invite système de 10 000 jetons (instructions + contexte + exemples) et vous envoyez 500 requêtes/jour. Chaque requête ajoute 300 jetons d'entrée utilisateur et récupère 400 jetons.

Coût sans mise en cache (mensuel, 15 000 requêtes)

ModèleEntrée/demande (10 300 tok)Sortie/demande (400 tok)Mensuel (15 000 demandes)
GPT-4o$0.02575$0.004$446
Claude Sonnet4$0.0309$0.006$550
Gémeaux 2.5 Pro$0.012875$0.004$255

Coût AVEC mise en cache appliquée (mêmes 15 000 requêtes/mois)

L'invite système de 10 000 jetons est mise en cache. Chaque requête suivante lit 10 000 jetons mis en cache + 300 nouveaux jetons d'entrée.

ModèleLecture du cache /1MNouvelle entrée /1MMensuelvs pas de cache
GPT-4o (cache automatique)$1.25$2.50$204−242 $ (−54 %)
Claude Sonnet 4 + cache$0.30$3.00$117−433$ (−79%)
Gemini 2.5 Pro + cache contextuel$0.3125$1.2558$*−197$ (−77%)

*Le cache contextuel Gemini facture également 4,50 $/heure pour 10 000 jetons stockés. Avec 1 instance de cache fonctionnant 24h/24 et 7j/7 : +3,24 $/mois de coût de stockage. Ajouté séparément ci-dessous.

Attendez — Claude est le moins cher après la mise en cache ? Oui. À cette échelle (15 000 demandes/mois avec 10 000 invites système), Claude Sonnet 4 avec mise en cache coûte 117 $/mois contre 204 $/mois pour GPT-4o et environ 61 $/mois pour Gemini. La remise de 90 % sur la lecture du cache dépasse le prix de base plus élevé de Claude lorsque vous avez un préfixe répété et volumineux.

La prime d'écriture du cache (Anthropic uniquement)

À la première demande, Anthropic facture 1,25× pour écrire le cache. Pour une invite système de 10 000 jetons à 3,00 $/1 million : la première demande coûte 0,0375 $ contre 0,030 $ standard. Les 0,0075 $ supplémentaires sont récupérés après seulement 1,14 accès au cache. Si vous effectuez 500 requêtes/jour, cette prime d'écriture est insignifiante. Pour une utilisation intensive et à faible volume, cela s’additionne.

Le piège des coûts de stockage de Gemini

Le cache contextuel de Gemini offre 75 % de réduction sur les lectures – la plus grosse remise. Mais il facture à l’heure le contenu stocké, quel que soit le trafic. Pour un cache de 10 000 jetons fonctionnant 24h/24 et 7j/7 :

Pour les cas d'utilisation à grande échelle (assistant de base de code, analyse de documents), le coût de stockage de Gemini peut éroder l'avantage de la remise sur le cache. Calculez les deux termes avant de supposer que les Gémeaux gagnent.

Le nouveau classement des coûts après la mise en cache

Sans mise en cache : Gemini 2.5 Pro > GPT-4o > Claude Sonnet (du moins cher au plus cher)
Avec mise en cache (invite système volumineuse, volume élevé) : Gémeaux ≈ Claude > GPT-4o (Claude rattrape son retard de façon spectaculaire)
Avec mise en cache (rafale, faible volume) : GPT-4o > Claude > Gemini (les gains sans frais d'écriture et sans frais de stockage d'OpenAI)

Le fournisseur « le moins cher » dépend de votre modèle de trafic et de la structure de vos invites.

When each approach wins

Cas d'utilisationMeilleur choixRaison
Application à volume élevé, grande invite système fixe (> 2 000 jetons, > 200 demandes/jour)Claude Sonnet490 % de réduction sur le cache + aucun frais de stockage = total le plus bas à grande échelle
Trafic variable, demandes en rafaleGPT-4oPas de frais d'écriture, pas de frais de stockage, automatique – le plus indulgent
Contexte très volumineux (> 32 000 jetons) à volume élevéGémeaux 2.5 Pro75 % de réduction sur la lecture du cache ; coût de stockage faible par rapport aux économies d’intrants
Faible volume (<50 req/jour), petite inviteGémeaux 2.0 FlashÉconomies de mise en cache minimes ; Le prix brut de Flash gagne
Développement/test, utilisation imprévisibleGPT-4o miniMoins cher à faible volume ; mise en cache automatique sans surcharge

La formule de calcul

Pour comparer les fournisseurs avec mise en cache pour votre cas d'utilisation :

# Coût mensuel par fournisseur avec mise en cache :
cache_tokens = votre_système_prompt_tokens
new_tokens = user_message_tokens
output_tokens = moyenne_response_tokens
requêtes = daily_requests × 30

# OpenAI (automatique, pas de frais d'écriture) :
mensuel = requêtes × (cache_tokens × cache_rate + new_tokens × input_rate + output_tokens × output_rate) / 1_000_000

# Anthropic (explicite, rédiger une prime à la première demande) :
first_req = cache_tokens × (input_rate × 1,25) / 1_000_000 # écrire une prime
rest = (requests-1) × (cache_tokens × (input_rate × 0,10) + new_tokens × input_rate) / 1_000_000
coût_sortie = requêtes × jetons_sortie × taux_sortie / 1_000_000
mensuel = first_req + rest + output_cost

Ou utilisez simplement notre calculateur de coûts — définissez le nombre de jetons et les résultats reflètent les tarifs standard (la mise en cache s'applique automatiquement sur l'infrastructure du fournisseur).

Reference prices, July 2026. Caching mechanisms and rates change frequently — verify on OpenAI, Anthropic, and Google documentation. Vous avez trouvé une erreur ? Signalez-le →