Convly Original Study · Updated 2026
We cross-referenced live API pricing for 30 leading AI models with the independent Artificial Analysis Intelligence Index to answer one question — which model gives you the most intelligence per dollar? The answer overturns “you get what you pay for.”
La tarification des modèles IA en 2026 couvre une fourchette étonnamment large — or le modèle le plus coûteux n’est nullement 100 fois plus intelligent que le moins cher. Nous avons combiné les prix en direct figurant dans notre Base de données des modèles d'IA et la référence indépendante Indice d’intelligence artificielle d’Artificial Analysis pour répondre à une seule question : quel modèle vous offre le plus d’intelligence pour chaque dollar dépensé ? La réponse remet en cause l’hypothèse selon laquelle on obtient ce pour quoi on paie.
Points clés
- Écart de prix de 114×. Sur une base de coût pondéré, les modèles API de pointe vont d’environ 0,18 $ à environ 20 $ par million de jetons.
- Valeur ≠ prix. Les modèles capables les moins chers offrent 30 à 40 fois plus d’intelligence par dollar que les modèles de pointe les plus coûteux.
- DeepSeek V4-Flash offre environ 67 % de l’intelligence mesurée de Claude Opus 4.8 pour environ 1,8 % de son coût.
- Payer le prix fort permet d’obtenir les derniers points de capacité — pas une intelligence proportionnellement supérieure.
- Pour la plupart des charges de travail, un modèle intermédiaire ou open source constitue le choix rationnel par défaut ; réservez les modèles de pointe aux tâches les plus complexes.
Update — July 2026: an open model now tops the table
Since this study went live, Moonshot released Kimi K3 (16 July 2026) — a 2.8-trillion-parameter open-weight mixture-of-experts scoring 57 on the Artificial Analysis Intelligence Index, edging past Claude Opus 4.8 (55.7). It is the first open-weight model to outscore a Western frontier flagship, and at $3/$15 per 1M tokens it returns roughly 1.7× the intelligence per dollar of Opus 4.8.
It does not move the headline spread below, though: K3 lands mid-table on value at 6.3 intelligence points per blended dollar. GLM 5.2 still returns about 2.8× more capability per dollar, and DeepSeek V4-Flash roughly 30× more. The ultra-cheap-Chinese-model era looks to be ending too — K3 costs about 3× its own predecessor. Full analysis: Kimi K3 explained · K3 vs Opus 4.8.
Comment nous avons procédé aux mesures
- Tarification — live input/output API prices (per 1M tokens) from the Convly Base de données des modèles d'IA.
- Coût combiné — ratio jetons d’entrée/jetons de sortie de 3:1 (typique du trafic API réel) :
coût pondéré = (3 × entrée + sortie) ÷ 4. Cela permet de comparer directement des modèles dont l’entrée est peu coûteuse mais la sortie onéreuse. - Performances — l’Indice d’intelligence Artificielle Analysis (indice composite couvrant le raisonnement, la programmation, les mathématiques et les connaissances), utilisé seulement lorsqu’un score actuel est publié pour le modèle exact.
- Valeur — Indice d’intelligence ÷ coût combiné.
Indice 2026 du coût pondéré
| Modèle | Entrée : $/1 million | Sortie : $/1 million | Coût combiné par million de dollars |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | $0.14 | $0.28 | $0.18 |
| DeepSeek V4-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.54 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | $2.00 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | $3.38 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | $4.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $6.00 |
| Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | $10.00 |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | $11.25 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | $20.00 |
L’écart est ce qui retient l’attention : Claude Fable 5 costs 114× more per blended token than DeepSeek V4-Flash. Souhaitez-vous obtenir vos propres chiffres ? Essayez notre Calculateur de coûts des API IA.
Intelligence par dollar — classement de la valeur
Nous divisons désormais la capacité par le coût. En utilisant l’Indice d’intelligence Artificielle Analysis (plus élevé = plus performant) comparé au coût combiné, pour les modèles disposant d’un score actuel publié :
| Modèle | Indice d’intelligence | Coût combiné par million de dollars | Intelligence par dollar |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 37.4 | $0.18 | ≈ 208 |
| Claude Opus 4.8 | 55.7 | $10.00 | ≈ 5,6 |
| GPT-5.5 | 54.8 | $11.25 | ≈ 4,9 |
Le constat est sans appel : DeepSeek V4-Flash fournit environ 37 fois plus d’intelligence par dollar que Claude Opus 4.8 — tout en obtenant environ les deux tiers de l’intelligence brute d’Opus. La prime « frontière » est bien réelle, mais en termes de capacité elle est faible ; en termes de prix elle est énorme.
Ce que cela signifie pour vous
- La prime « frontière » achète les derniers points, pas une intelligence proportionnelle. Vous payez 30 à 40 fois plus cher pour environ le tiers supérieur des capacités.
- Pour les applications de production à fort volume — chat, classification, extraction, RAG — un modèle économique ou open source constitue le choix rationnel par défaut.
- Réservez les modèles de pointe (Opus 4.8, GPT-5.5, Fable 5) aux tâches les plus complexes de raisonnement et aux travaux agents à long terme, où ces derniers points comptent véritablement.
- L’hébergement local des poids ouverts transforme entièrement les calculs — votre coût se limite alors au matériel et à l’électricité, et non plus au coût par jeton. Consultez notre Calculateur de VRAM pour vérifier ce que vous pouvez exécuter localement.
Mises en garde
L’Indice d’intelligence est un indicateur composite approximatif — votre tâche peut accorder un poids différent à la programmation, au contexte long ou à la multimodalité, et les modèles de pointe prennent davantage d’avance sur les tâches agents les plus complexes. Les prix évoluent également, et la mise en cache ou les remises par lot peuvent réduire vos factures réelles de 50 à 90 %. Considérez cet indice comme une carte indicative de valeur, non comme un jugement définitif pour chaque charge de travail.
Conclusion
En 2026, l’adage « on obtient ce pour quoi on paie » est tout simplement faux pour les API IA. Les modèles économiques capables fournissent la grande majorité de l’intelligence de pointe à une fraction minime du coût. Adaptez le modèle à la tâche — et calculez vos propres besoins avec notre calculateur de coûts avant de vous engager.
Sources : Indice d’intelligence Artificielle Analysis (scores d’intelligence) ; base de données des modèles Convly AI (tarifs). Données actualisées en juin 2026.
Download the data — free & open (CC-BY-4.0)
The full 30-model dataset (prices, specs, intelligence scores and value ratios) is open for anyone to analyse or republish with attribution:
Cite or republish this study
Free to cite, quote or embed with a link back. Suggested credit:
“The AI Price/Performance Index 2026,” Convly — https://convly.ai/ai-price-performance-index-2026/
Headline finding for reference: a 114× blended-cost spread separates the cheapest capable AI model ($0.18/1M tokens) from the most expensive ($20/1M), yet the best-value model returns roughly 37× the intelligence-per-dollar of the priciest frontier model while still scoring about two-thirds of its raw intelligence. Journalists and researchers: the underlying data is downloadable above, and we’re happy to share the full methodology or a high-resolution chart on request.
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