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Résumé rapide : Les coûts des serveurs LLM varient considérablement : les API cloud comme OpenAI facturent de 1 TP4T0,03 à 1 TP4T6 par million de jetons selon le modèle, tandis que l’auto-hébergement nécessite de 1 TP4T50 000 à 1 TP4T287 000 par an.

Résumé rapide : L’exploitation d’un serveur LLM local coûte entre 1 500 et 4 000 TP4T pour un matériel performant (GPU avec au moins 24 Go de VRAM), auxquels s’ajoutent 50 à 300 TP4T par mois pour l’électricité et l’hébergement cloud.

Résumé rapide : La tarification LLM varie considérablement d’un fournisseur à l’autre, avec des jetons d’entrée allant de $0,10 à $5 par million et des jetons de sortie allant de $0,40 à $25.

Résumé rapide : L’optimisation des coûts LLM en 2026 repose sur des stratégies d’orchestration intelligentes : la mise en cache rapide réduit les coûts répétitifs jusqu’à 90%, le routage hybride SLM+LLM réduit

Résumé rapide : Les coûts de l’API Google LLM varient considérablement selon les modèles Vertex AI. En mars 2026, le modèle Gemini 3.1 Flash-Lite était proposé à partir de $0,25 par million de données d’entrée.

Au cœur de l’Europe, la France apparaît comme une plaque tournante de l’intelligence artificielle, favorisant un riche écosystème de cabinets de conseil en IA. Ces sociétés sont