Comparer les prix des modèles IA : catalogue et estimateur

Comparer les prix des modèles IA commence souvent par un tarif éditeur, comme sur BenchLM. La page Model pricing de Carpe Diem affiche le prix live du marketplace, des filtres par usage et un estimateur de charge : jusqu'à 3 modèles, avec le coût d'une requête type sur /v1 et sur /router. La page est publique : pas besoin de wallet pour lire les prix.
Ce que montre Model pricing
Le bandeau prévient : c'est « the live rate, not a rate card ». Les tarifs bougent avec la demande et avec ce que le routage trouve. Au moment de notre essai, la page annonçait 49 % sous le tarif liste de Venice. Pour llama-3.3-70b, le million de jetons en entrée / sortie était à 0,36 $ / 1,44 $ sur Carpe Diem, contre 0,70 $ / 2,80 $ chez Venice.

Le bloc Estimate a workload est prérempli : llama-3.3-70b, 1000 jetons d'entrée, 500 de sortie, 1000 requêtes par jour. Pour cette charge, /v1 affichait 0,0015 $ la requête (44,19 $ par mois) et /router, qui avait choisi OpenRouter, 0,0012 $ (35,46 $ par mois, −19,8 %). Une note précise qu'un mois compte 30 jours et que la ligne /v1 inclut le prompt système de Venice, facturé avec l'appel.
Sous le bloc, la grille s'ouvre en cartes, triées par prix croissant. Des pastilles filtrent par usage (texte, image, voix, musique, embeddings) ou par gamme, et un bouton bascule vers la vue Table. Le champ de recherche couvre l'ensemble du catalogue, 267 modèles ce jour-là.
Trois modèles, une même charge
Nous avons gardé le panier par défaut et cliqué deux fois sur Compare another model. L'interface a ajouté jev-latest, puis z-ai-glm-5-3-flash. Le tableau passe à une ligne par modèle.

| Modèle | /v1 par mois |
/router par mois |
|---|---|---|
llama-3.3-70b |
44,19 $ | 35,46 $ (OpenRouter) |
jev-latest (cheapest) |
1,35 $ | 1,35 $ (marché Carpe) |
z-ai-glm-5-3-flash |
7,98 $ | 2,70 $ (OpenRouter) |
Le badge cheapest désigne le mois le moins cher parmi les colonnes affichées, pas le meilleur modèle pour votre tâche. L'écart /router dépend du modèle : −19,8 % sur Llama, −66,2 % sur GLM Flash, rien sur jev-latest, déjà servi au meilleur prix par Carpe.
Pour viser un modèle précis, la recherche fonctionne par mots : « kimi » liste kimi-k2-5, kimi-k2-6 et kimi-k2-7-code. Le bouton Estimate d'une carte texte l'ajoute au bloc du haut, dans la limite de 3.

La vue Table aligne identifiant, type, contexte, prix d'entrée et de sortie en crédits par million, et le coût d'une requête type (1000 jetons en entrée, 500 en sortie).

Ce qu'il faut savoir avant de s'y fier
L'estimateur ne prend que les modèles tarifés au jeton. Un modèle d'image n'a pas de bouton Estimate : un panier de jetons ne dit rien d'une génération. Le filtre Image affiche un prix Per image ou Per edit, par exemple 0,51 crédit pour lustify-sdxl et 1,54 crédit pour flux-2-pro.

Pour tester une image ou une vidéo, passez par le Create Hub.
Les marchés bougent, et une requête prend le moins cher de ceux qui peuvent la servir au moment où elle part. Sur un compte non connecté, la page montre la cotation des marchés et précise que le routage réel ne se voit qu'une fois connecté ; nous étions connectés.
Pour des appels courts et nombreux, ajoutez venice_parameters.include_venice_system_prompt: false : vous ne paierez pas le prompt système de Venice, environ 1 700 jetons par appel. La ligne /v1 de l'estimateur le compte déjà, ce qui explique l'écart avec un calcul naïf sur les prix au million de la grille.
Combien ça coûte
Les prix de la grille sont en crédits par million de jetons (1 crédit = 0,01 $). L'estimateur les convertit en dollars par requête, par jour et par mois, mais ce n'est pas un reçu : le montant facturé d'un vrai appel est celui de l'en-tête de réponse ou du Hub. Pour brancher ensuite une clé cdm_, le SDK OpenAI Python et l'essai Kimi K3.1 Pro donnent le base_url.
Méthode : essai du 8 novembre 2026, compte connecté, une seule exécution ; les modèles d'image, de voix et de musique n'ont pas été estimés.
Ouvrez Model pricing, lancez Estimate a workload sur vos trois candidats, et ne codez le base_url qu'après.