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Calculateur de coût par document — modèles LLM

v0.1.0 · 2026-05-20 · dev
✅ Aucun changement détecté · catalogue à jour
Source : baseline embarqué · vérifié le 2026-05-01

🎯 Saisie unique

Modifie les 4 cases ci-dessous — le calcul se met à jour pour tous les modèles en live.

💡 Total tokens : 36'000 par document

🧮 Comment estimer le nombre de tokens ? (clic pour déplier)
Règle de pouce : 1 token ≈ 4 caractères en anglais, ≈ 3 caractères en français (les accents et mots longs coupent davantage). Soit ≈ 0,75 mot par token.
Ordres de grandeur courants :
  • 1 phrase courte (≈ 15 mots) → ~20 tokens
  • 1 paragraphe (≈ 100 mots) → ~130 tokens
  • 1 page A4 dense de texte → ~500–800 tokens
  • 1 PDF de 5 pages texte → ~3 000–4 000 tokens
  • 1 facture scannée OCR (texte extrait) → ~500–1 500 tokens
Vision native (OpenAI / Claude / Gemini) : une image consomme aussi des tokens en input. Compter ≈ 1 000–2 000 tokens par image de taille moyenne (haute résolution = davantage). Pas besoin d'OCR amont — c'est ce qui rend ces modèles plus chers en input mais plus simples.
Cached vs non-cached (input) :
  • Non-cached = contenu unique de chaque requête (le document à analyser)
  • Cached = prompt système / instructions réutilisé·es entre requêtes (mêmes consignes pour 100 docs)
Le cache divise typiquement le coût input par ~10× sur OpenAI / Claude / Gemini. Infomaniak ne le supporte pas.
Output : typiquement 100–500 tokens pour un résumé court, jusqu'à plusieurs milliers pour une extraction structurée détaillée.
💡 Pour mesurer précisément un texte donné : tokenizer OpenAI (gratuit, pas besoin de compte).

📊 Synthèse — coût par document (CHF)

💚 Min
0.0132 CHF
Gemma-4-31B-it
📊 Médian
0.1388 CHF
gpt-5.4-mini
💰 Max
0.9255 CHF
gpt-5.5
Min par provider ▾
🇨🇭 Infomaniak
0.0132 CHF
Gemma-4-31B-it
🤖 OpenAI
0.0385 CHF
gpt-5.4-nano
🧠 Claude
0.1551 CHF
Haiku 4.5
🔍 Gemini
0.0463 CHF
3.1 Flash-Lite

📋 Coût par document

🔗 Tarifs officiels :🇨🇭 Infomaniak ↗🤖 OpenAI ↗🧠 Claude ↗🔍 Gemini ↗