Calculateur de TCO
Combien pourriez-vous économiser ?
Trois questions sur votre usage de l’IA, et une estimation de votre facture annuelle avec et sans TokenSaver.
Quel niveau de prudence pour l’estimation ?
CentralAvec ce réglage, on suppose que TokenSaver :
- •
- •
- •
Votre estimation, par an
EstimationVous pourriez économiser
—/ an
·
Estimation brute : les caches des fournisseurs (prompt caching d’Anthropic, OpenAI, Google…) ne sont pas pris en compte. Si vous les utilisez déjà, votre facture actuelle et vos économies seront plus faibles.
Aujourd’hui, sans TokenSaver
—
Avec TokenSaver
—
Coût annuel
Estimation. Résultats fournis à titre indicatif uniquement. Les coûts réels varient selon les profils d’usage, le cas d’usage, le nombre d’utilisateurs, les coûts d’infrastructure, les caches des fournisseurs et les remises applicables. Ce calculateur ne remplace pas une analyse de coûts formelle.
Comment c’est calculé
- Facture IA = requêtes × (tokens envoyés × prix d’entrée + tokens reçus × prix de sortie), aux prix officiels de chaque fournisseur, par million de tokens.
- Cache : les requêtes servies par le cache n’atteignent pas le modèle.
- Compression : le texte envoyé avec les requêtes restantes est plus court.
- Routage : une part des requêtes restantes part vers le modèle moins cher (Pro et Enterprise).
- Abonnement : sur devis. Sans devis, l’estimation montre les économies sur la facture IA ; saisissez votre devis dans les réglages avancés pour obtenir le net.
Prix officiels de chaque fournisseur, tarif standard, en USD par million de tokens, au 2 octobre 2026. Hors remises négociées, tarifs batch, cache de prompt du fournisseur et taxes. Gemini 3.8 Flash : prix de lancement jusqu’au 31 décembre 2026. DeepSeek : tarifs heures creuses, le double en heures pleines. € convertis à 1 € = 1.15 $ (taux provisoire).
AnthropicOpenAIGoogleMistralDeepSeek
Sources pour la taille des requêtes
- OpenRouter et a16z, State of AI, étude empirique sur 100 000 milliards de tokens (arXiv) : environ 6K tokens en entrée et 400 en sortie par requête en moyenne fin 2025 ; les requêtes de code dépassent couramment 20K tokens en entrée. arxiv.org
- Microsoft Learn, Azure AI Search : taille de chunk RAG recommandée de 512 tokens, base de l’estimation Moyenne (environ 8 extraits récupérés plus le prompt). learn.microsoft.com
- Centre d’aide OpenAI, What are tokens : un paragraphe fait environ 100 tokens, 100 tokens environ 75 mots, base de l’estimation Courte. help.openai.com
- Anthropic Engineering, système de recherche multi-agents : un agent consomme environ 4 fois plus de tokens qu’un échange de chat, un système multi-agents environ 15 fois plus. www.anthropic.com
Mesurez-le sur votre propre trafic.
L’essai de 30 jours, avec vos propres clés LLM, mesure le cache, la compression et le routage sur vos vraies requêtes, run par run.