Quelle IA choisir ? Comparatif, prix et pièges des classements

« Quelle est la meilleure IA ? » est la question la plus posée, et celle qui a le moins de réponse unique. Ce dossier rassemble les prix, les scores et les critères de choix publiés en octobre 2026, en précisant d’où vient chaque chiffre. Notre position : TokenDose ne publie pas de classement général, parce qu’aucun score ne suffit pour choisir. Nous donnons plutôt les repères pour décider selon votre usage.

Comparatif des modèles (état au 30 octobre 2026)

Modèle	Éditeur	Prix par million de jetons (entrée / sortie)	Score de l’indice Artificial Analysis v5
Claude Opus 5.5	Anthropic	4 $ / 20 $ (selon 量子位)	58
Gemini 4 Carbon	Google	2 $ / 10 $ en tarif de lancement, retour possible à 4 $ / 20 $ (selon 量子位)	59, annoncé par Google
GPT-6.1 Terra	OpenAI	1 $ / 5 $ (contre 2 $ / 12 $ pour GPT-5.6 Terra)	non précisé dans nos sources
Mistral Large 4	Mistral (France)	non précisé dans nos sources	25 à 26 selon les sources
DeepSeek V4.1 Flash	DeepSeek (Chine)	non précisé dans nos sources	32

Comment lire ce tableau. Un « jeton » est l’unité de facturation (un morceau de mot). Les scores viennent d’un indice tiers, mais celui de Gemini 4 Carbon est annoncé par Google, qui ne détaille pas son protocole et n’a pas de reproduction indépendante. Les prix sont ceux des interfaces de programmation (API), pas des abonnements grand public. Mistral Large 4 et DeepSeek sont des modèles à poids ouverts : on peut les héberger soi-même, ce qui change le calcul du coût.

Pourquoi un score ne suffit pas

• Le score dépend de l’indice. La version 5 de l’indice d’Artificial Analysis repose à 60 % sur des évaluations privées ou à réponses secrètes. Mistral Large 4 y passe de 38 à 25 points, comme onze autres modèles ouverts, sans explication d’Artificial Analysis. (notre analyse)
• OpenAI le dit elle-même. Ted Sanders (OpenAI) explique que la taille du modèle, l’effort de raisonnement et les systèmes multi-agents sont trois dimensions distinctes, impossibles à résumer en un seul « QI ». Il admet que l’essentiel des écarts tient à la taille : les modèles plus gros sont plus fiables mais coûtent plus cher par jeton. (notre analyse)
• Un détail de formulation peut tout changer. AllenAI a testé des modèles comme juges de la nouveauté d’idées : changer quelques mots du prompt fait passer GPT-5.4 de 93,5 % à 40,9 % de bonnes réponses sur les mêmes paires. Test spécifique, mais illustratif. (notre analyse)
• L’outil compte autant que le modèle. Sur le test kw-bench, le même modèle passe de 0,00 à 0,53 selon l’outil qui le pilote. (notre dossier sur les agents)

Prix et offres : ce qui bouge

• Les prix baissent vite. GPT-6.1 Terra coûte 1 $ en entrée et 5 $ en sortie, et selon Artificial Analysis, son coût par tâche passe de 1,40 $ à 0,40 $. Pour le code exigeant, OpenAI recommande toujours GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra. (notre analyse)
• Une guerre des prix reste une hypothèse. Le tarif de lancement de Gemini 4 Carbon est la moitié de celui d’Opus 5.5, mais Opus 5.5 garde l’avantage sur plusieurs tests de programmation et d’usage de l’ordinateur, et aucune réaction d’Anthropic n’est rapportée. (notre analyse)
• Les abonnements aussi. OpenAI double les quotas Work et Codex de ses forfaits Pro 100 et Pro 500 ; ces limites généreuses ne sont pas garanties dans la durée. (notre analyse)

Les critères pour choisir

1. Votre tâche. Rédaction, code, lecture de documents, vision : les modèles ne se valent pas partout. Selon les sources d’octobre, Opus 5.5 garde l’avantage sur plusieurs tests de programmation, tandis que GPT-6.1 Terra serait meilleur qu’Astra en communication technique.
2. Le coût par tâche, pas par jeton. Un modèle moins cher qui échoue plus souvent peut coûter plus cher au final : comparez sur vos propres cas.
3. La possibilité de changer vite de modèle. Les modèles sont retirés : OpenAI arrête GPT-4o et GPT-4.1 dans son API le 14 janvier 2027, Microsoft Foundry les garde jusqu’au 14 avril, et l’écart de retrait pour un même modèle varie de 22 à 173 jours selon la plateforme. (notre analyse)
4. Où tournent vos données. Un modèle ouvert comme Mistral Large 4 peut être hébergé chez soi, mais exige quatre à huit cartes graphiques de centre de données. L’IA en local sur portable (NVIDIA RTX Spark) garde les données sur la machine, mais NVIDIA ne donne ni prix ni test indépendant, et local ne veut pas dire indépendant. (notre analyse)

Questions fréquentes

Quelle est la meilleure IA aujourd’hui ? Parmi les modèles cités ici, l’indice d’Artificial Analysis place en tête Gemini 4 Carbon (score annoncé par Google) et Claude Opus 5.5, à un point d’écart. Mais ce score ne décrit pas votre usage : testez sur vos tâches.

Quelle IA est la moins chère ? Parmi les modèles du tableau, GPT-6.1 Terra affiche le tarif le plus bas (1 $ / 5 $). Les tarifs de lancement peuvent changer, comme celui de Gemini 4 Carbon.

Une IA ouverte peut-elle remplacer une IA payante ? Les meilleurs modèles ouverts restent derrière les modèles fermés sur l’indice (écart de 3, 12 ou 26 points selon la définition de « ouvert »), mais leur usage chez soi change la confidentialité et le coût.

Les prix et scores sont-ils à jour ? Ils le sont à la date de révision indiquée en haut de page. Ils changent vite ; vérifiez les tarifs officiels avant de vous engager.

Ce dossier est révisé à chaque évolution notable. Une erreur ? Voir la politique de corrections.