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Après les baisses de prix décidées par OpenAI (Luna -80 %, Terra -20 %), TD Cowen observe sur les données d’OpenRouter une chute des tarifs effectifs et une forte progression des volumes, avec des revenus estimés en hausse sur la période étudiée. RAMP indique qu’en juillet, GPT-5.6 Sol a capté plus de dépenses d’entreprises que Fable 5. La fenêtre d’observation reste courte et le coût de production des tokens diminue, ce qui pourrait encore peser sur les prix.
Fenêtre d'observation limitée et évolutions possibles
Les données de TD Cowen couvrent une période d'environ deux semaines suivant la baisse des tarifs d'OpenAI, ce qui ne permet pas encore de déterminer si la hausse des revenus constatée se prolongera. Les analystes cherchent à vérifier si cette évolution persiste sur la durée. Le coût de production des tokens d'IA diminue, ce qui pourrait entraîner une nouvelle baisse des prix. RAMP rapporte qu'en juillet, le modèle GPT-5.6 Sol d'OpenAI a capté plus de dépenses commerciales que Fable 5 d'Anthropic.
Baisse des prix et effet sur l'usage et les revenus
Sam Altman, PDG d'OpenAI, a récemment annoncé une réduction des prix de ses modèles. OpenAI a baissé le prix de GPT-5.6 Luna de 80 % et celui de Terra de 20 %. Les analystes de TD Cowen ont étudié les données d'utilisation d'OpenRouter, un service qui permet aux développeurs d'accéder à différents modèles d'IA. Selon TD Cowen, pour GPT-5.6 Luna, le prix effectif a été divisé par environ dix et la consommation multipliée par environ quatorze ; les revenus estimés progressent d'environ 34 % par rapport aux sept jours précédant la réduction. Pour Terra, TD Cowen observe un prix effectif environ trois fois plus bas et une utilisation environ cinq fois plus élevée, avec des revenus estimés en hausse d'environ 45 % sur la même période.
Tokens : unité de mesure et de facturation
L'activité des modèles d'IA se quantifie le plus souvent en tokens, qui correspondent à des segments d'information traités par ces systèmes. L'accès aux modèles d'IA est fréquemment facturé aux entreprises selon la quantité de tokens utilisée.
Le paradoxe de Jevons appliqué à l'IA
Le paradoxe de Jevons décrit qu'une amélioration de l'efficacité peut accroître la consommation d'une ressource. Formulé au 19ème siècle par William Stanley Jevons, il s'appuie sur l'observation que des gains d'efficacité dans l'usage du charbon ont augmenté sa consommation.
