Brief IA : OpenAI : plus de 600 $ par jour en tokens pour coder

OpenAI : plus de 600 $ par jour en tokens pour coder

Brief IA
Tom Levy·3 min·3 vues

À la mi-août, le chercheur médian d'OpenAI dépensait plus de 600 $ par jour en tokens pour coder, contre 162 $ en juillet, tandis que les utilisateurs du 90e percentile dépassaient 7 000 $ quotidiens. En réponse à des dérives de 'tokenmaxxing', Meta et Amazon ont fermé leurs classements internes, soulignant des préoccupations sur la productivité par rapport aux coûts élevés des modèles d'IA.

En bref
1À la mi-août, le chercheur médian d’OpenAI dépassait 600 $/jour en tokens, contre 162 $ en juillet.
2Les plus gros utilisateurs franchissent 7 000 $ par jour, sur des coûts estimés via les tarifs d’API.
3Meta et Amazon ont fermé des classements internes après des excès de « tokenmaxxing ».
💡Pourquoi c'est importantOpenAI décrit une forte intensification de l’usage des agents de codage et des effets mesurés en interne, tandis que des entreprises limitent les usages coûteux jugés peu productifs.
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L'analyse en français

OpenAI rapporte qu’à la mi-août, le chercheur médian de son équipe de recherche dépensait plus de 600 $ par jour en tokens pour des agents de codage, contre 162 $ en juillet. Les utilisateurs du 90e percentile dépassent 7 000 $ quotidiens, sur la base d’estimations de prix d’API. En parallèle, l’entreprise dit avoir réduit de plus de moitié les sollicitations de support technique interne depuis janvier et vise un chercheur IA entièrement automatisé d’ici mars 2028. Dans l’écosystème, des acteurs comme Meta et Amazon ont fermé des classements internes après des dérives de « tokenmaxxing ».

Meta et Amazon coupent les classements, OpenAI revendique des usages extrêmes

Plusieurs entreprises ont d’abord encouragé des expérimentations intensives avec l’IA, en instaurant des classements internes des utilisateurs. Cette incitation a favorisé le « tokenmaxxing », consistant à solliciter l’IA au maximum sans considérer les résultats. À l’été, la cherté des principaux modèles a nourri des doutes sur la productivité obtenue face aux coûts, et Meta comme Amazon ont fermé ces classements. Chez Amazon, le vice‑président senior Dave Treadwell a demandé de ne pas « utiliser l’IA juste pour le plaisir d’utiliser l’IA ». OpenAI a, de son côté, déjà mis en avant des consommations très élevées. En juin, Sam Altman a indiqué qu’un utilisateur interne atteignait 100 milliards de tokens par mois. Peter Steinberger, recruté en février, a partagé en mai une capture d’écran d’une facture mensuelle de 1,3 million de dollars, en précisant ne pas en être responsable, comme d’autres employés.

Chez OpenAI, la médiane dépasse 600 $ par jour, le 90e percentile plus de 7 000 $

OpenAI indique que ses chercheurs utilisent désormais des agents de codage d’IA à un rythme coûteux. À la mi‑août, le chercheur médian de l’organisation de recherche consommait plus de 600 $ par jour en tokens, contre 162 $ en juillet, et les utilisateurs du 90e percentile dépassaient 7 000 $ quotidiens. L’entreprise précise que ces montants reposent sur des estimations à partir des tarifs d’API, et ne reflètent pas les paiements effectifs. Les profils les plus actifs franchissent le seuil de 7 000 $ par jour, selon un billet publié dimanche. Cette intensification sur les trois derniers mois est plus rapide que dans les autres équipes, sur fond de débat sectoriel autour du « tokenmaxxing ».

Support interne en baisse et cap affiché vers un chercheur IA d’ici mars 2028

OpenAI observe que le recours aux agents pour résoudre des problèmes techniques s’accompagne d’une chute de plus de la moitié, depuis janvier, des messages dans un canal de support interne géré par des humains. L’entreprise décrit aussi une année où ses chercheurs livrent du code plus vite, multiplient les expériences et délèguent des tâches plus complexes aux agents. Elle annonce avoir atteint l’objectif fixé l’an dernier par Sam Altman d’un « stagiaire de recherche automatisé » réalisé sous supervision humaine, et se dit en bonne voie pour un chercheur IA entièrement automatisé d’ici mars 2028. Dans l’ingénierie logicielle au sens large, de nombreux développeurs délèguent déjà des tâches de code aux agents et en vérifient les sorties. Certains estiment gagner en productivité, d’autres non, et la pratique s’est révélée coûteuse pour certaines organisations.

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