Claude ou ChatGPT API : lequel coûte le moins cher ?

La réponse courte

La comparaison des tarifs des API Claude et ChatGPT n’a pas de vainqueur unique, car les deux fournisseurs facturent différemment les tokens d’entrée et de sortie à chaque niveau. En août 2026, les deux niveaux supérieurs de Claude facturent chaque token d’entrée au même tarif que leurs équivalents OpenAI et chaque token de sortie moins cher. Claude est donc légèrement plus avantageux pour les charges de travail qui génèrent beaucoup de sorties. Au niveau inférieur, Claude coûte plusieurs fois plus cher pour la même tâche. Toute réponse qui ne précise pas un niveau et une répartition des tokens est une supposition.

Cette page commence donc par les calculs, puis présente trois charges de travail chiffrées avec leur répartition des tokens. Elle décrit ensuite les multiplicateurs qui influencent davantage une facture réelle que le tarif affiché.

La seule formule dont vous avez besoin

Les deux API facturent le texte de la même manière. Vous payez les tokens que vous envoyez, ainsi qu'un tarif plus élevé pour les tokens que le modèle génère en retour.

cost = (input tokens / 1,000,000) * input rate + (output tokens / 1,000,000) * output rate

Un token correspond à environ 4 caractères en anglais, soit près de 0.75 mot. Utilisez cette valeur uniquement pour une première estimation. Pour obtenir le montant réel, utilisez les compteurs renvoyés par chaque API dans l'objet usage de chaque réponse.

# Rates are US dollars per million tokens.
def cost(in_tok, out_tok, in_rate, out_rate):
    return in_tok / 1e6 * in_rate + out_tok / 1e6 * out_rate

# One support-chat turn: 1,400 tokens in, 220 tokens out, on a $2 / $10 model.
print(round(cost(1400, 220, 2.0, 10.0), 6))

Le script affiche 0.005, soit un demi-cent par échange. Multipliez ce montant par le nombre d'échanges prévus sur un mois pour obtenir un budget. Retenez cette formule : chaque changement de prix ultérieur se limitera à modifier une ligne, au lieu de refaire toute l'analyse.

Les tarifs publiés, août 2026

Voici les tarifs catalogue publiés par les deux fournisseurs le 1er août 2026. Ce bloc est le seul endroit de l’article où un tarif est indiqué. Vérifiez-le sur claude.com/pricing et sur la page des tarifs d’OpenAI avant de valider un budget.

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 5,
    "openai_output": 30
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse from September",
    "claude_input": 3,
    "claude_output": 15,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Small",
    "claude_input": 1,
    "claude_output": 5,
    "openai_input": 0.2,
    "openai_output": 1.2
  }
]

Les correspondances sont établies selon la position dans chaque gamme, et non selon la notoriété. Le modèle Frontier oppose Claude Opus 5 à gpt-5.6-sol. Le modèle Workhorse oppose Claude Sonnet 5 à gpt-5.6-terra. Le modèle Small oppose Claude Haiku 4.5 à gpt-5.6-luna. Les deux fournisseurs commercialisent également des niveaux supérieurs à ceux présentés dans ce bloc, et OpenAI conserve les anciennes générations aux tarifs auxquels elles ont été lancées. Comparer un modèle haut de gamme d’un côté à un modèle économique de l’autre produit un chiffre sans signification. C’est ainsi que la plupart des comparatifs publiés obtiennent leur titre accrocheur.

Deux points de ce bloc doivent être explicités. Les tarifs 2 et 10 de Sonnet 5 sont des tarifs de lancement. Anthropic précise qu’ils prennent fin le 31 août 2026. Après cette date, Sonnet 5 sera facturé 3 et 15. Cette seule modification fait passer le niveau Workhorse d’un léger avantage à Claude à un avantage net à OpenAI. Elle intervient pendant la période de validité de cet article.

Le second point est une tendance à retenir : Claude facture les tokens de sortie exactement 5 fois son propre tarif d’entrée sur chaque ligne ci-dessus, tandis qu’OpenAI les facture 6 fois. C’est ce ratio, et non le tarif absolu, qui détermine le gagnant selon votre répartition entre tokens d’entrée et de sortie.

Pourquoi un tarif par million de tokens ne permet pas de comparer les fournisseurs

Un tarif correspond à un montant en dollars par token. Une facture correspond à un montant en dollars par token multiplié par le nombre de tokens. Le nombre de tokens d'un texte dépend du modèle, pas du texte.

Anthropic le documente directement : les modèles Claude 4.7 et ultérieurs, notamment Claude Opus 5 et Claude Sonnet 5, utilisent un tokenizer plus récent qui produit environ 30% de tokens supplémentaires pour un même texte par rapport à Claude Sonnet 4.6 et aux modèles antérieurs. Le tarif n'a pas changé. La facture, elle, a changé.

Deux tarifs qui semblent identiques ne correspondent donc pas à deux factures identiques. Comptez les tokens des deux côtés avec votre propre texte avant de faire confiance à une comparaison, y compris celle-ci.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the attached contract."}]
  }'

Une réponse valide est un petit objet JSON contenant input_tokens. Un 401 signifie que la variable contenant la clé est vide dans votre shell. Faites passer le même texte dans le tokenizer de l'autre fournisseur, divisez un nombre par l'autre, puis multipliez ce ratio par le tarif publié avant de comparer. Si le ratio favorise un fournisseur de plus d'environ 1.2, cet écart compense toutes les différences de tarif du bloc ci-dessus.

Scénario 1 : une fonctionnalité de chat

Un assistant de support intégré à une application web. 120,000 échanges par mois. Chaque échange envoie un prompt système, des schémas d’outils, deux extraits de la base d’aide récupérés et quelques messages précédents, soit environ 1,400 tokens en entrée. Le modèle répond en environ 220 tokens. Le traitement est interactif. La remise batch ne peut donc jamais s’appliquer ici. Exécutez-le sur le tier workhorse.

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Small tier, cached",
    "claude_usd": "213.60",
    "openai_usd": "48.00"
  }
]

Au tarif catalogue, Claude facture 600.00, contre 652.80 pour OpenAI. Les coûts d’entrée sont identiques, car les tarifs d’entrée sont identiques. L’écart total vient de la sortie. Claude le réduit suffisamment peu pour qu’il ne permette pas de choisir un fournisseur.

Marquez maintenant 800 de ces 1,400 tokens en entrée comme un préfixe stable : le prompt système et les schémas d’outils, qui ne changent pas d’un échange à l’autre. Les deux fournisseurs facturent 10 % de leur tarif d’entrée de base pour une lecture depuis le cache. La facture de Claude passe à 427.20 et celle d’OpenAI à 480.00. La mise en cache a plus d’impact que le choix du fournisseur, et les deux plateformes la proposent.

C’est ici que Claude perd. La plupart des réponses du support ne nécessitent pas de modèle workhorse. Faites passer le même trafic sur le tier small : Claude facture 213.60, tandis qu’OpenAI facture 48.00. En divisant l’un par l’autre, Claude coûte environ quatre fois et demie plus cher pour la même tâche. Claude Haiku 4.5 facture 1 par million de tokens en entrée, contre 0.2 pour gpt-5.6-luna. Aucun niveau de mise en cache ne supprime un écart de cinq fois. Si votre charge de travail peut utiliser un petit modèle, OpenAI est moins cher et l’écart est important.

Scénario 2 : un pipeline de traitement de documents avec un long contexte

25,000 contrats par mois. Chaque requête contient les mêmes 9,000 tokens d’instructions et de schéma JSON, puis 12,000 tokens de texte contractuel. Le modèle renvoie environ 700 tokens de champs structurés. La sortie représente moins de 4 % des tokens de cette tâche. Ce seul fait détermine la comparaison.

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "124.20"
  }
]

Avec le préfixe de 9,000 tokens mis en cache des deux côtés, Claude facture 820.00 et OpenAI facture 855.00. Les coûts d’entrée sont identiques au centime près, car les tarifs d’entrée principaux sont identiques en août 2026. Toute la différence vient du coût de sortie, facturé 5 fois le coût d’entrée chez Claude et 6 fois chez OpenAI.

Cette tâche se prête aussi au traitement par lots. Les deux fournisseurs accordent une remise de 50 % sur les entrées et les sorties pour le traitement asynchrone. Les deux totaux sont donc divisés par deux, et l’écart conserve la même proportion. Le traitement par lots est la remise la plus importante proposée par l’une ou l’autre plateforme. Un pipeline de documents exécuté chaque nuit peut toujours l’utiliser.

Claude est désavantagé par la même logique de niveaux qu’auparavant. L’extraction de champs avec un schéma fixe correspond exactement au type de tâche qu’un petit modèle traite bien, et les entrées représentent 97 % des tokens dans ce cas. Passer au niveau inférieur multiplie par 0.1 le tarif d’entrée d’OpenAI et par 0.5 celui de Claude. Testez le petit modèle sur 200 documents avant de supposer que vous avez besoin du modèle plus puissant, avec la même évaluation que celle utilisée pour choisir le niveau Claude adapté à une tâche.

Scénario 3 : un agent de développement toujours actif

Un développeur exécute un agent sur un VPS, pour environ 900 tours de modèle par mois. Chaque tour contient environ 60,000 tokens d’entrée de contexte du dépôt, dont 80 % sont des cache hits, et produit environ 1,800 tokens de modifications et d’explications. Utilisez le tarif frontier tier, car un écart de capacité en développement coûte réellement cher.

Claude facture 116.10, contre 124.20 pour OpenAI. Le tarif d’entrée est identique, tout comme le tarif de lecture du cache, et le tarif de sortie inférieur de Claude lui donne un avantage d’environ 7 %.

Ces 7 % restent dans la marge d’erreur liée au tokenizer mentionnée précédemment. Considérez donc ce scénario comme une égalité tarifaire. En revanche, les modèles de facturation sont différents. Pour un développeur et ce volume d’utilisation, un abonnement par siège coûte généralement moins cher que des appels API facturés à l’usage. La comparaison change complètement dès que vous incluez cet abonnement. Faites le calcul avec la comparaison entre le coût de l’API et celui d’un abonnement avant de placer un agent sur une facturation à l’usage. Si vous choisissez la facturation à l’usage, commencez par déterminer où vont les tokens, car l’utilisation des tokens par un agent de développement est principalement due au contexte renvoyé à chaque tour, et non au code qu’il écrit.

Les multiplicateurs qui déterminent la facture

Le tarif affiché est le plus petit élément de cette liste. Chacun des éléments ci-dessous modifie réellement la facture davantage que l’écart entre les deux fournisseurs au même niveau.

Entrées mises en cache. Les deux fournisseurs facturent 10% du tarif de base des entrées pour un cache hit. Anthropic facture également l’écriture dans le cache : 1.25 fois le tarif de base des entrées pour une entrée conservée cinq minutes, et 2 fois pour une entrée conservée une heure. Un hit ultérieur actualise cette entrée au tarif de lecture. Une entrée conservée cinq minutes est donc amortie après une seule lecture. Une charge de travail avec de longs intervalles entre les requêtes écrit plus souvent qu’elle ne lit. Dans ce cas, la mise en cache coûte plus qu’elle ne fait économiser. Un trafic régulier se met bien en cache. Un trafic en rafales ne s’y prête pas.

Remises sur le traitement par lots. 50% de remise sur les entrées et les sorties chez les deux plateformes, uniquement pour les traitements asynchrones. Si le traitement peut attendre, la facture est divisée par deux chez l’un ou l’autre fournisseur. Cette remise se cumule avec la mise en cache.

Part des sorties. Claude facture les sorties 5 fois le tarif de ses entrées. OpenAI les facture 6 fois. Plus vos tokens sont générés plutôt que lus, plus Claude est avantageux à tarif d’entrée égal. L’inverse s’applique aux charges de travail dominées par les entrées.

Nouvelles tentatives. Une nouvelle tentative refacture l’intégralité des entrées et ne renvoie rien d’utilisable. Si 6% de vos appels échouent lors de la validation du schéma et sont relancés, le coût de vos entrées est supérieur de 6% à vos prévisions. Consignez les nouvelles tentatives comme un poste de coût, et non comme un poste d’erreur. Les équipes identifient souvent ce multiplicateur en dernier. Il est pourtant souvent supérieur à l’écart entre les fournisseurs sur lequel elles ont passé une semaine à débattre.

Qui perd, et où

Claude perd clairement sur le petit segment. gpt-5.6-luna coûte 0.2 par million de tokens d’entrée, contre 1 pour Claude Haiku 4.5, avec une sortie à 1.2 contre 5. La classification à gros volume et l’extraction courte coûtent environ quatre fois plus cher avec Claude.

Claude perd sur le segment polyvalent à partir du 1 septembre 2026, lorsque le tarif de lancement prend fin et que Sonnet 5 passe à 3 et 15, face à un gpt-5.6-terra dont le tarif reste inchangé. Claude gagne sur le segment haut de gamme pour le tarif de sortie, mais vos propres volumes de tokens peuvent annuler cet écart. Aucun des deux ne gagne sur les tâches dominées par les entrées en août 2026, car à 2 par million des deux côtés, le coût des entrées est identique.

Comment mesurer cela sur votre propre trafic

Lisez l’objet usage dans chaque réponse et stockez quatre nombres par requête : les tokens d’entrée, les tokens de sortie, les tokens lus depuis le cache et les tokens écrits dans le cache. Avec l’API Claude, ils sont fournis dans input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens et cache_creation_input_tokens. Faites la somme par jour, multipliez-la par les tarifs actuels, puis comparez le total à la facture. Un écart entre les deux provient généralement de nouvelles tentatives ou d’un chemin de code que vous avez oublié d’inclure dans votre release.

Effectuez la comparaison sur une semaine de trafic réel plutôt qu’avec un prompt d’exemple, et comparez le coût par tâche terminée plutôt que le coût par token. Un modèle qui répond en une tentative à un tarif deux fois plus élevé coûte moins cher qu’un modèle qui nécessite trois tentatives à la moitié du tarif. Le coût par token est un tarif. Le coût par tâche terminée correspond à votre facture.

Définissez un plafond de dépenses strict avant de laisser quoi que ce soit fonctionner sans surveillance. Les deux plateformes permettent de définir des limites de dépenses dans leurs consoles, et un agent bloqué dans une boucle de nouvelles tentatives peut consommer un mois de budget en une nuit. Configurez cela comme vous le feriez pour le contrôle des coûts d’un agent toujours actif. Si vous développez la première version sur un serveur qui vous appartient, une première application Claude API sur un VPS explique la gestion des clés et la boucle de requêtes sur lesquelles repose ce calcul.

FAQ

L’API Claude est-elle moins chère que l’API ChatGPT ?

Pas systématiquement. En août 2026, les niveaux frontier et workhorse facturent le même prix par token d’entrée des deux côtés, et Claude facture moins par token de sortie. Claude revient donc quelques pourcents moins cher pour les charges de travail dominées par les sorties. Au niveau small, le modèle gpt-5.6-luna d’OpenAI coûte un cinquième du prix de Claude Haiku 4.5 par token d’entrée. La classification à gros volume est donc bien moins chère avec OpenAI. Calculez votre propre montant à partir de votre propre répartition des tokens, car un écart aussi faible dépend davantage de votre charge de travail que de la grille tarifaire.

Pourquoi les mêmes mots coûtent-ils un nombre différent de tokens sur chaque API ?

Parce que chaque modèle possède son propre tokenizer et que le nombre de tokens dépend du modèle. Anthropic indique que Claude 4.7 et les modèles ultérieurs produisent environ 30% de tokens en plus pour le même texte que Claude Sonnet 4.6 et les modèles antérieurs. Envoyez votre propre texte à l’endpoint de comptage des tokens de chaque fournisseur, divisez un nombre par l’autre, puis appliquez ce ratio au tarif publié avant de comparer. Un écart de 20% sur le nombre de tokens dépasse la plupart des différences de tarifs publiés.

La mise en cache des prompts peut-elle augmenter la facture ?

Oui, avec Anthropic. L’écriture dans le cache coûte 1.25 fois le tarif d’entrée de base pour une entrée conservée cinq minutes, et 2 fois ce tarif pour une entrée conservée une heure. Un cache hit coûte 0.1 fois le tarif de base. Si votre trafic est suffisamment irrégulier pour que la plupart des entrées expirent avant toute lecture, vous payez le surcoût d’écriture sans obtenir de lectures. Comparez cache_creation_input_tokens à cache_read_input_tokens dans vos logs. Un ratio proche de 1 signifie que la mise en cache vous coûte de l’argent. Prolongez alors la durée de conservation de l’entrée ou supprimez-la.

Dois-je exécuter un agent de programmation via l’API ou avec un abonnement ?

Pour un développeur avec un volume normal, un abonnement coûte généralement moins cher qu’une facturation API à l’usage. Un agent de programmation renvoie un contexte volumineux à chaque tour, et ce contexte est facturé à chaque fois. Mesurez d’abord l’utilisation pendant une semaine, puis comparez le total de l’API au prix de l’abonnement. L’API est avantageuse lorsque l’utilisation est irrégulière ou lorsque vous avez besoin d’un accès programmatique qu’un abonnement ne fournit pas.