[2025 édition] Une comparaison approfondie des API d'IA pour les développeurs | Résumé des fonctionnalités et des prix des principaux LLM tels que Chatgpt, Claude, Gemini et Llama.

De 2024 à 2025, le développement d'applications et de services alimentés par l'IA est devenu de plus en plus populaire.
Les modèles de langage à grande échelle (LLM) tels que Chatgpt et Claude vont au-delà des chatbots et sont utilisés dans une variété de cas d'utilisation, y compris la génération de code, le résumé, la recherche et le traitement des documents

Et maintenant, de nombreux développeurs sont préoccupés par
👉 " quel modèle d'IA dois-je utiliser? "
👉 " Comment diffèrent-ils le coût, la précision et la facilité d'utilisation des API? "

Dans cet article, nous comparerons soigneusement les fonctionnalités, les prix et les utilisations appropriées de chacun des principaux modèles d'IA (LLM) que les développeurs peuvent utiliser via des API

Qu'est-ce que LLM?

Le terme "LLM" est récemment un mot commun. Il un modèle de grande langue fait référence à l'IA qui peut comprendre et produire le langage humain, tels que la génération de texte, le résumé, la traduction et la réponse aux questions

Autrement dit, le cerveau même sont des LLM.

Pour le mettre dans un peu plus de détails ...

LLM est formé pour apprendre une grande quantité de texte (articles, livres, codes, etc. sur Internet) et comprendre la "relation entre les mots" et le "flux de phrase naturelle".

Par exemple, vous pouvez faire ceci:

• Répondez aux questions en écriture naturelle (Q&A)
• Générer automatiquement des articles de blog et du code
• Résumé du texte, structure, classification
• Lisez de longues phrases et comprenez le contexte
• Traduction naturelle de l'anglais ⇔ Japonais
• Et ainsi de suite

Pourquoi «l'API LLM» est-elle importante?

La plupart des LLM d'aujourd'hui sont désormais disponibles en tant qu'API fournies dans le cloud.

En d'autres termes, vous pouvez incorporer les fonctions d'IA en envoyant des demandes de votre application ou service à des "cerveaux" tels que Chatgpt et Claude et recevoir des réponses.

Il existe un grand nombre de services d'IA créés de cette manière, et bon nombre des AIS de génération actuelle sont en fait structurées pour "transporter" des API LLM dans les coulisses.

Cela permet aux ingénieurs d'utiliser facilement l'IA puissant et à faible coût sans avoir à créer une IA à partir de zéro.

Pourquoi le choix d'une API AI est-il important pour les développeurs?

Lors du développement de produits qui utilisent l'IA, non seulement des idées et de l'interface utilisateur, mais aussi le choix de laquelle l'IA (LLM) à utiliser conduira directement à la performance, au coût et aux perspectives d'avenir du service .

En particulier, il existe plusieurs LLM qui peuvent être utilisés comme API, chacun avec différents
domaines d'expertise, de précision, de frais et de restrictions En d'autres termes, "lequel choisir" créera les différences suivantes:

Il existe des différences entre les fonctionnalités et les limitations

• Chatgpt est fort dans le traitement des fichiers et l'interprétation du code
• Claude offre un moyen cohérent de traiter les phrases longues et de réfléchir
• Gemini facilite la connexion avec les images et l'audio
• Llama et Mistral sont légers et adaptés aux modèles personnalisés

→ Selon le contenu du service que vous créez, il existe de nombreuses options différentes et des options inappropriées.

Les coûts d'utilisation de l'API varient (les différences de prix unitaire)

• GPT-4 Turbo: une fois peut coûter environ 10 yens
• Claude Sonnet: Le même traitement est inférieur à la moitié du prix
• Série Llama: il peut être utilisé gratuitement et auto-opéré

→ Selon la façon dont vous utilisez l'API et la taille, la différence entre des dizaines de milliers et des centaines de milliers de yens par mois peut varier.

Même s'il y a des restrictions d'utilisation commerciales ou d'utilisation

• Certains modèles ont des restrictions sur l'utilisation commerciale
• Les sources ouvertes (comme Llama / Mistral) ont un degré élevé de liberté, mais aussi une forte responsabilité.

→ Important du point de vue de la gestion des risques dans le développement de produits

Il existe également des différences dans les systèmes de documentation et de support

• Openai a un écosystème riche (bibliothèques et de nombreux SDK)
• La documentation a été développée pour Claude et Gemini, mais il y a peu d'informations japonaises.

→ Il affecte également la vitesse de développement et la compétence de l'équipe.

Résumé: Non seulement l'utilisation de l'IA, mais la possibilité de choisir est importante

De nos jours, il n'est pas difficile de se développer en utilisant l'IA en soi.
L'important est de "sélectionner l'API LLM qui convient à vos besoins et de l'utiliser efficacement".

Parce que les performances de l'IA évoluent avec les progrès toujours avancés, les comparaisons annuelles de modèles et les revues des sélections sont une arme pour les développeurs.

Dans cet article, nous comparerons les API LLM représentatives du chapitre suivant et les organiserons de manière facile à comprendre que les développeurs devraient choisir les modèles

Liste des modèles d'IA à comparer

Ici, nous introduisons les principaux modèles de langage à grande échelle (LLM) que les développeurs peuvent utiliser via leurs API à partir de 2025.
Tous ces modèles d'IA peuvent être utilisés à des fins commerciales , et sont tous utilisés dans les coulisses de nombreux services d'IA.

Chatgpt (openai)

Le Chatgpt d'Openai est quelque chose qui peut être considéré comme l'étincelle de la flèche LLM.
L'API utilise principalement GPT-3.5-Turbo et GPT-4-Turbo caractéristiques attrayantes sont
des outils de haute précision, de fonctionnalité et de développement complets Il est compréhensible qu'il ait plus de fonctionnalités que d'autres modèles, tels que le traitement de fichiers, l'interprète de code et les appels de fonction, et est fortement pris en charge par les développeurs.

Nom du modèle	Prix d'entrée (jeton 1K)	Prix de production (jeton 1K)	Durée maximale du contexte	Support de langue japonaise	Caractéristiques principales	Facilité d'utilisation
GPT - 4.1	$0.0020	$0.0080	128K (estimé)	◎	Génération de code, compréhension contextuelle et résumé	◎ Comprend des informations et SDK
Gpt - 4.1 mini	$0.0004	$0.0016	128K (estimé)	◎	Léger et rentable	◎
GPT - 4.1 Nano	$0.0001	$0.0004	64K ou plus? (Dans les premières heures)	○〜◎	Pour des robots à petite échelle et un traitement léger	◎
O3	$0.0020	$0.0080	128K-256K?	◎	Raisonnement complexe et compréhension visuelle	△ Moins de documents
o4-mini	$0.0011	$0.0044	128K (supposé)	◎	Raisonnement léger basé sur la prémisse multimodale	△

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Claude (anthropique)

Claude est un LLM fabriqué par Anthropic, qui est apparu d'une manière qui rivalise avec Openai. Actuellement, la série Claude 3 (OPUS / Sonnet / Haiku) est disponible.
sa force dans la logique, la cohérence et le traitement de la forme longue , et sa compatibilité en langue japonaise est également extrêmement précise. Sonnet a un équilibre particulièrement et est particulièrement remarquable car il est moins cher à utiliser que le GPT-4 Turbo

Nom du modèle	Prix d'entrée (jeton 1K)	Prix de production (jeton 1K)	Durée maximale du contexte	Support de langue japonaise	Caractéristiques et fonctionnalités principales	Facilité d'utilisation
Claude Opus 4	$0.015	$0.075	Environ 200k	◎ Très naturel	Top Model. Parfait pour le raisonnement complexe, la compréhension avancée en lecture de la forme longue et les tâches spécialisées.	○ Documentation incluse, axée sur l'anglais
Claude Sonnet 4	$0.003	$0.015	Environ 200k	◎ Très naturel	Un bon équilibre entre une précision élevée, un coût et une vitesse. Il est également idéal pour le support de code et de conception.	○ Documentation complète (anglais)
Claude haïku 3.5	$0.0008	$0.004	Environ 200k	◎ Qualité pratique	Le modèle le plus rapide et le plus léger. Convient pour les robots de chat, utilisation en temps réel, opération à faible coût	◎ Léger et facile à installer

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Gémeaux (Google)

Gemini est un LLM de nouvelle génération compatible multimodal fourni par Google.
L'API principale est Gemini 1.5 Pro et peut prendre en charge non seulement du texte mais aussi des images, de l'audio et de la vidéo . Parce qu'il est intégré à Google Cloud, c'est un excellent allié pour les développements liés aux utilisateurs de GCP et à Google Workspace.

Nom du modèle	Prix d'entrée (jeton 1K)	Prix de production (jeton 1K)	Durée maximale du contexte	Support de langue japonaise	Caractéristiques et fonctionnalités principales	Facilité d'utilisation
Gemini 2.5 Pro	0,00125 $ (≤ 200 000 tok) 0,0025 $ (> 200 000 tok)	0,01 $ (≤ 200 000 tok) 0,015 $ (> 200 000 tok)	Jusqu'à environ 1 m à 2 m de jetons	◎	Convient à l'inférence et au codage de haute précision. Support multimodal, intégration GCP	△ (Document d'enregistrement GCP / anglais)
Gémeaux 2.5 Flash	0,0003 $ (texte, etc.)	$0.0025	Environ 1 m jeton	◎	Modèle léger et à grande vitesse. Des images et une entrée audio sont également possibles.	△ (réglage légèrement compliqué)
Gémeaux 2.5 Flash-Lite	0,0001 $ (texte, etc.)	$0.0004	Environ 1 m jeton	◎	Le modèle à usage général le moins cher. Parfait pour les robots de chat et les services légers	○ (si vous vous concentrez sur le prix, ◎)

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Lama 3 (méta)

Un LLM open source développé et publié par Meta (anciennement Facebook). Actuellement, l'objectif principal est le LLAMA 3 (8b / 70b / 405b) peut également être utilisé à des fins commerciales .
Le modèle lui-même est libre à utiliser et peut également être utilisé dans le cloud via plusieurs fournisseurs d'API tels que les câlins Face, Groq, Replicate, Together.ai et Fireworks.ai

Même avec le même modèle, des différences de frais, de latence et de performances (par exemple, des versions turbo ou lite) , il est donc important de sélectionner le produit en fonction de l'objectif.

De plus, pour les développeurs intéressés par le fonctionnement interne, la réduction du poids et l'inférence locale, le degré élevé de liberté du modèle et la flexibilité d'adoption sont extrêmement attrayants. Un autre avantage que les autres LLM commerciaux n'ont pas est que vous pouvez choisir entre le cloud et le local.

Nom du modèle	Prix d'entrée (jeton 1K)	Prix de production (jeton 1K)	Durée maximale du contexte	Support de langue japonaise	Caractéristiques et fonctionnalités principales	Facilité d'utilisation
LLAMA 3.1 8B (AWS)	$0.00022	$0.00022	?	○	Inférence de base et tâches légères	◎
Lama 3.1 8b (ensemble.ai)	$0.00018	$0.00018	?	○	Hébergement des développeurs et développement de l'interface utilisateur	◎
Lama 3.1 70b (AWS)	$0.00099	$0.00099	?	◎	Inférence à haute précision et tâches à grande échelle	◎
Lama 3.1 70b (ensemble.ai)	$0.00088	$0.00088	?	◎	Bon rapport qualité / prix et facile à mettre en œuvre	◎
LLAMA 3.1 405B (Fireworks.ai)	$0.00300	?	?	◎	LLM à grande échelle en mettant l'accent sur les performances des coûts	◎

Autres modèles en vedette

Mistral (Mistral.ai)

Des modèles haute performance qui utilisent le mélange d'architecture d'experts , tels que le mélange 8x7b, Il est possible de déduire le faible coût et rapidement, et est populaire à des fins d'inférence et de recherche.

Commande cohere r +

Cohere propose des applications LLMS spécialisées pour la recherche et la génération de RAG (récupération auprès de la récupération). Il convient au traitement des documents à grande échelle et à la construction de robots de recherche interne, et est également bien pris en charge en japonais.

Comparer soigneusement les fonctionnalités, les prix et les fonctionnalités de chaque modèle.

Ici, nous comparerons les modèles clés pour les LLM clés que les développeurs peuvent utiliser via des API.

Nom du modèle	Prix d'entrée (jeton 1K)	Prix de production (jeton 1K)	Durée maximale du contexte	Support de langue japonaise	Caractéristiques et fonctionnalités principales	Facilité d'utilisation
GPT - 4.1 (Openai)	$0.0020	$0.0080	128K	◎	Chat très précis, génération de code, excellente stabilité	◎ (officiel et riche en SDK)
Claude Sonnet 4 (anthropic)	$0.0030	$0.0150	Environ 200k	◎	Compréhension longue forme, explication de l'intention de conception, sortie naturelle et cohérente	◎ (documentation complète)
Gemini 2.5 Pro (Google)	$0.00125〜2.50	$0.005〜10.00	Jusqu'à 2 millions	◎	Intégration Google, support multimodal, support de mise à la terre de recherche	○ (légèrement compliqué via GCP)
Lama 3.1 70b (ensemble.ai)	$0.00088	$0.00088	Environ 128k (estimé)	○〜◎	À base d'OSS, très flexible et peu coûteux. Il varie selon le fournisseur	◎ (API simple, utilisation commerciale OK)

Modèles recommandés pour différentes utilisations

Il existe de nombreuses situations différentes où les développeurs utilisent LLM. Ici, nous introduirons soigneusement «les meilleurs modèles à chaque fin».
Nous choisissons en fonction du coût de l'API, de la précision, du nombre de jetons pris en charge et de la question de savoir si une utilisation commerciale est possible.

Chat général et question de réponse → GPT-4.1 (Openai)

Un modèle classique qui peut gérer une large gamme de tâches à usage général, y compris le dialogue naturel, le chat, les questions et réponses.
En plus de sa haute précision et de sa stabilité, l'écosystème OpenAI (SDK, documentation, tutoriels) est également extrêmement complet, fait un endroit idéal

Résumé du texte long et traitement des documents → Claude Sonnet 4 (anthropic)

Claude est bon dans la «compréhension contextuelle» et les «résumés cohérents».
Le Sonnet 4 a un bon équilibre des coûts et des performances, ce qui le rend idéal pour le traitement des minutes, des contrats, des rapports, etc. Un avantage majeur est qu'il peut également être utilisé pour saisir de longues phrases, près de 200 000 jetons.

Explication de l'intention de conception et revue de code → Claude Sonnet 4

L'attrait de Claude est qu'il explique non seulement le comportement du code, mais va également dans le "pourquoi je l'ai écrit de cette façon".
d'une IA logique et facile à expliquer qui peut être utilisée pour soutenir l'apprentissage des débutants et également aider aux critiques de relations publiques .

Traitement de contexte ultra-long → Gemini 2.5 Pro (Google)

Il peut accueillir jusqu'à 2 millions de jetons. Vous pouvez charger et traiter de grandes quantités de PDF, plusieurs fichiers de code, l'historique du projet à long terme, et plus encore à la fois.
Comme ce système est utilisé via GCP, les obstacles de l'implémentation sont un peu élevés, mais idéal pour travailler avec beaucoup d'informations .

Utilisation du codage: AI Pair Pro → GPT-4.1 ou Claude Sonnet 4

GPT-4.1 est extrêmement résistant à la génération de code et contribue à l'amélioration de la vitesse de codage.
D'un autre côté, Claude Sonnet 4 est un modèle qui est bon pour interpréter le code et expliquer les intentions, interaction avec la programmation des paires .
C'est une bonne idée de choisir celle à prioriser: la génération ou la compréhension.

Développement de bots à grande vitesse en mettant l'accent sur les performances des coûts → Llama 3.1 70b (ensemble.ai)

Bien qu'il s'agisse d'un modèle OSS, il peut être utilisé à des fins de haute précision et commerciale, et est moins cher que les principaux modèles.
Parfait pour le développement MVP, les robots internes simples et les réponses automatiques FAQ. Il peut être facilement utilisé via des API de Together.ai, des feux d'artifice, etc.

Inférence locale et opération interne → Llama 3.1 (8b / 70b)

Le lama de Meta est un OSS et peut être utilisé sur site ou dans un environnement local.
Recommandé pour les systèmes internes qui mettent l'accent sur la sécurité ou pour les applications qui souhaitent réduire les coûts du cloud. Il y a un 8B léger et un 70B haute performance, vous pouvez donc choisir selon votre environnement.

Résumé: Liste des modèles recommandés par usage

Enfin, nous le résumerons dans une liste,
veuillez donc l'utiliser comme référence pour sélectionner le meilleur modèle qui convient à votre objectif, à votre budget et à vos exigences techniques.
Si vous n'êtes pas sûr, nous vous recommandons d'essayer d'abord GPT-4.1 ou Claude Sonnet 4.

Catégorie d'utilisation	Modèles recommandés	Raisons et caractéristiques
Chat général et réponse aux questions	GPT - 4.1 (Openai)	Excellente précision, stabilité et opération linguistique. Si vous n'êtes pas sûr, c'est tout. Il a une richesse d'API et de SDK, ce qui le rend facile à installer.
Résumé du texte long et traitement des documents	Claude Sonnet 4 (anthropic)	Il se caractérise par la force de longues phrases et de réponses cohérentes. Convient à la compréhension de la lecture, aux résumés, au résumé des minutes, etc.
Explication de l'intention de conception et de l'examen du code	Claude Sonnet 4 (anthropic)	Il est bon dans les réponses logiques et est extrêmement résistant aux explications d'intentions telles que "Pourquoi avez-vous fait cela?"
Traitement de contexte ultra-long	Gemini 2.5 Pro (Google)	Jusqu'à 2 millions de jetons. Il est utile lorsque vous avez besoin de grandes quantités de documents et d'inférences qui couvrent plusieurs fichiers.
Utilisation du codage / paire AI Pro	GPT - 4.1 (OpenAI) ou Claude Sonnet 4 (anthropic)	Claude est fort pour soutenir l'intention de conception, tandis que GPT est bon dans la génération de code. L'OPU est recommandé pour les applications de haute précision.
Développement de bots à grande vitesse en mettant l'accent sur les performances des coûts	Lama 3.1 70b (ensemble.ai)	Il peut être utilisé à des fins commerciales, est peu coûteux et est haute performance. Parce qu'il est OSS, il est très flexible et extrêmement facile à utiliser pour les MVP et les POC.
Raisonnement local et opération interne	Llama 3.1 (8b / 70b) (méta-oss)	Fonctionnement gratuit avec OSS. Si vous avez un GPU, vous pouvez l'utiliser sur le pror ou localement.

Résumé et comment en choisir un recommandé

Jusqu'à présent, nous avons comparé les fonctionnalités, les prix, les fonctionnalités et les fonctions des principaux modèles de langage à grande échelle (LLM) par leur utilisation.
à une époque où des modèles multifonctionnels de haute précision peuvent être facilement utilisés via des API, principalement OpenAI, Anthropic, Google et Meta .

Il est fluide de décider du modèle à choisir en fonction des points suivants:

Perspective	Que vérifier
Usages	chat? résumé? Génération de code? Traitement des documents?
Précision ou coût	La précision est la priorité absolue, GPT-4.1 / Claude Opus, et Sonnet / Llama
Montant de jeton pris en charge	Si vous souhaitez gérer le traitement long et plusieurs fichiers, vous pouvez utiliser le contexte super long de Claude ou Gemini.
L'utilisation commerciale n'est pas possible	Vérifiez l'OSS, l'API payante et les conditions d'utilisation (LLAMA, en particulier le fournisseur dépendant)
Facilité de développement	SDK et richesse de documents, stabilité de l'API et gestion des erreurs

Recommandé pour les débutants et les développeurs individuels

• Vous voulez d'abord essayer → GPT-4.1 ou Claude Sonnet 4
  → Très précis, facile à utiliser et a beaucoup de bilan éprouvés
• Vous voulez réduire les coûts → Llama 3.1 (ensemble.ai, etc.)
  → Bon rapport qualité-prix en fonction de l'OSS. Parfait pour les MVP et les robots internes

Une fois que vous l'essayez, vous pouvez découvrir chacune de vos «personnalités» et forces et faiblesses.
L'utilisation de LLM est une arme puissante même pendant les étapes du prototypage et du POC , alors assurez-vous d'en choisir une qui convient à vos besoins.