Gemini 4 Argon affiche des tarifs API publiés plus bas que ceux de GPT-6 Astra pendant sa période de lancement, mais les résultats de programmation changent selon le benchmark : Argon devance Astra sur DeepSWE v1.1, tandis qu’Astra prend l’avantage sur FrontierSWE v2. Pour choisir, le prix des jetons ne suffit donc pas : il faut aussi regarder le type de tâche et, pour un abonnement, la consommation réelle du quota.
Tarifs API : entrée, cache et sortie
Google publie pour Gemini 4 Argon, pendant la période de lancement, un tarif de 2 $ US par million de jetons en entrée, de 0,10 $ US pour les jetons d’entrée mis en cache et de 10 $ US en sortie. OpenAI affiche pour GPT-6 Astra 10 $ US en entrée, 1 $ US en entrée mise en cache et 50 $ US en sortie, par million de jetons. Voici les tarifs publiés par Google et ceux de la documentation API d’OpenAI.
| Modèle et période | Entrée par million de jetons | Entrée mise en cache par million de jetons | Sortie par million de jetons | Condition tarifaire |
| Gemini 4 Argon, période de lancement | 2 $ US | 0,10 $ US | 10 $ US | Tarifs introductifs publiés par Google |
| GPT-6 Astra | 10 $ US | 1 $ US | 50 $ US | Au-delà de 272 000 jetons d’entrée, les tarifs d’entrée et de cache sont multipliés par 2, et celui de sortie par 1,5, pour toute la requête |
Google indique que le tarif de lancement d’Argon s’applique jusqu’au 30 novembre 2026, puis annonce des tarifs de 4 $ US par million de jetons en entrée et de 20 $ US en sortie. Ces tarifs API en dollars américains permettent de comparer la facturation des jetons, pas le prix d’un abonnement ni le coût total d’une tâche.
Un exemple donne l’échelle : pour 200 000 jetons en entrée et 50 000 en sortie, sans cache, la facture serait de 0,90 $ US avec les tarifs introductifs d’Argon et de 4,50 $ US avec ceux d’Astra. Ce calcul porte sur les jetons; il exclut notamment les appels aux outils, les taxes et les nouvelles tentatives.
Les benchmarks de programmation ne désignent pas le même modèle
Sur DeepSWE v1.1, les résultats rapportés donnent 77,9 % à Argon et 74,1 % à Astra. Sur FrontierSWE v2, les chiffres s’inversent : 55,0 % pour Argon et 65,5 % pour Astra. AceCloud rapporte ces résultats de benchmarks, qui évaluent des épreuves distinctes. Le nom du test compte donc autant que le score : ces deux résultats ne suffisent pas à déclarer un vainqueur général en programmation.
Les critiques sur les performances de codage d’Argon et la réponse de Google sont évoquées dans notre précédent article sur le sujet. Pour départager les modèles dans un projet concret, les scores les plus utiles seront ceux qui correspondent au travail à effectuer — plutôt qu’un classement unique.
Ce qu’un projet Unity révèle sur les quotas
Dans un compte rendu personnel sur un projet Unity en lecture seule, l’utilisateur Reddit AlexXx52 a attribué 9,8/10 à Argon High après 17 minutes et 9,3/10 à Astra High après 14 minutes. Il a aussi rapporté une consommation d’environ 200 % de son quota d’abonnement pour Argon et 20 % pour Astra. AlexXx52 précise dans son compte rendu que ces pourcentages de quotas propres à chaque fournisseur ne représentent pas des unités de calcul équivalentes.
Ce cas illustre une différence importante pour les abonnés : une appréciation élevée d’une tâche ne dit pas, à elle seule, quelle quantité de quota elle consomme, et les pourcentages de deux fournisseurs ne se comparent pas directement. Les tarifs API, eux, se calculent sur les jetons facturés selon les conditions de chaque modèle.
