AI economy
Le vrai coût des LLM, pas seulement le $/M tokens.
La plupart des pages de tarifs cachent ce qui fait vraiment bouger la facture : l'output coûte 3–5× l'input, le cached input est quasi gratuit, et le context long brûle de l'argent en silence. Pas ici.
Model Context Protocol
Utilisez-le depuis votre assistant IA.
Même dataset, mêmes tools — appelables depuis Claude Desktop, Cursor, Claude Code ou n'importe quel client compatible MCP. Collez une URL dans votre config. Pas d'installation, pas d'auth, gratuit.
Voir comment ça marche{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} Quatre angles que les pages de tarifs ignorent
Asymétrie input vs output
Les tokens d'output coûtent 3–5× plus cher que ceux d'input chez tous les grands fournisseurs. La plupart des budgets l'ignorent.
Cached input
Le prompt caching ramène les system prompts répétés à ~10% du coût normal. Beaucoup d'équipes paient plein tarif faute de l'avoir mesuré.
Piège du context window
Context plus long = coût plus élevé, réponses plus lentes, qualité moindre (lost-in-the-middle). Une fenêtre 2M est un outil, pas une feature.
Tokenisation par langue
Un prompt en turc consomme 30–40% de tokens en plus qu'en anglais, selon le tokenizer. L'arabe : 50%+. Vos utilisateurs non anglophones vous coûtent plus cher.
Stay ahead of the bill.
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