La start-up chinoise spécialisée dans l'intelligence artificielle DeepSeek a annoncé une forte réduction de prix pour son modèle V4-Pro, lancé en bêta fin avril. La baisse, présentée comme permanente et non promotionnelle, atteint 75 % sur les coûts d'utilisation.

Les nouveaux tarifs s'élèvent à 0,003625 dollar hors taxes par million de tokens en entrée (input) et à 0,87 dollar hors taxes par million de tokens en sortie (output), contre respectivement 0,0145 dollar et 3,48 dollar auparavant. La société a justifié cette décision par des gains d'efficacité sur les coûts d'inférence.

Un gain d'efficacité structurel

Selon Sanchit Vir Gogia, analyste en chef et PDG de Greyhound Research, le V4-Pro a été conçu pour réduire le coût de l'inférence pour du contexte long. « Il fonctionnerait à environ un quart de la puissance de calcul par token et un dixième de l'empreinte mémoire de son prédécesseur dans des contextes très longs. C'est pourquoi cette baisse de prix est permanente et non promotionnelle. Il ne s'agit pas d'une remise, mais d'un gain d'efficacité répercuté sur le client », a-t-il déclaré.

Un positionnement agressif sur le marché

À ces nouveaux tarifs, DeepSeek rend son V4-Pro environ 34 fois moins cher en sortie que GPT-5.5 et 29 fois moins que Claude 4.7, selon les calculs de Coin Academy. Ce positionnement tarifaire agressif intervient sur un marché de l'IA générative où la concurrence est particulièrement féroce.

Un modèle open weight

Comme les précédents modèles de DeepSeek, le V4-Pro est un modèle dit « open weight », ce qui permet aux développeurs de télécharger le code pour l'exécuter localement, voire de le modifier. Cette caractéristique le distingue de nombreux concurrents propriétaires et séduit une partie de la communauté des développeurs, attachée à la transparence et à la possibilité de personnalisation.

Des risques persistants

Malgré cette baisse de prix, les risques d'exposition et de fuites de données sensibles liés à l'utilisation de modèles d'IA hébergés par des entreprises chinoises n'ont pas changé. Les entreprises qui adoptent ces technologies doivent rester vigilantes quant à la protection de leurs données stratégiques.