Tarifs Gemini API : budget avant et après les hausses

Comparer Gemini API avant et après les hausses

Gemini 4 Argon coûte $2 en entrée/$10 en sortie par million de tokens jusqu’au 30 novembre 2026, puis $4/$20 dès le 1er décembre. Gemini 3.8 Flash suit un mois plus tard : $0.75/$3.75 jusqu’au 31 décembre, puis $1.50/$7.50 le 1er janvier 2027. Aucun changement d’image n’est annoncé pour Nano Banana 2.1 dans les éléments vérifiés. Les dates viennent de la page tarifaire Google.

Selon les prix Orux AI publiés le 29 octobre 2026, Argon vaut 132/660 Credits ($0.66/$3.30) et 3.8 Flash 42/210 Credits ($0.21/$1.05) par million de tokens entrants/sortants. Les tableaux présentent les modes ordinaires comparés ici, l’effet mensuel et les facteurs réels : réflexion, cache et offre gratuite.

Revue de traduction du 1er novembre 2026 : Standard, Batch, Flex et Priority sont comparés ; Contributor sur invitation est exclu. Google indique qu’Argon ne gère que le cache implicite, pas explicite. Les conseils de cache ne prouvent donc pas l’accès à une API de cache explicite.

Ce qui change et quand

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Google donne des dates, pas d’heure. Pour les tâches sensibles au coût autour du changement, prévoyez prudemment que le nouveau tarif puisse commencer dès le début du 1er décembre dans un fuseau quelconque. Aucune exception pour les clients existants n’est indiquée : intégrez le nouveau prix à l’usage payant prévu.

Tarifs Gemini 4 Argon

Par million de tokens. Google vient de la page Gemini API ; Orux AI est l’instantané du 29 octobre 2026. 1 Credit=$0.005.

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Dans cet instantané, Orux AI représente 33% du Standard Google. Trois informations Google comptent pour le budget :

• Argon ne figure pas dans l’offre gratuite Google.
• Le prix est unique, sans supplément de contexte long, quelle que soit la longueur du prompt.
• Les tokens de réflexion sont comptés et facturés en sortie. Une courte réponse visible peut cacher une longue réflexion facturée.

Orux AI ne fournit pas le traitement par lots ; Batch et Flex sont des options Google directes. Le 29 octobre, le tarif ordinaire Argon d’Orux était aussi inférieur au Batch Google d’alors.

Tarifs Gemini 3.8 Flash

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Google facture aussi le stockage du contexte en cache $0.50 par million de tokens et par heure, puis $1.00 au 1er janvier. Contrairement à Argon, Standard de 3.8 Flash dispose d’une offre gratuite pour prototypage avec limites de débit.

Orux AI représente 28% du Standard d’alors. Flash facture également la réflexion en sortie et n’a pas de tranche de contexte long.

Images Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 est le modèle d’image Google dans Gemini API. La sortie image coûte $30 par million de tokens, Google fournissant aussi sa conversion par image. Texte et images entrants ajoutent $1.50 par million ; texte ou réflexion en sortie coûtent $7.50.

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Deux réserves doivent être explicites. En 1K et 2K, Batch Google est environ 7% moins cher qu’Orux AI ; pour de gros lots offline pouvant attendre, la voie directe coûte moins. Le prix par image Google exclut entrée et réflexion ; Orux AI facture un montant fixe par image réussie et résolution, références incluses.

Aucune hausse n’est annoncée pour Nano Banana 2.1. Le guide API Nano Banana 2.1, en anglais traite paramètres, édition avec références et script exécutable.

Budget mensuel avant et après

Trois volumes, rapport entrée/sortie 5:1 et sans cache. Google utilise Standard.

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Les colonnes Orux AI reprennent les tarifs du 29 octobre 2026. Aucun changement lié aux dates Google n’a été annoncé ; vérifiez les pages de modèle si cela évolue.

À trafic identique, une équipe payant $400 mensuels pour Argon chez Google passerait à $800 en décembre. Trois leviers sont à examiner :

1. Exploiter le cache. La lecture Argon Google vaut 5% de l’entrée avant et après la hausse ; seul le cache implicite est pris en charge.
2. Envoyer les tâches tolérantes à 3.8 Flash. Même après le 1er janvier, Standard $1.50/$7.50 reste bien sous Argon $4/$20.
3. Limiter la réflexion. Elle est facturée en sortie, souvent la colonne qui augmente le plus. Réglez max_tokens, mesurez completion_tokens et ne laissez pas le plafond maximal sur des tâches simples.

Tokens de réflexion et max_tokens

Google facture la réflexion au prix de sortie pour Argon et 3.8 Flash. Les pages Gemini Orux indiquent que max_tokens borne ensemble réponse et raisonnement.

Trop bas, le budget peut être consommé à réfléchir, avec réponse courte ou vide néanmoins facturée. Trop haut sur un prompt simple, il peut payer une réflexion inutile. Une approche pratique est de commencer vers 2,048 pour les tâches normales, de relever un jour réel de completion_tokens, puis d’ajuster.

Changer avant le 1er décembre ?

Pas automatiquement. Une hausse justifie une mesure, pas une migration immédiate. Avant la production, répondez à trois questions avec vos propres journaux.

Combien de trafic Argon exige vraiment Argon ? Google le positionne sur code complexe, agents, mathématiques et science. Classification, extraction, résumés courts et routage n’exigent pas toujours le même niveau. Essayez quelques centaines de demandes réelles sur 3.8 Flash ; si la majorité convient, ce trafic peut coûter moins de la moitié du tarif Argon de décembre, même après la hausse Flash de janvier.

Où part la sortie ? Comparez completion_tokens et longueur visible. Si la réflexion domine, resserrer max_tokens ou simplifier le prompt peut économiser plus qu’un changement de modèle.

Quelle entrée se répète ? Prompts système, outils et documents identiques sont candidats au cache. La lecture Argon Google reste 5% de l’entrée après le 1er décembre.

Pour comparer d’autres fournisseurs, gardez prompts, max_tokens et notation identiques. Dans une interface compatible OpenAI, changer model prend une ligne et limite la dépendance au code spécifique du fournisseur.

Appeler Gemini via une interface compatible OpenAI

Orux AI expose les deux chats via https://orux.top/api/v1/chat/completions. Le SDK Python OpenAI fonctionne en changeant base_url et l’alias. Le script diffuse Argon puis projette le même volume mensuel aux différents tarifs.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://orux.top/api/v1", api_key=os.environ["ORUX_API_KEY"])

stream = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-argon",          # or "gemini-3.8-flash"
    messages=[{"role": "user", "content": "List three risks of migrating a cron job to a queue."}],
    max_tokens=2048,                 # covers reasoning + visible answer
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)
usage = None
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    if chunk.usage:
        usage = chunk.usage
print()

# USD per 1M tokens (input, output). Orux AI rates converted at 1 Credit = $0.005.
RATES = {
    "Google Argon until Nov 30": (2.00, 10.00),
    "Google Argon from Dec 1":   (4.00, 20.00),
    "Orux AI Argon (Oct 29)":    (0.66, 3.30),
    "Google Flash until Dec 31": (0.75, 3.75),
    "Google Flash from Jan 1":   (1.50, 7.50),
    "Orux AI Flash (Oct 29)":    (0.21, 1.05),
}

def monthly(in_m: float, out_m: float) -> None:
    """in_m / out_m: millions of tokens per month."""
    for name, (i, o) in RATES.items():
        print(f"{name:28s} ${in_m * i + out_m * o:,.2f}")

if usage:
    print(f"this call: {usage.prompt_tokens} in / {usage.completion_tokens} out")
monthly(100, 20)

L’arrivée de usage via stream_options dépend du client et du modèle. Si usage reste vide, utilisez une demande sans streaming pour les comptes. Pour comparer Argon, Claude Sonnet 5.5 et GPT-6 Luna sur un prompt, changez model. Le comparatif triple, en anglais le montre ; le guide Claude, en anglais donne les tableaux Anthropic.

FAQ

Q.Quand Gemini 4 Argon devient-il plus cher ?

Le 1er décembre 2026. Google indique $2 en entrée/$10 en sortie par million jusqu’au 30 novembre, puis $4/$20. Batch, Flex et Priority comparés doublent ce jour ; la lecture de cache passe de $0.10 à $0.20.

Q.Gemini API a-t-il une offre gratuite ?

Gemini 3.8 Flash a une offre Standard gratuite avec limites. Argon et Nano Banana 2.1 n’en ont pas. Orux AI utilise un solde prépayé par requête, sans offre gratuite de ce type ni abonnement ; les échecs ne sont pas facturés.

Q.Les tokens de réflexion sont-ils facturés ?

Oui. Google les compte en sortie sur Argon et 3.8 Flash. Sur Orux AI, max_tokens limite réflexion et réponse visible ensemble. Réglez-le et surveillez completion_tokens dans usage.

Q.Combien coûte une image Nano Banana 2.1 ?

Google Standard liste $0.0336 en 1K, $0.0504 en 2K, $0.113 en 4K ; Batch vaut environ la moitié, hors entrée. Au 29 octobre 2026, Orux AI facture 3.6,5.4,8.1 Credits ($0.018,$0.027,$0.0405) par image réussie.

Q.Orux AI changera-t-il le 1er décembre ?

Orux AI n’a pas annoncé de changement lié à Google. Les tarifs ici datent du 29 octobre 2026. Les prix actuels et leurs changements figurent sur chaque page de modèle ; vérifiez avant un gros traitement.

Sources et vérification des prix

Prix vérifiés le 2026-10-29, sources de traduction revues le 2026-11-01. Tarifs, dates, gratuité et réflexion : prix Gemini API. Versions et routage : historique. Orux AI : Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash, Nano Banana 2.1.