ChatWise vs Cherry Studio : licence, restrictions des agents et facture d’API partagée

ChatWise et Cherry Studio sont tous deux des clients de bureau utilisant votre propre clé — aucun des deux éditeurs ne vous vend l’accès aux modèles — ; le seul coût éditeur qui distingue les deux éditions de bureau est donc la licence du client : ChatWise Pro est un paiement unique, affiché à 29 $ contre 49 $ barrés, tandis que l’édition Community de Cherry Studio est à 0 $ sous AGPL-3.0. Le choix qui vous coûte réellement quelque chose concerne le runtime agent, et les deux fonctionnent à l’inverse : l’agent de Cherry Studio exécute des serveurs MCP, mais sa documentation indique qu’il nécessite un endpoint au protocole Anthropic /v1/messages sur son runtime par défaut, tandis que le mode agent de ChatWise fonctionne avec votre fournisseur, mais désactive MCP. Prix relevés sur la page tarifaire de ChatWise et cherryai.com le 21 septembre 2026.

L’identité d’abord, car les deux noms prêtent fortement à confusion. ChatWise désigne ici le client d’IA de bureau disponible sur chatwise.app — vendu commercialement, sans dépôt source public, attribué par sa propre FAQ à un seul développeur open source, et dont les anciennes versions v0 étaient publiées dans le dépôt egoist/chatwise-releases. Il ne s’agit ni de chatwise.ai, un générateur de réponses pour les rencontres, ni de « Chatwise: AI Assistant » sur l’Apple App Store, qui appartient à une autre entreprise. Cherry Studio désigne ici le client de bureau AGPL-3.0 de CherryHQ disponible sur github.com/CherryHQ/cherry-studio, dont le site est cherryai.com. Il ne s’agit ni de cherrystudio.org, une entreprise de photographie de produits, ni de cherrystudiocn.com, un sosie non officiel qui publie sa propre page tarifaire avec des chiffres dont aucune source Cherry ne permet de retracer l’origine. Notez également que l’ancien domaine cherry-ai.com redirige désormais, et que l’hôte canonique de la documentation est docs.cherryai.com.cn, avec un miroir en anglais.

Cherry Studio contre ChatWise : qui devrait choisir lequel ?

Workflow. ChatWise est le produit le plus ciblé et le plus calme : un client de chat natif avec assistants, recherche Web, Artifacts, gestion des PDF et outils MCP, conçu pour une personne qui veut l’ouvrir rapidement et le laisser en arrière-plan. Cherry Studio est une station de travail : plusieurs fournisseurs configurés côte à côte, une base de connaissances, un espace Agent et un lanceur Code CLI qui installe les agents de codage en terminal et les connecte à un fournisseur déjà configuré, en filtrant ceux dont le type d’interface n’est pas compatible avec un CLI donné. Si vous voulez une seule application regroupant tous vos fournisseurs, choisissez Cherry Studio. Si vous voulez ouvrir une application pour parler à un modèle, choisissez ChatWise.

Modèle d’exécution et permissions. Lisez ceci avant le prix si vous comptez laisser un modèle agir sur votre machine. La documentation de l’agent de ChatWise fournit au modèle cinq outils intégrés — Bash, Write, Read, Edit et AskUserQuestion — charge les Agent Skills depuis ~/.claude/skills et ~/.agents/skills, prend en charge les sous-agents et une mémoire automatique désactivée par défaut, et affirme clairement : « Aucun sandboxing pour le moment. » Elle désactive également MCP et Artifacts dans la version preview. L’Agent de Cherry Studio adopte la forme inverse : les serveurs MCP sont liés à chaque Agent, et chaque appel d’outil s’exécute selon un mode de permission. Sa page des permissions en répertorie cinq — confirmer chaque action, accepter automatiquement les modifications, approbation intelligente, plan uniquement et accès complet — et précise que les runtimes n’offrent pas tous le même ensemble : seul le runtime Claude Agent possède les cinq, Pi n’a pas de mode plan uniquement et DeepSeek Harness n’a pas d’approbation intelligente. Une barrière d’approbation réglable implique une posture de risque différente de celle d’un outil shell sans sandbox ; c’est la principale raison de choisir l’un plutôt que l’autre.

Protocoles et barrières du plan. Cherry Studio publie une exigence stricte que la plupart des comparaisons omettent. Son tableau des types de fournisseurs classe les fournisseurs par protocole et désigne le type compatible avec Anthropic, /v1/messages, comme celui dont Cherry Agent a besoin ; sa page OpenRouter expose la conséquence, en conseillant de ne pas exécuter l’Agent via OpenRouter, car l’Agent nécessite le protocole natif d’Anthropic. Ainsi, une passerelle qui ne parle que chat completions peut servir le chat et la base de connaissances de Cherry Studio tout en étant inutilisable pour son Agent. Lisez cette exigence dans la portée exacte que lui donnent les documents. Elle est formulée pour le runtime Claude Agent, qui est celui par défaut de l’assistant de configuration ; la documentation n’indique pas le protocole nécessaire aux deux autres runtimes et décrit DeepSeek Harness comme compatible avec une variété de services de modèles. Non documenté ne signifie pas non pris en charge : considérez donc l’exigence Anthropic comme établie pour le runtime par défaut et comme une question ouverte pour Pi et DeepSeek Harness — et notez que le sélecteur de modèles filtre ceux qu’un runtime accepte, ce qui vous permettra de le découvrir. La barrière de ChatWise est commerciale plutôt que technique : l’offre gratuite est sous licence pour un usage personnel et non commercial — sa FAQ donne l’utilisation au sein d’une entreprise ou d’une organisation à but lucratif comme contre-exemple — ; l’usage commercial implique donc l’achat de Pro, et « Unlimited Tools (MCP) » figure dans la liste Pro, ce qui implique une limite de l’offre gratuite dont le chiffre n’est publié nulle part.

Parcours des coûts. Identique dans sa structure, différent dans son montant. Aucun des deux éditeurs ne facture les tokens ; les deux factures comprennent donc : la licence du client, les frais facturés par votre fournisseur d’API et, si vous exécutez un modèle local, le matériel. La ligne de licence de Cherry Studio est nulle et le produit fournit un fournisseur intégré gratuit, CherryAI, dont la documentation officielle indique que la liste des modèles gratuits, les quotas et les limites de débit sont envoyés depuis les serveurs de Cherry, ajustés périodiquement, et que la liste visible dans l’application constitue la seule autorité — c’est une bonne façon de commencer, pas une base pour planifier la capacité. La licence de ChatWise correspond à un paiement unique, et son équivalent d’une voie gratuite est la réutilisation d’un abonnement : son intégration GitHub Copilot se connecte par code appareil et utilise un abonnement Copilot, tandis que la page d’accueil annonce également la réutilisation de Claude Pro/Max.

Coût de migration. Asymétrique, et les deux directions comportent un piège. Quitter ChatWise vous coûte la licence : Pro est explicitement non remboursable, l’essai de 7 jours sans carte étant donné comme raison ; évaluez donc le produit pendant l’essai plutôt qu’après paiement. Quitter Cherry Studio ou y effectuer une mise à niveau vous impose de prendre soin de vos données : la page sur les différences entre V1 et V2 indique que la migration est à sens unique, que le bouton « Re-migrate » supprime les données V2 actuelles avant de les réimporter depuis les données V1 conservées au lieu de les fusionner, et que les identifiants OAuth Anthropic ne sont pas transférés ; ces clés doivent donc être saisies manuellement.

Ce que facture chaque éditeur

Informations relevées sur chatwise.app/pricing, cherryai.com et le site Enterprise de Cherry le 21 septembre 2026. Comme les 29 $ correspondent à une promotion avec une bannière indiquant une date de fin, prévoyez le prix catalogue de 49 $ si vous planifiez à plus de quelques jours, et confirmez le montant lors du paiement.

Versions et plateformes, et divergences entre les sources officielles

Deux pièges de version méritent d’être signalés, car ils tromperont une vérification superficielle. Premièrement, ne déduisez pas la version de ChatWise de son dépôt GitHub. egoist/chatwise-releases affiche encore v0.10.8 du 19 mars 2026 et semble abandonné ; ce n’est pas le cas. La note de migration explique que l’application de bureau a été réécrite avec Electron à partir de 26.3.0, que c’est de là que vient le schéma YEAR.MONTH.BUILD_ID, et que la dernière build v26 est téléchargée depuis la page d’accueil de ChatWise ; la page d’accueil et le changelog sont les endroits où apparaît 26.9.0. Deuxièmement, Cherry Studio publie sa version à deux endroits ; précisez donc celle dont vous parlez. La page de release GitHub affiche v2.1.0, publiée le 18 septembre 2026, et cherryai.com/download affichait la même v2.1.0 comme Stable Release lorsque les deux pages ont été vérifiées le 21 septembre 2026 — elles concordaient ce jour-là, mais la page de téléchargement étiquette une build « Stable Release » et classe les autres sous Previous Releases ; il s’agit donc d’un canal sélectionné, et non de la liste des tags — vérifiez les deux avant de figer une version. Le dépôt n’est pas archivé, et l’API GitHub signalait une poussée vers celui-ci la même semaine. La liste des plateformes de ChatWise ci-dessus provient des liens de téléchargement proposés par sa page d’accueil pour 26.9.0, et non d’une matrice de support publiée.

Votre propre clé : ce que chaque champ d’endpoint attend réellement

Cherry Studio se trouve sous Settings → Model Services → Add Provider, ce qui ouvre une boîte de dialogue Add Custom Provider. Le changement important de la v2 est qu’un fournisseur n’est plus une seule URL : la page des fournisseurs personnalisés indique que la boîte de dialogue propose par défaut des endpoints OpenAI et Anthropic, et ajoute OpenAI Responses, Gemini, une URL de base pour la génération d’images et une URL de base pour la retouche d’images derrière une option d’endpoints supplémentaires appelée More Settings, que le client étiquette 更多设置 (More options). Une seule entrée de fournisseur peut donc contenir à la fois l’endpoint de chat completions et celui de Messages de la même passerelle, ce qui est important compte tenu de la barrière imposée à l’Agent ci-dessus.

Le champ d’adresse attend une racine, et non un endpoint. La page des paramètres des services de modèles indique que lorsqu’un fournisseur vous donne https://xxx.com/v1/chat/completions, vous saisissez généralement uniquement https://xxx.com et Cherry Studio ajoute le reste, et qu’une adresse se terminant par # est utilisée telle quelle, sans ajout de chemin de version. Cette page ne publie délibérément aucune adresse Kunavo littérale pour Cherry Studio. La propre page de configuration Cherry Studio de Kunavo et l’annuaire des clients énoncent actuellement cette règle différemment, et aucune des deux n’a été confirmée par une requête réelle ici — suivez donc la règle d’ajout de Cherry Studio plutôt que l’une ou l’autre : saisissez l’origine sous laquelle se trouve l’URL /v1/chat/completions de votre fournisseur, ou collez cette URL complète et terminez-la par # afin que rien ne soit ajouté. Appuyez ensuite sur Get Model List, ajoutez les modèles souhaités et utilisez Test pour confirmer la configuration avant de vous y fier. Plusieurs clés sur un même fournisseur sont prises en charge et utilisées en rotation du début à la fin ; un fournisseur doit être activé, sinon ses modèles n’apparaîtront jamais dans le sélecteur.

ChatWise se trouve sous Settings → Providers → « + », puis choisissez un préréglage ou une configuration personnalisée, puis la clé et l’endpoint. Sa page des fournisseurs personnalisés indique qu’il peut intégrer tout service compatible avec OpenAI ou Anthropic ; son changelog ajoute que la version 26.5.2 a apporté la prise en charge de l’API Responses aux fournisseurs personnalisés compatibles avec OpenAI. Les modèles sont récupérés si l’endpoint expose une route /models, ou saisis manuellement sous forme d’ID de modèle, de nom d’affichage, d’indicateurs de capacité pour l’entrée image et vidéo ou audio, d’un indicateur de raisonnement et d’une longueur de contexte. Ces métadonnées déclarées manuellement constituent le risque discret : rien n’est découvert, donc un indicateur incorrect entraîne une fonctionnalité silencieusement défaillante, et tout chiffre de dépense affiché dans l’application reflète les valeurs que vous avez saisies. Le suffixe de l’URL de base pour un fournisseur personnalisé ChatWise n’est pas documenté, et la seule correspondance documentée — sur sa page proxy, pour les fournisseurs intégrés — écrit les bases OpenAI et Anthropic avec /v1, ce qui est l’inverse de la convention d’origine seule indiquée dans la référence de l’URL de base Anthropic de Kunavo. Lisez le libellé du champ dans l’application et vérifiez que la première requête aboutit, plutôt que de faire confiance à l’une ou l’autre forme.

Un effet secondaire de ChatWise est facile à déclencher : sa page d’observabilité prend en charge exactement un fournisseur, Cloudflare AI Gateway, et avertit que l’API Base URL du fournisseur concerné doit être vide, sinon l’observabilité ne sera pas activée. Définir une URL de base personnalisée désactive donc la seule journalisation des requêtes de ChatWise. Si vous avez besoin d’une visibilité par requête sur un endpoint personnalisé, obtenez-la plutôt dans le registre d’utilisation de votre fournisseur.

Une estimation détaillée pour la partie de la facture commune aux deux

Comme aucun des deux clients ne mesure les tokens, la facture des modèles repose sur le même calcul des deux côtés et le choix du client ne la modifie pas. Il s’agit d’estimations illustratives de tokens, et non de coûts mesurés par tâche ni d’un plafond de facturation. Supposons une requête courte de 1 500 tokens d’entrée et 700 tokens de sortie, ainsi qu’un tour documentaire de 100 000 tokens d’entrée et 1 200 tokens de sortie — le type de charge obtenu lorsqu’un long PDF ou un extrait de base de connaissances est injecté dans le contexte. Les tarifs sont ceux, en vigueur, du catalogue Kunavo par million de tokens ; la colonne mensuelle suppose 200 requêtes et 20 tours documentaires.

Deux constats. Premièrement, les échanges portant sur des documents dominent : selon ces hypothèses, les 20 échanges à contexte long représentent environ les deux tiers du coût mensuel sur chaque ligne, alors qu’ils ne constituent qu’un dixième des requêtes. Le paramètre à examiner dans chacun des deux clients est donc la quantité d’historique et le nombre de pièces jointes inclus dans chaque requête — pas le client que vous avez acheté. Deuxièmement, comparez ce coût à celui de la licence. À $4.37 par mois avec Claude Sonnet 5, le paiement unique de $29 pour ChatWise Pro équivaut à environ 6.6 mois de tokens, et il n’est jamais renouvelé ; avec une option moins chère comme Claude Haiku 4.5, à $2.18 par mois, le coût de la licence reste le montant le plus élevé pendant un certain temps. Le prix du client est négligeable pour un utilisateur intensif et détermine entièrement le choix pour un utilisateur occasionnel : déterminez donc à quelle catégorie vous appartenez avant de laisser $0 décider à votre place.

Le montant du catalogue de Kunavo constitue un plancher de facturation plutôt qu’un plafond : lorsque le fournisseur en amont communique son coût, la facture correspond au montant le plus élevé entre le coût du catalogue et le coût du fournisseur en amont multiplié par la majoration applicable. Les frais de cache et les outils externes ne sont pas inclus dans cet exemple. Le rechargement minimal est de $10 de crédit prépayé, qui alimente un solde plutôt que d’acheter un forfait — voir détails de la facturation. Le tarif affiché le plus bas et le moyen le moins cher d’achever une tâche sont deux questions différentes ; l’optimisation des coûts de l’IA traite cette différence, et la mise en cache des prompts couvre la remise que peuvent obtenir les tours avec long contexte, comme ceux de la deuxième colonne.

Comparaison des fonctionnalités

Compilation à partir de la documentation MCP de ChatWise, de sa page consacrée aux documents et de sa page consacrée aux agents, ainsi que de la page des outils Agent et de la page de création d’agent de Cherry Studio, toutes consultées le 21 septembre 2026. Les textes marketing et la documentation de Cherry Studio indiquent des nombres de fournisseurs différents et citent des versions de modèles qui ont depuis évolué ; considérez donc tout nombre ou nom de modèle affiché sur la page d’accueil de l’un ou l’autre fournisseur comme obsolète tant que la documentation ne l’a pas confirmé.

Si vous apportez une clé à l’un ou l’autre

Kunavo publie une page de configuration pour Cherry Studio, mais aucune pour ChatWise, et aucun des deux clients n’a été testé en conditions d’exécution avec api.kunavo.com — une référence de configuration publiée ne constitue pas un test de compatibilité, et tout ce qui précède a été lu dans la documentation de chaque fournisseur, plutôt que depuis une installation en fonctionnement. Ce qui est structurel plutôt que testé : Cherry Studio documente un point de terminaison /v1/messages au protocole Anthropic comme celui dont Cherry Agent a besoin dans son environnement d’exécution par défaut, et Kunavo expose un tel point de terminaison, documenté dans la référence de l’API Messages. Cela explique pourquoi la couverture des protocoles d’une passerelle est importante pour cette comparaison ; cela ne signifie pas que l’association a été testée de bout en bout.

L’ordre raisonnable est le suivant : gardez votre route actuelle opérationnelle, ajoutez la nouvelle à côté, exécutez une tâche limitée, puis consultez le montant effectivement enregistré par votre compte. Commencez par le guide d’intégration de Cherry Studio, vérifiez que l’adresse saisie respecte la règle d’ajout documentée par Cherry Studio avant de l’enregistrer, puis créez un compte Kunavo lorsque vous êtes prêt à approvisionner une clé. Pour la liste complète des clients et les formes de points de terminaison attendues par chacun, consultez le répertoire des clients IA et le guide de l’API compatible OpenAI.

Questions fréquentes

Chaque source citée ci-dessus a été vérifiée le 21 septembre 2026 : la page d’accueil, la page tarifaire et le journal des modifications de ChatWise, ainsi que sa documentation consacrée aux fournisseurs personnalisés, aux agents, aux documents, aux outils MCP, au proxy, à l’observabilité, à GitHub Copilot et à la migration v26 ; la page d’accueil, la page de téléchargement, le site destiné aux entreprises, la version GitHub v2.1.0 et l’enregistrement de l’API GitHub de Cherry Studio ; ainsi que le tableau des types de fournisseurs, la page des fournisseurs personnalisés, la page des paramètres des services de modèles, la page OpenRouter, la page CherryAI, la page Code CLI, la page V1-to-V2 et les pages de création d’agent, d’outils et d’autorisations de l’espace de travail Agent de Cherry Studio. La FAQ tarifaire de ChatWise, son journal des modifications et la page de téléchargement de Cherry Studio sont tous rendus par un script côté client ; une simple récupération de ces pages ne renvoie donc rien d’utile. Ces trois pages ont été consultées dans un navigateur. Les quatre produits portant le même nom mentionnés au deuxième paragraphe ont chacun été ouverts le même jour afin de confirmer qu’il s’agit de produits différents ; ils sont décrits plutôt que liés intentionnellement. La documentation chinoise de Cherry Studio a été lue dans sa version originale lorsqu’aucun miroir anglais n’existait ; les noms des modes d’autorisation et des outils utilisés ici sont donc des traductions de libellés chinois, et non des chaînes que vous verrez dans une version anglaise. Aucun des deux clients n’a été installé ni connecté à Kunavo, et aucune affirmation ici ne repose sur une requête effectuée par l’un d’eux. Les tarifs des tokens Kunavo proviennent du catalogue en temps réel, et chaque exemple en dollars ici correspond à un calcul illustratif de tokens, et non au coût mesuré d’une tâche.