Tarifs de l’API GPT 2026 — tarifs par token de GPT-6·GPT-5.6·GPT-5.5 et coût réel

L’API GPT est facturée selon un tarif d’entrée et de sortie par million de tokens ; il n’y a ni abonnement mensuel ni niveau gratuit. Cette page présente côte à côte les tarifs actuels des familles GPT-5 et GPT-6 et les tarifs publics d’OpenAI, fournit des exemples de calcul permettant de vérifier directement le coût d’une requête et explique les deux pièges qui influencent la facture (tokens de raisonnement et majoration pour les longs contextes), ainsi que la manière de payer depuis la Corée.

Les tarifs ont été vérifiés le 4 octobre 2026 — les tarifs publics d’OpenAI proviennent de openai.com/api/pricing, tandis que les tarifs Kunavo sont lus en temps réel dans le catalogue des modèles.

Tableau des tarifs des familles GPT-5 et GPT-6

La famille GPT-6 constitue la nouvelle génération d’OpenAI. GPT-6 Astra est sorti le 3 septembre 2026 comme modèle haut de gamme d’OpenAI, suivi de GPT-6 Sol et de GPT-6 Luna le 22 septembre 2026. OpenAI explique que ces deux modèles reposent sur les avancées ayant permis de créer GPT-6 Astra ; Sol est destiné au codage complexe et aux workflows d’agents, tandis que Luna est présenté comme « le modèle le plus efficace pour les tâches massives ciblées ». Les deux modèles disposent d’un contexte de 1,050,000 tokens et peuvent générer au maximum 128,000 tokens.

Le GPT le moins cher chez Kunavo est GPT-6 Luna ($0.04 / $0.20). GPT-6 Sol ($0.80 / $4.00) a un tarif de sortie inférieur à celui de GPT-5.6 Terra ($4.20). Toutefois, le tarif d’entrée est inférieur pour GPT-5.6 Terra ($0.70) ; lorsque les tokens d’entrée représentent plus de 2 fois les tokens de sortie, Terra est moins cher. Pour les tâches qui envoient un long prompt et reçoivent une réponse courte, calculez directement le coût des deux modèles avec les tarifs du tableau ci-dessus.

Combien coûte réellement une requête ?

Les seuls tableaux de tarifs ne donnent pas toujours une idée concrète ; vérifiez donc le calcul vous-même. Le code ci-dessous reprend exactement les chiffres du tableau ; il vous suffit de modifier le nombre de tokens pour obtenir le coût de votre propre charge de travail.

# Kunavo GPT 요율(1M 토큰당 USD): (input, output)
RATES = {
    "gpt-5-6-terra": (0.70, 4.20),
    "gpt-5-5":       (2.00, 12.00),
    "gpt-5-6-sol":   (2.00, 12.00),
    "gpt-6-sol":     (0.80, 4.00),
    "gpt-6-luna":    (0.04, 0.20),
}

def cost(model: str, in_tokens: int, out_tokens: int) -> float:
    i, o = RATES[model]
    # 주의: GPT-5 계열 추론 모델의 reasoning 토큰은 출력 요율로 과금됩니다.
    return in_tokens / 1_000_000 * i + out_tokens / 1_000_000 * o

print(cost("gpt-5-6-terra", 1_000, 300))  # 짧은 턴
print(cost("gpt-5-6-terra", 6_000, 500))  # RAG 답변
print(cost("gpt-5-5", 20_000, 3_000))     # 어려운 문제
print(cost("gpt-5-6-sol", 20_000, 3_000)) # GPT-5.6 플래그십
print(cost("gpt-6-sol", 20_000, 3_000))   # GPT-6 Sol
print(cost("gpt-6-luna", 1_000, 300))     # 가장 저렴한 짧은 턴

Les deux pièges qui influencent la facture

1. Les tokens de raisonnement sont facturés comme de la sortie. Les modèles de raisonnement de la famille GPT-5 génèrent des tokens de réflexion invisibles à l’écran, calculés au tarif de sortie. Même si la réponse tient en trois lignes, la facture peut ne pas correspondre au coût de trois lignes. La mesure d’économie la plus directe consiste à limiter max_tokens et à réduire l’intensité du raisonnement dans la mesure permise par la tâche.

2. Majoration pour les longs contextes. OpenAI applique aux requêtes dépassant 272 000 tokens en entrée un multiplicateur de 2× pour l’entrée et de 1,5× pour la sortie, à l’ensemble de la requête (y compris les tokens d’entrée mis en cache). Kunavo applique également cette même tranche à GPT-5.5, GPT-5.6 Sol·Terra et GPT-6 Astra·Sol·Luna. Dans cette tranche, les tarifs du tableau passent à 2× pour l’entrée et 1,5× pour la sortie, tandis que le taux de remise par rapport au tarif public reste identique. Pour les tâches à contexte volumineux, comme l’injection d’un document entier dans un RAG ou l’analyse d’une base de code, dépasser cette tranche peut influencer la facture davantage que le choix du modèle ; dans la mesure du possible, divisez donc les entrées afin de rester sous 272 000 tokens.

Intégrer un code OpenAI existant

Kunavo est compatible avec OpenAI ; il n’est donc pas nécessaire de changer de SDK. Il suffit de remplacer base_url sur une ligne et de changer la clé.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",   # 이 한 줄만 바꾸면 됩니다
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

La même clé permet d’appeler les modèles Claude, d’image et de vidéo — la liste des modèles se trouve dans le catalogue des modèles et les détails des points de terminaison dans le guide de démarrage rapide.

Paiement depuis la Corée

Le paiement est traité par Stripe et fonctionne par recharge prépayée. Les cartes de crédit et de débit nationales et internationales (Visa, Mastercard, Amex, JCB, UnionPay), Apple Pay et Google Pay sont prises en charge ; vous rechargez à partir de $10 minimum, le montant utilisé est déduit et le solde n’expire pas. Aucun compte OpenAI ni contrat distinct n’est nécessaire.

Si la page de paiement s’affiche en wons coréens, Kakao Pay, Naver Pay, PAYCO, Samsung Pay et les cartes nationales apparaissent également comme moyens de recharge Kunavo. Les cartes nationales incluent celles dont les paiements internationaux ne sont pas activés, tandis que Toss n’est pas pris en charge. Ces moyens servent à recharger le solde Kunavo et non à payer directement OpenAI. Les prix sont fixés en USD ; Stripe convertit le montant en wons selon le taux de change au moment du paiement, et ce taux inclut des frais de conversion de 2–4 % à la charge de l’acheteur (ils ne s’appliquent pas en cas de paiement en dollars, mais les moyens nationaux ci-dessus ne sont disponibles que pour les paiements en wons). Consultez la documentation des paiements pour connaître tous les moyens de paiement, et les tarifs et paiements de Claude API pour le récapitulatif concernant Claude.

Quatre leviers pour réduire les coûts

1. Réduisez la sortie. Les tokens de raisonnement compris, la sortie est la partie la plus chère. Limiter max_tokens et régler l’intensité du raisonnement sont les moyens les plus rapides d’économiser.
2. Abaissez le niveau du modèle en fonction de la taille du problème. Pour les tâches massives de classification, d’extraction ou de résumé, commencez par GPT-6 Luna, le GPT le moins cher, et ne passez à un niveau supérieur que s’il ne suffit pas. Le tarif de sortie de Luna est égal à celui de GPT-6 Astra, le modèle haut de gamme, divisé par 100.
3. Utilisez la mise en cache pour les contextes initiaux répétitifs (fonctionnement).
4. Regroupez les tâches qui ne nécessitent pas de temps réel. Si l’utilisateur n’a pas besoin d’attendre, l’exécution simultanée peut augmenter le débit.

Si le paiement de l’API OpenAI est bloqué, consultez Comment payer l’API OpenAI.

Questions fréquentes