Famille API GPT
Utilisez une seule API EvoLink pour accéder à tous les modèles GPT-5. Comparez GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.2 et GPT-5.1 sur les tarifs, le context window, la qualité de raisonnement et les capacités — puis choisissez le modèle adapté à votre charge de travail.
4 modèles
Différentes forces et niveaux de prix
Accès API unifié
Compatible OpenAI, onboarding rapide
Choisir par workflow
Associer le modèle à la tâche avant d'intégrer
Comparer les modèles GPT
Choisissez selon votre contrainte principale : profondeur de raisonnement, taille du context ou coût.
| Modèle | Idéal pour | Entrée / MTok | Sortie / MTok | Context | Entrée en cache |
|---|---|---|---|---|---|
GPT-5.5 Phare | Raisonnement de pointe, tâches les plus exigeantes et qualité de sortie premium. | $4.00 | $24.00 | 1M | $0.40 |
GPT-5.4 Ancien phare | Raisonnement complexe, analyse de context 1M+, utilisation de l'ordinateur et orchestration d'agents. | $2.00 | $12.00 | 1.05M | $0.20 |
GPT-5.2 Meilleur rapport qualité-prix | Codage en production, raisonnement et conversations multi-tours avec un context de 400K. | $1.75 | $14.00 | 400K | $0.175 |
GPT-5.1 Économique | Tâches à fort volume où le coût prime : résumé, classification et génération. | $1.25 | $10.00 | 400K | $0.125 |
Comment choisir le bon modèle GPT
Suivez ces 4 règles pour affiner votre choix.
Commencez par la complexité de la tâche
Raisonnement complexe, génération de code, utilisation d'outils multi-tours et sortie haute précision — commencez avec GPT-5.5.
Puis vérifiez la longueur du context
Documents longs, codebases, logs, articles de recherche, historique multi-tours — comparez GPT-5.4.
Puis vérifiez la fréquence d'appels
Support, résumé, classification, étiquetage, traitement de texte par lots — comparez GPT-5.2 ou GPT-5.1.
Enfin, faut-il fixer un modèle ?
Si le même workflow mélange tâches légères et lourdes, envisagez EvoLink Smart Router au lieu de coder en dur un modèle pour chaque étape.
Smart Router →Si vous connaissez déjà votre type de tâche, trouvez le point de départ recommandé dans le tableau ci-dessous.
Choisir un modèle GPT par workflow : raisonnement, code, résumé et tâches à fort volume
Associez votre tâche principale au bon modèle GPT.
| Votre tâche | Départ recommandé | Bon choix si… | À surveiller |
|---|---|---|---|
| Raisonnement complexe et code | GPT-5.5 | Vous avez besoin d'une précision élevée, d'un raisonnement multi-étapes, de génération de code, d'utilisation d'outils ou de décomposition de problèmes complexes | Coût plus élevé — non recommandé pour les tâches simples à haute fréquence |
| Analyse de documents longs ou de codebases | GPT-5.4 | Votre input est long — contrats, articles, logs, codebases ou context multi-tours | Surveillez le coût des tokens d'entrée — estimez la taille du context d'abord |
| Q&A quotidien, résumé, classification | GPT-5.2 | Vous avez besoin de résultats stables tout en maîtrisant les coûts | Bon point de départ par défaut pour la plupart des tâches en production |
| Tâches légères à haute fréquence | GPT-5.1 | Les tâches sont simples, le volume d'appels est élevé et la sensibilité au coût est prioritaire | Non adapté au raisonnement complexe ou aux sorties à haute valeur |
| Tâches textuelles de complexité mixte | EvoLink Smart Router | Le même workflow contient des tâches simples et complexes | Idéal quand vous ne voulez pas maintenir une logique de routage de modèle manuelle |
Workflows API GPT : agents, chat, résumé et traitement de contenu
Découvrez comment les modèles GPT s'intègrent dans des produits réels, des agents et des pipelines de traitement de contenu.
Raisonnement et code
Pour la génération de code, la correction de bugs, la création de cas de test, l'analyse logique complexe et les agents avec appel d'outils. Si la sortie affecte directement la qualité du produit ou l'efficacité du développement, commencez les tests avec GPT-5.5. Si le context est particulièrement long, comparez GPT-5.4.
Chat et support à fort volume
Pour les bots de support, les assistants in-app, le Q&A sur base de connaissances et les conversations multi-tours à haute fréquence. Si la valeur par requête est faible mais le volume élevé, testez d'abord GPT-5.2, puis faites des tests de charge avec GPT-5.1.
Résumé et classification
Pour les résumés de textes longs, la classification par tags, l'extraction structurée, la catégorisation d'avis et le traitement de contenu par lots. Ces tâches n'ont généralement pas besoin du modèle le plus puissant — GPT-5.2 offre souvent un meilleur équilibre entre qualité et coût.
Routage d'agents et tâches textuelles mixtes
Pour les workflows où classification simple, récupération, raisonnement et génération coexistent dans le même pipeline. Si vous ne voulez pas coder en dur un modèle pour chaque étape, utilisez EvoLink Smart Router pour gérer le routage au niveau API via evolink/auto.
Explorer chaque modèle GPT
Utilisez cette page pour comparer, puis visitez les pages individuelles des modèles pour les détails tarifaires, l'accès au playground et les guides d'intégration.
Accédez aux modèles GPT via une seule API EvoLink
Tous les modèles GPT sont disponibles via une seule clé API EvoLink et un endpoint compatible OpenAI. Passez de GPT-5.5 à GPT-5.4, GPT-5.2 ou GPT-5.1 en changeant le paramètre model — aucun compte ni clé supplémentaire nécessaire.
Passez de model="gpt-5.5" à model="gpt-5.2" sans reconstruire votre intégration.Comment évaluer le coût de l'API GPT : raisonnement complexe, context long et tâches à haute fréquence
Le raisonnement complexe amplifie le coût de sortie
Le raisonnement complexe, la génération de code et l'utilisation d'outils multi-tours tendent à produire des sorties plus longues et fonctionnent mieux avec des modèles plus performants. Si la valeur de la tâche est élevée, la qualité de GPT-5.5 peut compter plus que le coût. Pour les tâches simples, ne choisissez pas par défaut le modèle le plus puissant.
Le context long amplifie le coût d'entrée
L'analyse de documents, la compréhension de codebases, le traitement de logs et le résumé de recherches génèrent de grands volumes de tokens d'entrée. Si le goulot d'étranglement est la longueur de l'input plutôt que la profondeur de raisonnement, GPT-5.4 peut être plus approprié.
Les tâches à haute fréquence nécessitent un faible coût unitaire
Support, résumé, classification et étiquetage à fort volume doivent prioriser le coût unitaire. Testez d'abord GPT-5.2 pour la qualité, puis essayez GPT-5.1 pour voir si vous pouvez réduire davantage les coûts.
Résumé des tarifs
Tous les modèles GPT-5 utilisent une tarification par token avec des réductions sur les entrées en cache. EvoLink affiche les tarifs actuels sur chaque page de modèle, y compris les routes GPT-5.5 et GPT-5.4.
GPT-5.5
$4.00 input
$24.00 output
Context: 1M
Option GPT la plus récente sur EvoLink avec 1M context, 128K de sortie max. et support des outils. Tarifs EvoLink : $4.00/$24.00 par 1M tokens (20% en dessous d'OpenAI en direct).
GPT-5.4
$2.00 input
$12.00 output
Context: 1.05M
Ancien modèle phare avec un context de 1,05M, l'utilisation de l'ordinateur et -20 % via EvoLink ($2.00/$12.00).
GPT-5.2
$1.75 input
$14.00 output
Context: 400K
Meilleur rapport qualité-prix pour les charges de travail de raisonnement et de codage en production avec un context de 400K.
GPT-5.1
$1.25 input
$10.00 output
Context: 400K
Niveau économique pour les tâches à fort volume où le coût prime.
Guides GPT associés
Utilisez la page de la famille pour comparer les modèles, puis consultez les guides pour les détails tarifaires, les comparaisons et l'intégration.
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