Le modèle que vous payez est celui qui répond
Une API moins chère ne fait économiser de l’argent que si le modèle qui se trouve derrière est bien celui de l’étiquette. Le 11 novembre 2026, nous avons envoyé à chaque modèle vendu par le endpoint AIGROW les mêmes prompts qu’au même modèle chez son fabricant, puis nous avons comparé les réponses. Les 9 correspondaient, et deux lignes qui ne correspondaient pas ont été retirées du service.
Exécution du 11 novembre 2026, de 14:10 à 14:46 UTC. AIGROW est indépendant d’Anthropic, d’OpenAI, de Google et de xAI.
- Même appel d’outil que le fabricant
- 9 sur 9
- Mêmes tokens de prompt que le fabricant
- 7 sur 9
- Lignes qui ajoutent leur propre contexte
- 2
- Lignes retirées après échec
- 2
- Vendeurs d’API à prix cassés testés
- 12
Claude comparé à l’API d’Anthropic ; GPT, Gemini et Grok via OpenRouter
AIGROW compare chaque modèle vendu par son API au même modèle chez son fabricant : 12 questions à réponse unique, un appel d’outil et les tokens de prompt déclarés pour un prompt fixe. Le 11 novembre 2026, les 9 modèles en vente étaient conformes. Les résultats, la batterie de tests et un script pour refaire le test se trouvent ci-dessous.
Ce que l’exécution a révélé
Un modèle est conforme quand il répond à la batterie comme le modèle de son fabricant, effectue le même appel d’outil et déclare les mêmes tokens de prompt que son fabricant.
Les 9 modèles en vente ont tous atteint le score de leur éditeur sur la batterie de tests, à un élément près.
8 ont obtenu un score à un point près de celui de l’éditeur, sans aucun réglage modifié. Gemini 4 Argon a obtenu 7 sur 12 ainsi, et 12 sur 12 avec un niveau de raisonnement défini dans la requête, là où le modèle de Google obtient 11.
Un modèle plus faible sous un nom plus prestigieux y échoue : les lignes que nous avons rejetées ont obtenu 0 et 4 sur 12.
En novembre 2026, nous avons acheté du crédit auprès de 12 revendeurs d’API à prix cassés et exécuté ces contrôles sur ce qu’ils vendent. Chacun des 12 avait au moins une ligne défaillante. Une ligne vendue comme Claude Opus 5.5 a obtenu 4 sur 12 et une autre, vendue comme Claude Sonnet 5.5, a obtenu 0, là où les modèles d’Anthropic obtiennent 12.
Pour le même prompt, 7 modèles sur 9 ont signalé exactement les tokens de prompt que leur éditeur signale.
Les 2 autres lignes ajoutent leur propre contexte devant la requête : jusqu’à 258 tokens sur Gemini 4 Argon, et 2 094 sur 3 des 8 appels à Grok 4.7. Une ligne que nous avons écartée signalait environ 12 500 tokens de requête pour un appel d’outil d’environ 100.
2 lignes ont échoué à ce test et ne traitent plus de requêtes.
Une ligne de secours pour GPT-6.1 Sol a obtenu 0 sur 12, là où le modèle d’OpenAI obtient 12 : GPT-6.1 Sol n’a donc plus qu’une ligne et renvoie une erreur quand celle-ci est indisponible. Grok 4.3 signalait 21 tokens de prompt là où le point d’accès de xAI en signale 197, et répondait à une question sur lui-même par une phrase figée : il est donc retiré de la vente. Grok 4.7 est le Grok proposé.
Chaque modèle face à son fabricant
Le score correspond au nombre de bonnes réponses à la batterie ; Grok 4.7 a reçu 5 des 12 questions. Les tokens de prompt sont ceux déclarés pour les trois mêmes prompts : une réponse de deux mots, quatre questions courtes et un appel d’outil.
| Modèle | Ici | Chez le fabricant | Tokens de prompt | Appel d’outil |
|---|---|---|---|---|
| Comparé à l’API d’Anthropic | ||||
| Claude Fable 5.2 | 12 sur 12 | 12 sur 12 | Identique | Identique |
| Claude Opus 5.5 | 12 sur 12 | 12 sur 12 | Identique | Identique |
| Claude Sonnet 5.5 | 12 sur 12 | 12 sur 12 | Identique | Identique |
| Claude Fable 5.1 | 12 sur 12 | 12 sur 12 | Identique | Identique |
| Comparé au même modèle via OpenRouter | ||||
| GPT-6 Astra | 12 sur 12 | 12 sur 12 | Identique | Identique |
| GPT-6.1 Sol | 12 sur 12 | 12 sur 12 | Identique | Identique |
| GPT-6.1 Terra | 11 sur 1212 sur 12 avec un niveau de raisonnement réglé sur élevé | 12 sur 1211 sur 12 avec un niveau de raisonnement réglé sur élevé | Identique | Identique |
| Grok 4.7 | 5 sur 5 | 5 sur 5 | Jusqu’à 2 094 de plus | Identique |
| Gemini 4 Argon | 7 sur 1212 sur 12 avec un niveau de raisonnement réglé sur faible | 11 sur 126 sur 12 avec un niveau de raisonnement réglé sur faible | Jusqu’à 258 de plus | Identique |
Un modèle reste en vente lorsque sa meilleure exécution ici se situe à un élément près de celle de l’éditeur, que son appel d’outil est identique, que son bloc de réflexion est signé là où l’éditeur en signe un, et que ses tokens de requête correspondent à ceux de l’éditeur ou n’en diffèrent que par le contexte propre à la ligne, que cette page indique.
La batterie
12 questions à réponse unique, envoyées dans un seul message, sans outils. Le modèle doit raisonner pour y arriver, et un modèle qui devine en réussit quelques-unes. Le prompt est montré exactement tel que les modèles l’ont reçu.
Solve all 12 items exactly. You have no tools; reason carefully. Reply with ONLY 12 lines in the form `N: answer` (no words, no units, no thousands separators). 1: Sum of the decimal digits of 2^200. 2: Number of integer partitions of 50. 3: Number of twin prime pairs (p, p+2) with p < 3000. 4: Determinant of the matrix [[3, -1, 4, 2], [1, 5, -9, 2], [6, 5, 3, -5], [8, 9, -7, 9]]. 5: Day of the week (English) of 17 March 2031. 6: Length of the longest common subsequence of "AGGTABCXKQTRPLMZNVWY" and "GXTXAYBKQRTPLZMNWVYC". 7: Let f(n) be the number of Collatz steps to reach 1 (n -> n/2 if even, 3n+1 if odd). Let m be the n in 1..199 with the largest f(n) (smallest n on ties). Answer m*1000 + f(m). 8: The permutation at 0-indexed lexicographic position 31337 of the digits 01234567, written as 8 digits. 9: 7^222 mod 1009. 10: How many integers from 1 to 10000 have digit sum 19. 11: Number of derangements of 10 elements. 12: Number of occurrences of the letter r in: "the quick brown fox jumps over the lazy dog while seventeen irritated terriers hurriedly retrieve arbitrary forgotten rubber rings".
- Réponses exactes
- Une ligne est comptée quand elle correspond à la réponse attendue. Claude a été exécuté avec la réflexion adaptative. Les autres modèles l’ont été avec les réglages de départ de leur point d’accès, puis de nouveau avec un niveau de raisonnement défini là où les deux côtés partaient de réglages différents.
- Tokens de prompt
- La consommation que chaque point d’accès signale pour trois prompts fixes. Le tokenizer d’un modèle détermine le décompte : le modèle d’un autre éditeur signale donc un autre nombre, et une instruction cachée s’y ajoute.
- Appel d’outil
- Une requête avec un outil météo qui prend une ville et une unité. Les arguments doivent être ceux que renvoie le modèle de l’éditeur.
- Réflexion signée
- Anthropic signe le bloc de réflexion d’une réponse de Claude. Toutes les réponses de Claude obtenues ici comportaient ce bloc et sa signature.
- La référence
- Claude a été comparé à l’API d’Anthropic, appelée avec notre propre clé. GPT, Gemini et Grok ont été comparés au même modèle via OpenRouter, un routeur public.
- Quand
- Entre 14:10 et 14:46 UTC le 11 novembre 2026. Chaque appel constituait une nouvelle conversation, en streaming, et passait par la ligne qui sert le modèle, avant le décompte propre au point d’accès.
Quand une ligne diffère de son fabricant
Un même modèle peut fonctionner avec des réglages différents. Voici les écarts mesurés lors de l’exécution, avec leur effet sur la facture.
- Claude appelé directement
- Lors d’un appel direct à l’API avec réflexion adaptative, la ligne Claude a réfléchi plus longtemps que le point d’accès d’Anthropic sur certaines exécutions. Sur 8 exécutions de la batterie de tests, Claude Opus 5.5 a utilisé ici de 2 982 à 31 999 tokens de sortie, contre 2 883 à 7 903 sur 5 exécutions chez Anthropic. Une réponse de Claude Sonnet 5.5 est montée à 46 822 tokens de sortie pour un max_tokens de 32 000, et certains appels ont signalé 724 tokens de requête de plus qu’Anthropic pour la même requête. La ligne Claude coupe le texte au max_tokens fixé par une requête, si bien que le point d’accès ne facture aucun token de sortie Claude au-delà. En deçà, la sortie et ces tokens de requête sont facturés tels que rapportés : un appel direct qui réfléchit plus longtemps coûte donc plus cher.
- Claude via Claude Code
- Envoyée par Claude Code avec un niveau de raisonnement moyen, la batterie a consommé 1 438 tokens de sortie sur Claude Opus 5.5 et 1 992 sur Claude Fable 5.2, contre 5 564 et 1 578 chez Anthropic, avec toutes les réponses justes des deux côtés.
- Niveau de raisonnement
- Les lignes GPT-6.1 Terra et Gemini 4 Argon partent d’un niveau d’effort plus faible que le endpoint du fabricant quand la requête n’en précise aucun. GPT-6.1 Terra a obtenu 11 sur 12 dans ce cas, et 12 avec l’effort réglé sur high. Gemini 4 Argon a obtenu 7, puis 12 avec l’effort défini. Précisez reasoning_effort dans la requête quand la tâche l’exige.
- Plafond de sortie
- Les lignes GPT et la ligne Grok 4.7 ne s’arrêtent pas à max_tokens. Interrogées plus tard le même jour pour un long essai avec max_tokens fixé à 300, chacune a renvoyé l’essai complet, de 2 370 à 4 538 tokens de sortie, alors que les points d’accès d’OpenAI et de xAI s’arrêtent au plafond. Ces réponses sont facturées telles que livrées : indiquez donc la longueur souhaitée dans la requête. Claude et Gemini 4 Argon s’arrêtent au plafond, et Gemini 4 Argon relève à 128 tout plafond inférieur à 128 tokens.
- Contexte ajouté
- Deux lignes placent leurs propres tokens devant la requête, et le point d’accès les retire de la consommation qu’il affiche et facture : 288 sur Gemini 4 Argon et 1 200 sur Grok 4.7, un chiffre proche des 1 247 tokens de requête que le point d’accès de xAI indique pour une requête de deux mots. Les appels Grok 4.7 qui en ont indiqué davantage ont été facturés pour le reste. Le tableau présente le décompte propre à chaque ligne, avant cette soustraction : le script exécuté via le point d’accès indique donc moins de tokens de requête que l’éditeur sur ces deux modèles.
Lancez la vérification vous-même
Un seul fichier pour Node 18 ou version ultérieure, sans dépendances. Il envoie la batterie, un prompt court et un appel d’outil à un endpoint, et aussi au fabricant si vous lui fournissez une clé de celui-ci.
Ce endpoint
Affiche le score, les tokens de prompt et les arguments de l’appel d’outil.
MODEL_CHECK_KEY=ag_your_key node model-check.mjs claude-opus-5.5Face au fabricant
Avec une clé Anthropic pour Claude, ou une clé OpenRouter pour GPT, Gemini et Grok, il affiche les deux côtés et indique où ils diffèrent.
MODEL_CHECK_KEY=ag_your_key MAKER_KEY=sk-ant-your_key node model-check.mjs claude-opus-5.5
MODEL_CHECK_KEY=ag_your_key MAKER_KEY=sk-or-your_key node model-check.mjs gpt-6.1-solChaque requête est facturée normalement. C’est la batterie qui coûte le plus : quelques centimes de crédit pour la plupart des modèles, davantage quand un modèle réfléchit longtemps. Pour tester l’API d’un autre vendeur, indiquez son adresse avec --base.
Ce que cette page n’affirme pas
- Un seul jour
- Les résultats sont ceux du 11 novembre 2026. Les filières évoluent : le contrôle est donc relancé sur chaque modèle en vente la première semaine de chaque mois, avant qu’un modèle change de filière et avant la mise en vente d’un nouveau modèle, et un modèle qui échoue est retiré de la vente le jour même. Cette page porte la date de son dernier contrôle.
- Modèles d’un même fabricant
- Deux modèles performants d’un même fabricant peuvent tous deux répondre juste à chaque question et compter les tokens de la même façon. La batterie distingue un modèle d’un substitut plus faible et du modèle d’un autre fabricant. Elle ne peut pas dire lequel de deux modèles qui la réussissent tous deux a donné la réponse.
- Douze questions
- Une batterie courte repère un modèle plus faible, mais laisse passer les petites différences. Un score de 11 et un score de 12 sont ici le même résultat.
- Questions publiques
- Les questions et leurs réponses figurent dans le script : un vendeur pourrait donc y ajuster une ligne. Modifiez les nombres du script pour obtenir une batterie que personne n’a vue.
- La référence
- Seul Claude a été comparé directement à l’API de son fabricant. GPT, Gemini et Grok ont été comparés via OpenRouter, sans clé propre chez OpenAI, Google ou xAI.
- Où tournent les modèles
- AIGROW sert chaque modèle grâce à une capacité achetée auprès de plusieurs sources, qu’il ne nomme pas. Certains réglages, comme l’effort de raisonnement par défaut, peuvent différer de ceux du endpoint du fabricant, comme le montre la section ci-dessus.
- Aucune affiliation
- AIGROW est indépendant d’Anthropic, d’OpenAI, de Google et de xAI. Leurs noms indiquent ce que sert le endpoint et n’impliquent ni partenariat ni recommandation.
Questions sur les modèles authentiques
9 modèles, chacun vérifié face à son fabricant.
Commencez par le pack à 25 $US, puis lancez le script avec votre propre clé.
Vérification des modèles du 11 novembre 2026 · résultats et script sur cette page