J'ai payé Anthropic 1 892,38 $US sur 13 mois. Cela correspondait à Claude Code Max à 200 $ par mois, auxquels s'ajoutaient 20 à 100 $ pour Codex d'OpenAI. Au total, entre 200 et 300 $ chaque mois uniquement pour les outils d'IA.
J'ai annulé Claude Max en avril. J'en ai parlé — à plusieurs reprises. Chaque billet était une tentative honnête de comprendre la configuration idéale alors que les outils changeaient sans cesse sous mes pieds.
Il y a deux mois, j'ai complètement arrêté de jongler entre deux outils. Je suis passé à un seul modèle — DeepSeek V4 Pro avec High Thinking — via un seul agent de codage. Voici ce qui s'est réellement passé.
Juin : 57,01 $. Juillet : 33,09 $.
Ma facture DeepSeek de juin : 4,1 milliards de jetons traités, 57,01 $ au total.
Juillet : 2,1 milliards de jetons, 33,09 $. La baisse s'explique en partie par l'achèvement d'un énorme projet de localisation en juin, et en partie parce que je me suis amélioré en ingénierie de prompt — des prompts plus courts, moins de tentatives, même qualité de sortie.
Total des deux mois : 90,10 $. C'est moins de la moitié de ce que je payais pour un seul mois de Claude Max. Moins d'un tiers si l'on ajoute l'abonnement Codex par-dessus.
La première question que tout le monde pose quand vous réduisez vos coûts de 75 %, c'est : « Avez-vous ralenti ? » Voici la réponse.
786 commits. 4 produits. Zéro ralentissement.
Je suis mon travail via git. Ce n'est pas un indicateur de productivité parfait — le nombre de lignes ne veut rien dire, et un seul commit peut représenter aussi bien une correction de faute de frappe qu'une migration de base de données. Mais en tendance, cela donne une indication réelle.
Entre le 1er juin et le 31 juillet 2026, sur les quatre produits que je maintiens :
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DIALOGUE (plateforme de podcast) : 382 commits. Lancement d'un réseau de podcasts pour la Coupe du Monde en 6 langues avec publication automatisée sur YouTube, Spotify et Apple Podcasts. Création d'un calendrier éditorial SEO de 41 articles sur 8 semaines. Mise en place d'un cadre complet d'évaluation de pipeline avec 40 épisodes et un juge LLM notant 7 dimensions par épisode.
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chandlernguyen.com (ce site + Ask Sydney) : 168 commits. Localisation complète de ma formation professionnelle en 7 modules vers le japonais — chaque vidéo, diaporama, modèle et guide d'accompagnement. Création d'un cadre d'évaluation de 30 questions pour Ask Sydney avec points de contrôle, notation par un LLM comme juge et récupération directe depuis Supabase. Restructuration du prompt système de 8 000 caractères de Sydney à partir de zéro. Refonte du flux éditorial de la page d'accueil.
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Prova (coach de création IA) : 228 commits. Livraison de séquences de curriculum unifiées pour trois personas. Création d'une expérience native pour iPad avec des motifs master-detail et du glisser-déposer. Ajout de la synchronisation des brouillons entre appareils. Création de chemins de réinitialisation guidés par un brief avec logique de report.
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STRAŦUM (intelligence marketing) : 8 commits. Période calme — synchronisations de documents, mises à jour de dépendances, correction d'une authentification unique Apple. Parfois, ne rien livrer est la bonne décision.
Je n'étais pas en train de ralentir. Au contraire, j'accélérais — 786 commits en deux mois, c'est ma période la plus productive depuis que j'ai commencé à construire publiquement en 2023.
Le modèle : DeepSeek V4 Pro avec High Thinking
Le modèle que j'utilise n'est pas l'option la moins chère de DeepSeek. V4 Flash coûte 0,14 $ par million de jetons en entrée (cache miss) et 0,28 $ par million en sortie. J'ai pris la version Pro — 0,435 $ par million en entrée, 0,87 $ par million en sortie — avec le mode High Thinking activé. Ce n'est pas la configuration la moins chère. Mais quand la facture totale est de 33 $ par mois, j'ai la flemme de changer :D.
Je vais commencer à utiliser Flash davantage à partir de maintenant. Mais cela en dit long sur la psychologie des outils bon marché : quand le coût est suffisamment bas, on arrête d'optimiser. On construit, tout simplement.
Le multiplicateur de cache dont personne ne parle
Voici la partie la plus importante, celle qui rend possibles les chiffres affichés ci-dessus.
OpenCode, l'agent de codage que j'utilise, maintient un cache de prompt DeepSeek. Mon taux de succès du cache tourne à plus de 90-95 %. Cela transforme complètement l'économie :
| Type de jeton | Prix par million de jetons |
|---|---|
| Entrée (cache miss) | 0,435 $ |
| Entrée (cache hit) | 0,003625 $ |
| Sortie | 0,87 $ |
Les jetons d'entrée avec cache hit coûtent 120 fois moins cher que ceux avec cache miss. Avec plus de 90 % de succès cache, votre coût d'entrée effectif est une erreur d'arrondi. La majeure partie de ce que vous payez est la sortie — le code généré, les réponses réelles. C'est cette architecture qui rend possible une facture de 33 $/mois avec une utilisation intensive.
Sans le cache, 4,1 milliards de jetons d'entrée à 0,435 $ par million coûteraient environ 1 780 $ — rien que pour le mois de juin. Avec 95 % de succès cache, le coût d'entrée effectif tombe à environ 7 $. Le modèle est bon marché. Le cache le rend gratuit.
À quoi ressemble la qualité à ce prix
La question honnête : DeepSeek V4 Pro produit-il la même qualité que ce que j'obtenais avec la combinaison Claude Max à 200 $/mois + Codex ?
La réponse est : cela dépend de ce que vous mesurez, mais pour mes charges de travail, l'écart est faible et se réduit.
Pour le codage : OpenCode + DeepSeek gère la même gamme de travaux que je faisais avec Claude Code et Codex — TypeScript, React, Next.js, FastAPI, Python, Swift, migrations de bases de données, configurations YAML, scripts shell. La différence d'efficacité en jetons que j'avais remarquée avec Codex (environ 3 fois moins de jetons que Claude pour un travail équivalent, comme je l'ai mentionné dans mes billets de mars) se retrouve ici aussi, mais d'une manière différente — DeepSeek est plus concis. Vous obtenez moins de commentaires, plus de code.
Pour la rédaction : J'utilise le même modèle DeepSeek pour écrire — articles de blog, contenu de cours, prompts système — directement dans OpenCode. Le cycle d'édition est différent de ce à quoi j'étais habitué avec Claude. Le style par défaut de Claude est plus peaufiné ; DeepSeek est plus direct. Aucun n'est meilleur. On ajuste ses prompts.
Pour l'évaluation de Sydney : Après avoir basculé Ask Sydney sur DeepSeek, j'ai mené une évaluation de 30 questions avec un juge LLM. Les résultats : la qualité de récupération est restée inchangée, la précision des citations a obtenu une moyenne de 4,2/5, et la fidélité de la voix — à quel point Sydney sonne comme moi — a obtenu 4,4/5. What di...