LLM open source vs API : le vrai comparatif coût-qualité

Le débat open source contre API propriétaires tourne souvent au religieux. Nous avons préféré mesurer : six modèles, quatre tâches (résumé, extraction, classification, génération contrainte), 10 000 exemples, et une comptabilité complète incluant l'hébergement, la maintenance et le coût des erreurs.

Qualité : l'écart se resserre

Sur les tâches contraintes — extraction, classification — les meilleurs modèles ouverts atteignent 95 à 98 % du score des API leaders. L'écart persiste sur le raisonnement long et le suivi d'instructions complexes, où les modèles propriétaires gardent une à deux générations d'avance. Traduction pratique : si votre tâche tient en un prompt court avec un format de sortie strict, l'open source suffit.

« Ne payez pas un cerveau quand vous avez besoin d'un extracteur. »

Coût total : le tableau qui tranche

• Moins de 1M tokens/mois : API, sans hésiter (zéro infra, zéro astreinte).
• 1 à 50M tokens/mois : hybride — API pour le complexe, ouvert pour le volume.
• Plus de 50M tokens/mois sur tâche stable : self-hosted, ROI en 2 à 4 mois.
• Données sensibles ou latence < 300 ms : self-hosted, quel que soit le volume.

Le coût caché : vos erreurs

Un modèle à 2 % d'erreur en plus sur une tâche client-facing coûte plus cher en support et en churn que tout l'hébergement. Notre recommandation : évaluez d'abord la qualité sur vos données, calculez ensuite le prix. Dans 60 % des cas que nous avons audités, le modèle le moins cher au token était le plus cher au résultat.