Fin avril, DeepSeek a accordé une réduction de 75% sur le V4-Pro dans le cadre d'une promotion limitée dans le temps, et tout le monde s'attendait à une hausse des prix fin mai. Le 23 mai, l'entreprise a annoncé dans la console API qu'après la fin de la promotion, le prix catalogue resterait au niveau actuel – non pas temporaire, mais permanent.
Le prix du V4-Pro par million de tokens a été fixé à 0,435 $ pour l'entrée et 0,87 $ pour la sortie, contre 1,74 $ et 3,48 $. En euros, cela équivaut à environ 0,40 € à 0,80 € par million de tokens, réduisant toute la gamme de prix au quart du niveau d'origine.
Temporaire devient permanent : un jeu différent
Dans le cercle de l'IA chinois, les promotions de prix d'API suivent le même schéma depuis des années : lancer une nouvelle version, offrir une réduction limitée dans le temps pour attirer les utilisateurs, revenir au prix d'origine à la fin de la période, puis réduire la version suivante. Les prix bas à court terme correspondent à la phase de montée en capacité et d'acquisition d'utilisateurs, tandis que les modèles financiers des entreprises fonctionnent encore avec les prix d'origine – car personne n'ose inclure un prix qui pourrait augmenter le mois suivant dans les budgets de projet.
DeepSeek a inversé cela. Il utilise le prix promotionnel comme ancre, et le prix à long terme suivra cette ligne. Cela signifie que l'entreprise a calculé qu'à 0,87 $ par million de tokens de sortie, elle peut couvrir l'amortissement du matériel, l'électricité et l'amortissement de la R&D. Et elle dit publiquement à tous les développeurs que c'est le prix à long terme, sûr à inclure dans les contrats d'approvisionnement.
Pour les acheteurs, c'est ce qui compte vraiment. Les prix promotionnels temporaires sont trop risqués pour les projets importants ; les prix permanents peuvent être utilisés.
0,87 $/M de sortie : les concurrents occidentaux n'existent presque pas
Comparaison des prix des tokens de sortie des modèles de pointe :
- Claude Opus 4.7 : 75 $ par million de tokens
- GPT-5.5 : 10 $
- Gemini 3.5 Pro : environ 10 $
- DeepSeek V4-Pro (prix permanent) : 0,87 $
C'est près de 90 fois moins cher que Claude Opus et plus de 11 fois moins cher que GPT-5.5. Le prix du cache hit pour l'entrée est encore plus agressif – 0,003625 $ par million de tokens, presque nul. Pour les scénarios comme la récupération lourde de RAG ou les conversations multi-tours d'agents qui alimentent répétitivement le contexte dans le modèle, plus le cache est utilisé, plus les économies sont importantes.
Dans les benchmarks, le V4-Pro est toujours en retard par rapport au Claude Opus 4.7 et au GPT-5.5, mais l'écart s'est réduit d'une génération complète à 'légèrement plus faible dans la même génération'. Pour de nombreux cas d'utilisation en entreprise – service client, traitement de données, génération par lots, questions-réponses de connaissances internes – cet écart de performance est suffisamment faible pour que les économies de coûts puissent financer l'embauche de deux ingénieurs supplémentaires.
Huawei est le véritable pilier derrière ce prix
La capacité de DeepSeek à réduire les prix de manière aussi agressive n'est pas une concession unilatérale. La série V4 a été conçue dès le départ pour s'adapter à la ligne Ascend 950 de Huawei. L'Ascend 950PR vient d'entrer en production de masse le mois dernier, et Huawei s'attend à ce que ses revenus de puces IA doublent, passant de 7,5 milliards de dollars l'année dernière à 12 milliards de dollars cette année – plus les clients de grands modèles comme V4 l'utilisent en profondeur, plus les expéditions d'Ascend sont importantes.
Contourner les GPU NVIDIA signifie que les coûts matériels de DeepSeek ne sont pas affectés par les contrôles à l'exportation américains et ne sont plus liés au rythme de mise à jour générationnelle de NVIDIA. Jensen Huang a déclaré la semaine dernière à Sara Eisen de CNBC directement : 'La demande en Chine est assez importante. Huawei est très, très fort... Nous avons largement cédé ce marché à eux.' Le PDG de NVIDIA admettant que le marché chinois est largement cédé à Huawei aurait été impensable il y a deux ans.
DeepSeek exécute V4-Pro sur sa propre pile Ascend, maintenant les coûts marginaux par token suffisamment bas pour soutenir ce prix. Exécuter le même modèle sur NVIDIA H100/H200 ne serait pas rentable à ce prix.
Qui ressentira la pression ensuite ?
Après la publication de la grille tarifaire, les concurrents nationaux doivent répondre en premier. Qwen3.6 commence tout juste à déployer des versions commerciales, et Hunyuan 3.0 n'a été lancé qu'en avril – tous deux vendus aux prix moyens du secteur. Maintenant, DeepSeek a fixé l'ancre au quart du prix d'origine. Si les concurrents nationaux ne suivent pas, les développeurs migreront ; s'ils suivent, ils perdront de l'argent.
Le marché international est plus nuancé. Claude API et GPT API ne vendent pas seulement le prix, mais aussi la capacité, la conformité et le support entreprise. Mais les utilisateurs à forte consommation de tokens (produits éducatifs, IA de service client, traitement de données par lots) calculent déjà : déplacer les scénarios non essentiels de Claude/GPT vers V4-Pro permet d'économiser suffisamment pour embaucher un ingénieur dédié à l'adaptation.
La deuxième vague de pression frappera les fournisseurs non chinois utilisant NVIDIA. Non pas parce que leurs modèles sont mauvais, mais parce que leurs courbes de coûts sont sur une échelle complètement différente de la combinaison 'Ascend + électricité domestique bon marché'.
La réduction de 75% en avril était une promotion temporaire, et le marché a pu la traiter comme telle. Cette mesure permanente établit publiquement cette ligne de pression – quiconque dont la structure de coûts n'atteint pas ce niveau devra se retirer du jeu de comparaison des prix avec DeepSeek.
Sources : CocoLoop, China's DeepSeek Permanently Cuts V4-Pro AI Costs by 75% (Times of AI) ; DeepSeek cuts V4-Pro API pricing permanently as developers weigh cost (Business News Today) ; Models & Pricing (DeepSeek API Docs) ; Nvidia says it has 'largely conceded' China's AI chip market to Huawei (CNBC)