GPT vs Gemini vs Llama

GPT（3.0）：Prix dans la fourchette moyenne-haute, mais 4o-mini est très économique (0,15 $/M en entrée). Le coût de raisonnement de o3 est élevé.

Gemini（4.0）：Quota gratuit pour Flash, Flash-Lite à prix plancher. Tarification globalement compétitive.

Llama（5.0）：Modèle entièrement gratuit, mais infrastructure à fournir soi-même. Le TCO le plus bas pour les gros volumes d'appels.

GPT（4.8）：Écosystème le plus mature, documentation et outils tiers les plus nombreux. API stable et accessible aux débutants.

Gemini（4.0）：Google AI Studio offre une bonne expérience, mais la complexité de l'API est légèrement supérieure à celle d'OpenAI.

Llama（3.0）：Déploiement requis — la barrière technique la plus élevée. vLLM, llama.cpp et d'autres outils facilitent cependant la tâche.

GPT（4.3）：Rédaction en anglais de premier plan, chinois correct. Bon contrôle du format et du registre.

Gemini（3.8）：Rédaction en anglais de bonne qualité, mais nettement en retrait en chinois par rapport aux modèles chinois.

Llama（3.5）：Rédaction en anglais de bonne qualité, plus faible en chinois. Améliorable par fine-tuning.

GPT（4.5）：o3 est actuellement le meilleur modèle en raisonnement mathématique et logique, avec des résultats révolutionnaires au niveau Olympiade.

Gemini（4.3）：Gemini 2.5 Pro a nettement progressé en raisonnement, notamment pour les tâches nécessitant le traitement d'un contexte volumineux.

Llama（3.8）：Raisonnement moyen-supérieur — les meilleures performances parmi les modèles open source. Un écart subsiste avec les meilleurs modèles propriétaires.

GPT（4.3）：Dans le top 3 en programmation. GPT-4o est fiable pour les tâches courantes, o3 excelle en conception algorithmique. Écosystème le plus complet.

Gemini（4.2）：Programmation de niveau moyen-supérieur parmi les modèles majeurs. Bonne compréhension du code, mais qualité de génération parfois inégale.

Llama（3.8）：Bonnes capacités de programmation — Llama 4 Maverick approche le niveau de GPT-4o. Nécessite toutefois un déploiement personnel.