Classification par profondeur de traitement et capacités
Mise à jour : novembre 2025
(<2 secondes)
Requête → Réponse directe
Prédiction instantanée sans étape de raisonnement visible. Optimisé pour la latence minimale (< 2 secondes).
Caractéristique : Ces modèles sont spécifiquement optimisés pour les interactions rapides, les requêtes courtes et les applications en temps réel. Aucune décomposition du raisonnement n'est visible pour l'utilisateur.
0.15 - 1$ / 1M tokens
Certains modèles légers (FLUX, Hunyuan) : < 0.15$
(2-10 secondes)
Requête → Analyse (3-8 étapes) → Réponse
Décomposition visible du problème en plusieurs étapes de réflexion avec mécanismes multi-étapes internes.
Note : GPT-5 en mode Auto utilise un système hybride adaptatif qui mixe raisonnement rapide et profond selon la complexité détectée. La latence peut varier selon la charge et le profil d'utilisation.
3 - 15$ / 1M tokens
Varie selon le fournisseur et le type d'abonnement
(10-120 secondes)
Requête → Exploration (10-100+ étapes) → Réponse
Exploration multi-branches avec validation interne et backtracking.
20 - 250$ / 1M tokens
GPT-5 (lancé août 2025) introduit des modes intelligents : Auto (sélection automatique), Fast (réponses rapides), et Thinking (raisonnement profond). Le modèle s'adapte automatiquement à la complexité de la tâche.
Gemini 2.5 Deep Think utilise une architecture révolutionnaire avec plusieurs agents IA travaillant en collaboration pour résoudre des problèmes complexes, offrant un raisonnement d'une profondeur inédite.
Les modèles 2025 atteignent 200k tokens et plus de fenêtre de contexte (GPT-5, Claude Opus 4, Gemini 2.5), permettant l'analyse de documents volumineux et des conversations ultra-longues.
Llama 3.3 (Meta), Mixtral, et Qwen 3 rivalisent avec les modèles propriétaires. Des plateformes comme Groq et Perplexity les rendent accessibles avec une latence ultra-faible.
| Critère | Immédiat | Court | Étendu |
|---|---|---|---|
| Latence | <2s | 2-10s | 10-120s |
| Étapes de raisonnement | 0 | 3-8 | 10-100+ |
| Utilisation d'outils | |||
| Tâches complexes | |||
| GPQA Diamond (précision) | 52-68% | 75-85% | 85-92% |
| Fenêtre de contexte | 16k-128k | 200k+ | 200k+ |
| Coût moyen | 0.15-1$ | 3-15$ | 20-250$ |
Légende des modalités :
Réponse immédiate
Rapide et direct
Raisonnement court
Analyse structurée
Raisonnement étendu
Exploration approfondie
Note importante : Le choix du type de modèle dépend de vos besoins spécifiques en termes de latence, complexité de la tâche et budget. Les modèles à raisonnement étendu excellent dans les tâches nécessitant une réflexion approfondie, tandis que les modèles à réponse immédiate sont idéaux pour des interactions rapides.
Distinction clé : La catégorie "Raisonnement court" se distingue de la "Réponse immédiate" par la présence d'étapes de réflexion visibles (3-8 étapes) plutôt qu'une simple prédiction directe. Cette catégorie est très dynamique : plusieurs modèles adaptent automatiquement leur latence et profondeur de raisonnement selon la complexité de la requête (ex : GPT-5 Auto).