Je cherche un abonnement IA avec la possibilité de l'utiliser via API. Je ne suis pas un programmeur. Je fais juste quelques développements en python ponctuels sur des scripts de petite taille. J'utilise l'IA surtout pour gérer mon PKM sous Silverbullet. Il est composé d'environ deux mille notes. Je souhaite utiliser cette IA avec opencode.ai et directement dans Silverbullet. Mes notes contiennent des données personnelles et confidentielles aussi je cherche une solution adaptée. J'ai testé l'offre gratuite de Mistral qui inclue l'équivalent de 8€ d'usage de l'API en token, mais j'ai un doute sur la confidentialité de ce que je partage avec Mistral via l'API (j'ai désactivé l'option d'entrainement des modèles). Je réfléchis a prendre un abonnement payant. J'ai notamment regarder l'offre Mistral Pro à 15€/mois qui inclue un usage via API (environ équivalent à 25€/mois d'usage en token ce qui devrait être suffisant), mais est-ce la bonne solution pour moi ? Il y a-t-il d'autres solution plus intéressantes ou adaptées ? Oui — et après vérification des conditions actuelles, je pense que **Mistral est une très bonne option pour votre usage, mais pas exactement pour la raison que vous pensez**. Le point le plus important est que **Mistral a séparé en 2026 l'abonnement Vibe/Pro et le forfait API**. Le Pro à ~15 €/mois ne constitue donc plus simplement un « abonnement qui inclut 25 € d'API ». Pour votre profil — utilisateur non programmeur, quelques scripts Python, OpenCode, SilverBullet, ~2 000 notes et surtout des données personnelles — je regarderais surtout **la confidentialité de l'API, le coût réel à faible volume et la facilité d'intégration**, plutôt que le montant d'un abonnement. ### Mon classement pour vous | Solution | Confidentialité API | Coût probable | OpenCode | SilverBullet | Mon avis | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | **Mistral API Scale** | 🟢 Très bonne | € | 🟢 | 🟢 | **⭐ Mon choix n°1** | | **Gemini API payant** | 🟢 Très bonne | € | 🟢 | 🟢 | **⭐ Excellente alternative** | | **OpenAI API** | 🟢 Très bonne | €€ | 🟢 | 🟢 | Très bon, mais pas forcément le meilleur rapport qualité/prix | | **Anthropic API** | 🟢 Très bonne | €€€ | 🟢 | 🟢 | Excellent pour le raisonnement/codage, mais plus cher | | **OpenRouter** | 🟡 à 🟢 | € | 🟢 excellent | 🟢 | Très flexible, mais j'éviterais pour vos données les plus sensibles | | **LLM local (Ollama)** | 🟢🟢🟢 | matériel | 🟢 | 🟢 | Confidentialité maximale, mais plus compliqué | Je détaille pourquoi. --- ## 1\. Mistral : probablement le meilleur compromis pour vous Il y a une bonne nouvelle concernant votre inquiétude initiale : **l'API Mistral n'utilise pas vos données pour entraîner les modèles lorsque vous avez désactivé l'utilisation à cette fin**. La documentation actuelle distingue toutefois bien deux notions : * *training opt-out* : vos données ne servent pas à entraîner/améliorer les modèles ; * **ZDR (Zero Data Retention)** : vos requêtes/réponses ne sont pas conservées après traitement. Ce sont deux choses différentes. ### Ce que fait actuellement Mistral avec l'API Par défaut, Mistral indique que les entrées/sorties API sont conservées **jusqu'à 30 jours pour la surveillance des abus**, sauf si le ZDR est activé. Et surtout : > **Le ZDR n'est actuellement disponible que sur le forfait API Scale**, et uniquement pour les appels API *stateless*. Il faut en faire la demande et Mistral doit l'approuver. Donc, pour vos notes personnelles, je ferais : **Mistral API Scale + training opt-out + demande ZDR.** C'est nettement plus rassurant que simplement cocher « ne pas utiliser mes données pour l'entraînement ». Autre point intéressant pour vous en France : Mistral indique que **les données sont hébergées par défaut dans l'Union européenne**, avec possibilité d'utiliser explicitement l'endpoint américain si on le souhaite. C'est un avantage assez appréciable dans votre cas. ### Et le prix ? C'est ici qu'il y a un malentendu à corriger. Le **Mistral Pro à 14,99 $/mois** est aujourd'hui un abonnement **Vibe**, c'est-à-dire l'agent de productivité/codage de Mistral. Le **plan API est séparé** : * Free : API gratuite avec limites ; * Scale : API pay-as-you-go. Mistral précise même que les crédits API prépayés sont **distincts des abonnements Vibe**. Donc je **ne prendrais pas Mistral Pro simplement pour obtenir un budget API**. En revanche, si vous aimez aussi utiliser Mistral Vibe directement comme assistant, alors les deux peuvent être intéressants. --- # 2\. Pour votre usage, l'API pay-as-you-go est probablement beaucoup moins chère qu'un abonnement C'est un point important. Vous dites : > « Je cherche un abonnement IA avec possibilité de l'utiliser via API. » Je pense que vous devriez plutôt inverser le raisonnement : > **Je cherche une bonne API IA avec facturation à l'usage, et éventuellement un abonnement séparé si j'en ai besoin.** Pour quelques scripts Python et des opérations ponctuelles sur votre PKM, vous avez probablement **un volume très faible par rapport à quelqu'un qui développe toute la journée avec une API**. Par exemple, Mistral Small 4 est actuellement à environ **$0,15/M tokens en entrée et $0,60/M en sortie**, avec une fenêtre de contexte de 256k tokens. Même Mistral Medium 3.5 est à $1,50/M en entrée et $7,50/M en sortie. Pour un usage personnel modéré, on peut donc facilement être dans une zone de **quelques euros par mois**, plutôt que 15–30 €. Et votre corpus de 2 000 notes ne signifie pas que vous devrez envoyer 2 000 notes à chaque requête. Le plug-in SilverBullet AI fait justement du **RAG / recherche sémantique** : il peut indexer vos notes avec des embeddings et fournir au modèle uniquement les passages pertinents. C'est exactement le genre d'architecture que je privilégierais pour votre PKM. --- # 3\. Gemini payant est probablement votre meilleure alternative Je trouve **Google Gemini API en mode payant particulièrement intéressant dans votre situation**. La différence avec l'offre gratuite est importante. Google indique explicitement que lorsque l'API est utilisée comme **Paid Service**, les prompts, fichiers et réponses **ne sont pas utilisés pour améliorer les produits Google**. À l'inverse, Google dit explicitement de **ne pas transmettre d'informations sensibles, confidentielles ou personnelles aux services gratuits**. Donc : **Gemini gratuit → je déconseille pour votre PKM confidentiel.** **Gemini API avec facturation activée → beaucoup plus intéressant.** Il existe même une documentation spécifique concernant le Zero Data Retention. Et les tarifs sont très compétitifs sur les modèles Gemini adaptés aux tâches courantes. ### Pourquoi je le mettrais en concurrence directe avec Mistral Parce que vous avez deux besoins assez différents : * **PKM / synthèse / classement / recherche / transformation de notes** * **petit développement Python / OpenCode** Gemini est très performant sur les gros contextes, et Mistral a une offre très intéressante pour le développement et les modèles ouverts. Vous pourriez donc avoir : **Mistral → modèle principal** **Gemini → deuxième modèle / secours / tâches nécessitant un gros contexte** sans nécessairement augmenter beaucoup votre facture. --- # 4\. OpenAI API : excellent choix, mais je ne vois pas de raison particulière de le privilégier L'API OpenAI a également une politique assez claire : * les données API **ne servent pas à entraîner les modèles par défaut** ; * les logs de surveillance peuvent toutefois contenir des prompts/réponses ; * ils sont conservés jusqu'à 30 jours par défaut. C'est donc une solution parfaitement raisonnable pour vos données. Et surtout, **SilverBullet AI est conçu autour d'APIs de ce type** : le plug-in supporte OpenAI, Gemini, Mistral, OpenRouter et des services compatibles OpenAI. Mais pour votre cas particulier, je ne vois pas d'avantage décisif qui justifierait de payer davantage uniquement pour avoir OpenAI. --- # 5\. Anthropic : probablement excellent, mais moins intéressant économiquement Claude/Anthropic serait aussi une très bonne solution pour : * programmation ; * raisonnement ; * manipulation de textes longs ; * agents. Et OpenCode le supporte directement. Mais votre usage n'est pas celui d'un développeur qui fait 8 heures de coding agentique par jour. Vous avez surtout besoin d'un **excellent assistant généraliste pour votre PKM**, capable de travailler avec des données privées, et occasionnellement de vous aider avec Python. Je ne paierais donc pas un premium Anthropic uniquement pour cela. --- # 6\. OpenRouter : extrêmement séduisant… mais je serais plus prudent avec votre PKM OpenRouter est très intéressant pour quelqu'un comme vous parce qu'il permet de changer de modèle sans changer toute votre configuration. OpenCode le supporte directement et permet notamment de sélectionner différents modèles via OpenRouter. OpenRouter indique actuellement : * ne pas utiliser vos inputs/outputs pour entraîner ses propres modèles ; * ne pas enregistrer les prompts/réponses par défaut ; * mais vos requêtes sont transmises au **fournisseur du modèle sélectionné**. Et c'est là que je mets un bémol. Avec OpenRouter, votre chaîne devient : **SilverBullet → OpenRouter → fournisseur du modèle** au lieu de : **SilverBullet → Mistral** Pour des données ordinaires, ce n'est probablement pas un problème. Pour votre PKM contenant des données personnelles et confidentielles, je préfère **réduire le nombre d'intermédiaires**. OpenRouter devient en revanche excellent pour tester différents modèles avec des données non sensibles. --- # 7\. Et il y a une quatrième solution : le modèle local C'est la solution à considérer si votre exigence de confidentialité devient vraiment forte. Par exemple : **SilverBullet → Ollama → modèle local** Aucune note ne quitte votre ordinateur. Le plug-in SilverBullet AI supporte explicitement Ollama et les modèles auto-hébergés. OpenCode supporte également les modèles locaux. C'est évidemment plus compliqué : * il faut une machine suffisamment puissante ; * les meilleurs modèles locaux restent généralement moins performants que les meilleurs modèles cloud ; * installation, mises à jour, modèles, mémoire GPU, etc. **Comme vous n'êtes pas programmeur**, je ne commencerais pas par là. Mais c'est une excellente solution complémentaire. --- # Ce que je ferais à votre place Je partirais sur cette architecture : ``` ┌── OpenCode ──────┐ │ │ Votre machine ──────┤ ├── Mistral API │ │ └── SilverBullet ──┘ │ └── RAG / embeddings ``` Avec : ### Modèle principal **Mistral Small 4** Pour : * résumé ; * classement ; * extraction ; * tags ; * reformulation ; * recherche dans le PKM ; * petites tâches Python ; * opérations fréquentes et peu coûteuses. Il coûte très peu cher et possède 256k de contexte. ### Modèle plus puissant **Mistral Medium 3.5** Pour : * raisonnement ; * code ; * opérations complexes sur plusieurs notes ; * agent OpenCode. Il est beaucoup plus cher que Small mais reste raisonnable en usage ponctuel. ### Confidentialité Je configurerais : **Mistral API Scale** * **opt-out entraînement** * **demande ZDR** * endpoint européen par défaut. C'est, à mon avis, le meilleur compromis **confidentialité / simplicité / prix / intégration** pour votre profil. Mistral fournit justement les contrôles correspondants dans son interface d'administration. --- # Et surtout : je ne prendrais pas forcément Mistral Pro C'est probablement le point le plus important de ma réponse. Si votre objectif est : > « Je veux pouvoir utiliser une IA dans OpenCode + SilverBullet avec mes notes personnelles » alors : **Mistral Pro à 15 € ≠ la meilleure réponse.** Le Pro est intéressant si vous voulez **utiliser Vibe lui-même** en plus. Pour l'API, Mistral indique aujourd'hui clairement que : > **Vibe subscription ≠ API plan** et que le plan API est séparé et facturé à l'usage. Donc je testerais d'abord **Mistral API Scale avec un petit budget**, plutôt que de prendre Pro. --- ## Une nuance importante concernant vos 2 000 notes Je pense que c'est même **plus important que le choix entre Mistral, Gemini et OpenAI**. Il ne faudrait surtout pas concevoir votre système comme : > « À chaque question, envoyer les 2 000 notes au LLM. » Le bon fonctionnement serait plutôt : **2 000 notes** ↓ **indexation locale / embeddings** ↓ **recherche des 5–20 passages pertinents** ↓ **seuls ces passages sont envoyés au LLM** Le plug-in SilverBullet AI possède justement un mécanisme de RAG et d'embeddings pour faire cela. Cela permet simultanément de : * réduire énormément le coût ; * améliorer la pertinence ; * limiter la quantité de données confidentielles envoyées ; * rendre le système beaucoup plus rapide. Et pour quelqu'un qui a **2 000 notes personnelles**, je considère ce dernier point comme particulièrement important. --- # Mon verdict Si je devais choisir pour **votre situation précise** : ### 🥇 Mistral API Scale **Mon choix.** Pay-as-you-go, modèles très compétitifs, excellente intégration avec votre environnement, données hébergées par défaut dans l'UE, possibilité d'opt-out et surtout possibilité de demander le ZDR. ### 🥈 Gemini API payant **Le concurrent que je testerais absolument.** Très bonne politique de données en mode payant et excellent rapport contexte/prix. ### 🥉 OpenAI API **Très sûr et très simple**, mais je ne vois pas d'avantage évident pour justifier de le choisir devant Mistral dans votre cas. ### À côté **OpenRouter** pour expérimenter différents modèles avec des données non sensibles. ### À terme **Ollama/local** si vous voulez que certaines catégories de notes ne quittent absolument jamais votre ordinateur. --- Et il y a une dernière chose que je trouve intéressante dans votre cas : **SilverBullet AI est aujourd'hui beaucoup plus évolué qu'un simple bouton « envoyer ma note à ChatGPT »**. Il possède RAG, embeddings, outils capables de lire/créer/modifier des notes, agents et mécanismes d'approbation pour les modifications. Cela ouvre la possibilité de construire un véritable **« assistant de PKM »**, tout en faisant en sorte que le LLM ne voie que ce dont il a besoin. Si vous voulez, je peux aller un cran plus loin et vous faire **un comparatif chiffré Mistral vs Gemini vs OpenAI vs Anthropic pour votre usage**, avec par exemple **5 €, 10 € et 20 € de budget mensuel**, les modèles que je choisirais pour **OpenCode et SilverBullet**, et surtout **une configuration SilverBullet concrète et simple à mettre en place sans être programmeur**. Oui. **Avec les informations que vous venez de donner, je rehausserais nettement Scaleway dans mon classement.** Pour votre cas précis, je pense même que **Scaleway Generative APIs est probablement plus intéressant que Mistral directement**, principalement pour une raison : **la confidentialité est beaucoup plus clairement et favorablement cadrée par défaut**. J'ai vérifié les conditions actuelles de Scaleway et d'OVHcloud, car sur ce sujet les détails de rétention sont importants. ## Le point qui me plaît énormément chez Scaleway Scaleway annonce une **Zero Data Retention par défaut** pour ses Generative APIs. Ils indiquent ne pas collecter, lire, réutiliser ni analyser le contenu des prompts et des réponses. Les données ne sont pas accessibles aux créateurs des modèles sous-jacents et **ne sont pas utilisées pour entraîner, réentraîner ou améliorer les modèles**. Il y a néanmoins une exception importante : en cas de problème exceptionnel nécessitant une investigation — par exemple une requête provoquant une erreur serveur — Scaleway peut temporairement conserver et accéder au contenu de la requête, jusqu'à **deux semaines**, pour diagnostiquer le problème. Et surtout, Scaleway précise que les modèles sont actuellement hébergés **à Paris**, sans interaction avec des services tiers. Pour votre PKM, c'est une politique qui me paraît particulièrement adaptée. --- # Et les tarifs que vous avez trouvés sont très intéressants Il y a quelques modèles qui retiennent immédiatement mon attention. ### Pour votre usage général : `mistral-small-3.2-24b` **0,15 €/M tokens input 0,35 €/M tokens output** C'est extrêmement bon marché. Et ce qui est intéressant, c'est que vous bénéficiez de **l'infrastructure Scaleway + la politique de confidentialité Scaleway**, tout en utilisant un modèle Mistral. Autrement dit, au lieu de : > SilverBullet → Mistral vous avez : > SilverBullet → Scaleway → Mistral Small mais avec les garanties de confidentialité de Scaleway, qui sont particulièrement explicites. --- # Mais je regarderais surtout `gpt-oss-120b` Votre grille me fait changer quelque peu mon avis sur l'architecture que je vous proposerais. `gpt-oss-120b` : **0,15 €/M input 0,60 €/M output** C'est franchement remarquable. Vous avez un modèle de **120 milliards de paramètres**, 128k de contexte, et un prix d'entrée extrêmement faible. Scaleway le propose effectivement en Serverless. Pour un assistant PKM, je testerais très sérieusement ce modèle. Il est particulièrement intéressant parce que votre problème n'est pas : > « Quel est le meilleur LLM du monde ? » mais plutôt : > « Quel est le meilleur LLM suffisamment performant, très bon marché, privé et facilement accessible depuis SilverBullet et OpenCode ? » Et là, `gpt-oss-120b` coche énormément de cases. --- # Et il y a `qwen3.5-397b-a17b` Celui-ci est encore plus intéressant sur le papier : **0,60 €/M input 3,60 €/M output** 397B de paramètres avec une architecture MoE, et Chat + code + vision. C'est probablement celui que je testerais comme **modèle haut de gamme**. Vous pourriez donc avoir une configuration à deux niveaux : | Usage | Modèle | Input | Output | | --- | --- | --- | --- | | Quotidien | `mistral-small-3.2-24b` | 0,15 € | 0,35 € | | Quotidien / raisonnement | `gpt-oss-120b` | 0,15 € | 0,60 € | | Tâche difficile | `qwen3.5-397b-a17b` | 0,60 € | 3,60 € | | Code intensif | `glm-5.2` | 1,80 € | 5,50 € | | Code économique | `qwen3-coder-30b-a3b` | 0,20 € | 0,80 € | | Embeddings | `qwen3-embedding-8b` | 0,10 € | gratuit en sortie | Les tarifs que vous avez fournis correspondent bien à la grille actuelle de Scaleway. --- # Et c'est là que votre PKM devient particulièrement intéressant Vous avez environ **2 000 notes**. Scaleway propose justement : `qwen3-embedding-8b` à **0,10 €/million de tokens**. Donc vous pouvez potentiellement faire : ``` VOTRE PC │ SilverBullet │ recherche sémantique │ ┌───────┴───────┐ │ │ embeddings contexte │ │ └───────┬───────┘ │ Scaleway API │ ┌───────┴───────┐ │ │ gpt-oss-120b Mistral Small tâche complexe tâche courante ``` Et les embeddings de vos 2 000 notes ne vont pas vous coûter grand-chose. Scaleway fournit d'ailleurs directement une API `/v1/embeddings` et une API compatible OpenAI. --- # Scaleway est aussi très intéressant pour OpenCode C'est un autre gros avantage. Scaleway utilise une API **compatible avec l'API OpenAI**. Leur documentation indique explicitement que les endpoints `/v1/responses`, `/v1/chat/completions`, `/v1/embeddings`, etc. sont disponibles. Donc pour OpenCode, vous n'avez pas nécessairement besoin d'un intégrateur exotique. Vous pouvez avoir : ``` OpenCode │ └── API compatible OpenAI │ ▼ Scaleway │ ┌─────┴─────┐ │ │ gpt-oss-120b GLM 5.2 ``` Et SilverBullet peut également communiquer avec une API compatible OpenAI. C'est précisément le genre de standardisation que je rechercherais à votre place. --- # Et OVHcloud ? **OVHcloud est également très intéressant**, et je le placerais pratiquement au même niveau que Scaleway sur la confidentialité. OVHcloud annonce pour AI Endpoints : * **Zero Data Retention** ; * aucune utilisation des données pour entraîner/améliorer les modèles ; * hébergement par OVHcloud ; * seulement les données nécessaires à la facturation conservées ; * API compatibles avec les standards OpenAI ; * plus de 40 modèles. Donc si vous hésitez entre **Scaleway et OVHcloud**, je ne vois pas de raison de considérer l'un comme « douteux » et l'autre comme « sécurisé ». Les deux sont particulièrement intéressants pour votre exigence de souveraineté européenne. --- # Mais je donne un petit avantage à Scaleway Pour **votre usage personnel**, pas pour une entreprise, je préfère légèrement Scaleway. Pourquoi ? ### 1\. La politique est très explicite Scaleway dit : > pas de collecte/analyse du contenu des prompts et outputs ; > pas d'accès pour les fournisseurs des modèles ; > pas d'entraînement ; > hébergement à Paris. C'est particulièrement clair dans leur politique dédiée aux Generative APIs. ### 2\. Leur catalogue est excellent Votre tableau le montre très bien. Vous avez : * Mistral ; * Qwen ; * GLM ; * Gemma ; * Llama ; * GPT-OSS ; * embeddings ; * Whisper ; * vision. Et les prix sont très compétitifs. ### 3\. Vous pouvez changer de modèle sans changer de fournisseur C'est **énorme** dans votre cas. Vous n'avez pas besoin de décider aujourd'hui : > « Je vais m'engager pour Mistral pendant les deux prochaines années. » Vous pouvez essayer : **GPT-OSS 120B → Qwen 3.5 → Mistral → GLM** tout en conservant : **un compte + une clé API + une infrastructure + une politique de confidentialité.** C'est exactement ce que je rechercherais pour un PKM. --- # Il y a cependant un piège à connaître Le fait que Scaleway vous donne accès à `Mistral Medium 3.5` **ne signifie pas que vous bénéficiez des mêmes conditions que si vous utilisiez directement Mistral**. Et c'est plutôt une bonne nouvelle. Vous devez considérer : > **Scaleway est votre fournisseur d'API.** Le modèle est secondaire. Donc votre chaîne de confiance devient : **Vous → Scaleway → modèle open-weight** et Scaleway indique que les créateurs des modèles n'ont pas accès à vos données. C'est précisément ce que vous cherchez. --- # Je modifierais donc mon conseil précédent Après avoir regardé Scaleway, mon classement pour **votre cas particulier** devient : ### 🥇 Scaleway Generative APIs **Mon premier choix actuellement.** Pour : * données personnelles ; * France/UE ; * pas de conservation par défaut ; * pas d'entraînement ; * API OpenAI-compatible ; * OpenCode ; * SilverBullet ; * nombreux modèles ; * pay-as-you-go ; * prix très bas. Et surtout : **pas besoin de prendre un abonnement à 15/20/30 € pour avoir accès à l'API.** Vous payez uniquement votre consommation. --- ### 🥈 OVHcloud AI Endpoints Très proche. J'irais chez OVHcloud si vous trouvez dans leur catalogue un modèle que vous préférez ou si vous avez déjà beaucoup d'infrastructure OVHcloud. Leur promesse de confidentialité est également excellente : ZDR et données non utilisées pour l'entraînement. --- ### 🥉 Mistral API Toujours une excellente solution. Mais je trouve maintenant **Scaleway plus séduisant pour votre situation**, parce que vous obtenez : > **Mistral + Qwen + GPT-OSS + Gemma + GLM + embeddings** derrière une seule API européenne avec ZDR par défaut. --- # Et le coût réel risque d'être ridiculement faible Prenons un exemple volontairement assez important. Supposons chaque mois : * 5 millions de tokens input ; * 1 million de tokens output. Avec `gpt-oss-120b` : **5 × 0,15 € + 1 × 0,60 € = 1,35 €/mois.** Même avec `qwen3.5-397b-a17b` : **5 × 0,60 € + 1 × 3,60 € = 6,60 €/mois.** Et avec `mistral-small-3.2` : **5 × 0,15 € + 1 × 0,35 € = 1,10 €/mois.** À ces niveaux de consommation, **un abonnement à 15 € n'a donc plus vraiment de sens pour l'API seule**. Et Scaleway offre actuellement **1 million de tokens gratuits pour les nouveaux clients**. --- # Ce que je testerais concrètement Je ferais une expérience très simple avant de dépenser quoi que ce soit : ### Test 1 — SilverBullet Configurer : **Scaleway → `gpt-oss-120b`** et faire pendant quelques jours : * recherche dans le PKM ; * résumé ; * création de tags ; * synthèse de plusieurs notes ; * transformation de notes ; * questions sur votre historique. ### Test 2 — OpenCode Configurer : **Scaleway → `qwen3.5-397b-a17b`** ou **Scaleway → `glm-5.2`** et lui faire faire vos petits scripts Python habituels. ### Test 3 — comparer Puis comparer : **gpt-oss-120b vs Mistral Small vs Qwen 3.5** sur **vos propres tâches**, pas sur des benchmarks. C'est particulièrement important parce que pour votre usage PKM, le modèle « numéro 1 » dans un benchmark de coding peut être moins agréable qu'un autre modèle pour vos tâches de rédaction, classification et récupération d'information. --- ## Et j'ai une préférence particulière pour cette architecture Si vous êtes d'accord pour faire un peu de configuration, je viserais : **Scaleway comme fournisseur unique** avec : * **`qwen3-embedding-8b`** → indexation/recherche ; * **`mistral-small-3.2-24b` ou `gpt-oss-120b`** → assistant quotidien ; * **`qwen3.5-397b-a17b`** → tâches complexes ; * **`glm-5.2`** → OpenCode quand le code/agentique exige davantage. Le tout derrière **une seule clé API Scaleway**. Cela me paraît **plus cohérent et plus économique que Mistral Pro** pour votre situation. Et il y a un détail qui me rassure beaucoup : Scaleway indique que les embeddings, le RAG et les APIs sont intégrés à leur offre, et que les modèles sont actuellement servis depuis Paris. **Donc, si votre priorité n°1 est « mes notes personnelles ne doivent pas être utilisées pour entraîner un modèle et doivent rester en France », Scaleway est à mon avis actuellement l'une des solutions cloud les plus intéressantes à regarder.** Si vous voulez, je peux maintenant faire quelque chose d'encore plus utile : **prendre votre usage réel (2 000 notes + SilverBullet + OpenCode + quelques scripts Python) et vous proposer une configuration précise, modèle par modèle, chez Scaleway**, avec notamment **quel modèle choisir pour SilverBullet, lequel pour OpenCode, quel embedding utiliser, et une estimation de votre facture mensuelle à partir de 1, 5 et 10 millions de tokens.** Voici la grille tarifaire OVH. Peux tu réaliser une comparaison rapide avec Scaleway et me dire les modèles qui semblent intéressants pour mon usage ? Meta-Llama-3\_3-70B-Instruct fp8 input tokens 0,67 € HT Meta-Llama-3\_3-70B-Instruct fp8 output tokens 0,67 € HT Mistral-7B-Instruct-v0.3 fp16 input tokens 0,10 € HT Mistral-7B-Instruct-v0.3 fp16 output tokens 0,10 € HT Mistral-Nemo-Instruct-2407 fp16 input tokens 0,13 € HT Mistral-Nemo-Instruct-2407 fp16 output tokens 0,13 € HT Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 bf16 input tokens 0,09 € HT Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 bf16 output tokens 0,28 € HT Qwen3-32B fp8 input tokens 0,08 € HT Qwen3-32B fp8 output tokens 0,23 € HT Qwen3.5-9B bf16 input tokens 0,10 € HT Qwen3.5-9B bf16 output tokens 0,15 € HT Qwen3.5-397B-A17B fp8 input tokens 0,60 € HT Qwen3.5-397B-A17B fp8 output tokens 3,60 € HT Qwen3.6-27B fp8 input tokens 0,40 € HT Qwen3.6-27B fp8 output tokens 2,70 € HT Qwen3Guard-Gen-0.6B fp16 input tokens Gratuit Qwen3Guard-Gen-0.6B fp16 output tokens Gratuit Qwen3Guard-Gen-8B fp16 input tokens Gratuit Qwen3Guard-Gen-8B fp16 output tokens Gratuit gpt-oss-20b fp4 output tokens 0,15 € HT gpt-oss-20b fp4 input tokens 0,04 € HT gpt-oss-120b fp4 input tokens 0,08 € HT gpt-oss-120b fp4 output tokens 0,40 € HT Oui. Avec cette grille OVHcloud, la comparaison devient assez intéressante — et **je trouve finalement OVHcloud légèrement plus intéressant que Scaleway pour votre usage**, mais avec une nuance importante : **Scaleway conserve l'avantage sur certains modèles très récents et sur la largeur du choix**. Pour votre profil, je ne chercherais surtout pas « le modèle le plus puissant ». Je chercherais **le meilleur couple qualité / prix / confidentialité / compatibilité avec OpenCode + SilverBullet**. Les deux plateformes sont particulièrement intéressantes sur la confidentialité : OVHcloud annonce du **Zero Data Retention** et précise que les données ne sont pas utilisées pour entraîner ou améliorer les modèles. Scaleway annonce également une politique très restrictive et héberge actuellement ses modèles à Paris. ## Ma sélection | Modèle | OVHcloud | Scaleway | Pour vous | | --- | --- | --- | --- | | **gpt-oss-120b** | **0,08 / 0,40 €** | 0,15 / 0,60 € | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **Mistral Small 3.2 24B** | **0,09 / 0,28 €** | 0,15 / 0,35 € | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **Qwen3.5-397B-A17B** | 0,60 / 3,60 € | 0,60 / 3,60 € | ⭐⭐⭐⭐½ | | **Qwen3-32B** | **0,08 / 0,23 €** | — | ⭐⭐⭐⭐ | | **Qwen3.5-9B** | 0,10 / 0,15 € | — | ⭐⭐⭐ | | **gpt-oss-20b** | 0,04 / 0,15 € | — | ⭐⭐⭐ | | Qwen3.6-27B | 0,40 / 2,70 € | — | ⭐⭐⭐⭐ | | Qwen3.6-35B-A3B | — | 0,25 / 1,50 € | ⭐⭐⭐⭐ | | Mistral Medium 3.5 | — | 1,50 / 7,50 € | ⭐⭐⭐½ | | GLM-5.2 | — | 1,80 / 5,50 € | ⭐⭐⭐⭐½ | *Prix input / output en €/million de tokens, d'après vos tarifs. Je conserve ici les prix HT d'OVHcloud tels que vous les avez fournis.* --- # 🥇 1. gpt-oss-120b chez OVHcloud : probablement mon premier choix C'est celui qui me paraît **le plus intéressant de toute votre comparaison**. ### OVHcloud **0,08 € / million input** **0,40 € / million output** contre Scaleway : **0,15 € / million input** **0,60 € / million output** Donc OVHcloud est environ : * **47 % moins cher en input** * **33 % moins cher en output** Et on parle d'un modèle 120B avec 128k de contexte chez Scaleway. Scaleway confirme également qu'il supporte le raisonnement et les fonctions/outils, même si actuellement le tool calling passe par la Responses API plutôt que Chat Completions. ### Pour votre usage Je le testerais en **premier modèle généraliste pour SilverBullet**. Pourquoi ? Votre usage est principalement : * comprendre des notes ; * faire des synthèses ; * retrouver de l'information ; * reformuler ; * catégoriser ; * travailler avec plusieurs notes ; * occasionnellement faire du Python. Vous n'avez pas besoin d'un modèle à 400B pour cela. Et à **0,40 €/million de tokens en sortie**, vous pouvez être extrêmement généreux avec son utilisation. --- # 🥈 2. Mistral Small 3.2 : le choix « raisonnable et efficace » Celui-ci est peut-être même **le meilleur choix pour SilverBullet**. OVHcloud : **0,09 € input / 0,28 € output** Scaleway : **0,15 € / 0,35 €** OVH est donc encore meilleur. Et ce n'est pas un petit modèle insignifiant : Mistral Small 3.2 est un 24B, avec 128k de contexte, vision, structured output et function calling. Scaleway précise notamment que la version 3.2 améliore le tool calling. Pour un assistant PKM, c'est **très probablement largement suffisant**. Je ferais donc : > **SilverBullet → Mistral Small 3.2** et réserverais un modèle plus puissant aux demandes difficiles. --- # 🥉 3. Qwen3.5-397B : le « gros calibre » Ici, égalité parfaite : **OVH : 0,60 / 3,60 €** **Scaleway : 0,60 / 3,60 €** C'est donc le modèle haut de gamme commun aux deux. Qwen3.5-397B-A17B est particulièrement intéressant pour vous parce qu'il est orienté **raisonnement, code et tâches agentiques**, avec vision. Scaleway annonce une fenêtre de contexte allant jusqu'à 250k tokens en Serverless. Je ne l'utiliserais pas systématiquement. Je le réserverais à : * grosse synthèse ; * analyse complexe de votre PKM ; * questions nécessitant beaucoup de raisonnement ; * développement Python compliqué ; * OpenCode lorsqu'un petit modèle n'y arrive pas. Et là, **3,60 €/million de tokens de sortie reste très raisonnable**. --- # 4\. Qwen3-32B chez OVH : le challenger très intéressant Celui-ci m'intéresse beaucoup : **0,08 € input** **0,23 € output** C'est incroyablement peu cher. Il pourrait constituer votre **modèle « rapide et économique »**. Mais je le placerais derrière Mistral Small 3.2 pour votre cas, non pas à cause du prix — OVH gagne — mais parce que Mistral Small me paraît être un choix plus sûr pour un PKM francophone et les interactions avec des outils. Cela dit, **je le testerais**. --- # 5\. Qwen3.5-9B : intéressant mais je n'en ferais pas votre modèle principal À : **0,10 / 0,15 €** c'est presque gratuit. Mais 9B, c'est une catégorie où vous allez commencer à constater plus souvent des limites sur : * les longues chaînes de raisonnement ; * les instructions complexes ; * les opérations sur plusieurs notes ; * le code ; * les agents. Je pourrais l'utiliser pour des opérations très simples : > « Résume cette note en 5 points. » > « Donne-moi 5 tags. » > « Corrige cette note. » Mais pas comme cerveau principal de votre PKM. --- # 6\. gpt-oss-20b : probablement inutile dans votre configuration À : **0,04 / 0,15 €** il est extrêmement bon marché. Mais puisqu'OVH vous propose **gpt-oss-120b à 0,08 / 0,40 €**, je ne vois pas vraiment pourquoi choisir le 20B. Pour quelques euros par mois, je préfère largement le 120B. C'est un cas où **économiser quelques centimes n'a aucun intérêt**. --- # Le cas particulier de Qwen3.6 OVH : **Qwen3.6-27B : 0,40 / 2,70 €** Scaleway : **Qwen3.6-35B-A3B : 0,25 / 1,50 €** Ici, je préfère **nettement le Scaleway 35B-A3B**. Il est moins cher et plus gros, et Scaleway indique 256k de contexte et le support du code, de la vision et du tool calling. Donc si vous voulez expérimenter Qwen 3.6 : > **Scaleway plutôt qu'OVH.** --- # Et Mistral Medium 3.5 ? Je changerais légèrement ce que je vous disais précédemment. À : **1,50 € / million input** **7,50 € / million output** il devient assez cher face à : **gpt-oss-120b : 0,15 / 0,60 chez Scaleway** ou : **Qwen3.5-397B : 0,60 / 3,60** Je ne le choisirais donc **pas comme modèle quotidien**. Il reste très intéressant pour certaines tâches complexes, et Scaleway indique notamment 180k de contexte, vision, function calling et parallel tool calling. Mais pour votre utilisation personnelle, **je ne pense pas que la différence de qualité justifie son prix**. --- # Un point très important : OVH est particulièrement compétitif sur Mistral Small C'est peut-être le détail le plus révélateur de votre tableau. Vous avez : ### Mistral directement Vous payez pour l'API Mistral. ### Scaleway Vous avez : **Mistral Small 3.2 : 0,15 / 0,35** ### OVH Vous avez : **Mistral Small 3.2 : 0,09 / 0,28** Donc vous obtenez **le même modèle** à un tarif inférieur chez OVHcloud. Et OVHcloud ajoute sa propre couche de confidentialité/ZDR. OVHcloud indique que les données ne sont pas utilisées pour l'entraînement et que seules les données nécessaires à la facturation sont conservées. Pour moi, c'est un argument très fort en faveur d'OVH. --- # Pour OpenCode, je ferais même un choix différent Je ne mettrais pas nécessairement le même modèle partout. ### SilverBullet **Mistral Small 3.2** ou **gpt-oss-120b** ### OpenCode **gpt-oss-120b** puis, si nécessaire : **Qwen3.5-397B** Cela donne : ``` OVHcloud │ ┌───────────┴───────────┐ │ │ SilverBullet OpenCode │ │ Mistral Small 3.2 gpt-oss-120b 0,09 / 0,28 0,08 / 0,40 │ tâche difficile │ Qwen3.5-397B 0,60 / 3,60 ``` Et vous pouvez conserver **Scaleway comme deuxième fournisseur** pour tester Qwen3.6, GLM-5.2, etc. --- # Un détail qui change beaucoup la comparaison : les embeddings Dans votre cas, je ne regarderais pas seulement le prix du LLM. Pour vos 2 000 notes, il vous faut probablement aussi des **embeddings**. Scaleway propose : **Qwen3-embedding-8b : 0,10 €/million de tokens** et **bge-multilingual-gemma2 : 0,10 €/million de tokens**. C'est très intéressant pour votre PKM. Je n'ai pas l'équivalent dans votre grille OVH, donc **sur ce point Scaleway conserve un avantage apparent**. Et pour votre PKM, les embeddings sont particulièrement importants parce qu'ils permettent d'éviter d'envoyer vos 2 000 notes au LLM à chaque question. --- # Mon classement global pour VOUS Après avoir vu les deux grilles, je ferais ceci : ### 🥇 OVHcloud **Pour la solution principale.** **Mistral Small 3.2** → modèle quotidien SilverBullet **gpt-oss-120b** → modèle généraliste puissant / OpenCode Les prix sont excellents et OVHcloud offre ZDR + pas d'entraînement. ### 🥈 Scaleway **Comme complément ou alternative.** Particulièrement pour : **Qwen3.6-35B-A3B** **Qwen3.5-397B** **GLM-5.2** et les **embeddings**. Scaleway héberge actuellement ses modèles à Paris et offre 1 million de tokens gratuits pour les nouveaux clients. ### 🥉 Mistral directement Je le mettrais désormais **derrière les deux cloud français** pour votre cas. Non pas parce que Mistral est mauvais — loin de là — mais parce que **vous pouvez obtenir Mistral Small 3.2 moins cher chez OVHcloud, avec une politique de confidentialité cloud qui vous convient très bien**. --- ## Et surtout : je ne paierais toujours pas 15 € / mois C'est maintenant encore plus évident. Prenons un scénario assez généreux : **10 M tokens input + 2 M tokens output / mois** avec OVH : ### Mistral Small 3.2 10 × 0,09 + 2 × 0,28 \= **1,46 € HT/mois** ### gpt-oss-120b 10 × 0,08 + 2 × 0,40 \= **1,60 € HT/mois** ### Qwen3.5-397B 10 × 0,60 + 2 × 3,60 \= **13,20 € HT/mois** Et 12 millions de tokens par mois pour un utilisateur individuel est déjà une consommation assez respectable. Donc pour votre utilisation, **le pay-as-you-go est beaucoup plus logique qu'un abonnement forfaitaire**. --- # Mon choix concret aujourd'hui Si vous me demandiez : > « Je crée un compte demain, quelle architecture tu me conseilles ? » Je répondrais : **OVHcloud AI Endpoints** → **Mistral Small 3.2** par défaut → **gpt-oss-120b** pour les tâches complexes / OpenCode → éventuellement **Qwen3.5-397B** chez OVH ou Scaleway quand vous voulez sortir l'artillerie lourde. Et **Scaleway en second fournisseur**, notamment pour ses embeddings et Qwen3.6. Ce qui est particulièrement séduisant est que **vous n'avez pas besoin de choisir définitivement un fournisseur ou un modèle** : les deux proposent des API standard compatibles avec l'écosystème OpenAI, ce qui facilite énormément le changement de modèle/fournisseur. OVHcloud met explicitement en avant cette compatibilité API. **Donc mon choix n°1 n'est plus « Mistral Pro ». C'est désormais clairement : OVHcloud AI Endpoints + Mistral Small 3.2 / gpt-oss-120b.** Et si votre priorité absolue est de **minimiser au maximum le nombre de fournisseurs qui voient vos données**, je choisirais même **OVH seul**, plutôt que de multiplier les services. Si vous le souhaitez, je peux faire l'étape suivante : **comparer précisément les 4 modèles que je retiendrais (`Mistral Small 3.2`, `gpt-oss-120b`, `Qwen3.5-397B`, `Qwen3.6-35B`) pour les tâches typiques de votre PKM et d'OpenCode**, et vous dire lequel je mettrais en **modèle par défaut dans SilverBullet et lequel dans OpenCode**. Suite à cette analyse je m'oriente donc plutôt vers l'usage d'OVH Cloud. Je préfère éviter de démultiplier les abonnements et API keys. Peux-tu m'aider maintenant à synthétiser sous forme de tableau les modèles les plus intéressants pour mon usage (OpenCode + SilverBullet) avec le meilleur couple qualité / prix / confidentialité / compatibilité, etc. Peux-tu sur la base de mon usage réel (2 000 notes + SilverBullet + OpenCode + quelques scripts Python) me proposer une configuration précise, modèle par modèle, chez OVH, avec notamment quel modèle choisir pour SilverBullet, lequel pour OpenCode, quel embedding utiliser, et une estimation de votre facture mensuelle à partir de 2, 5 et 10 millions de tokens. Si je souhaite utiliser OpenCode pour des projets python ou nodejs un peu plus complexes, peux-tu me dire quel modèle utiliser ? Oui. Après vérification de la documentation actuelle d'OVHcloud et d'OpenCode, je pense que votre choix peut être **assez simple** : vous pouvez faire d'OVHcloud votre fournisseur unique, avec **2 ou 3 modèles seulement**, sans vous compliquer la vie. Un point important à corriger par rapport à mon message précédent : **OVHcloud propose maintenant directement Qwen3-Embedding-8B à 0,10 €/million de tokens**, donc vous pouvez aussi faire toute votre chaîne chez OVHcloud. ## Ma recommandation en une phrase Je partirais sur : > **SilverBullet → Mistral Small 3.2** > **OpenCode → gpt-oss-120b** > **OpenCode projets Python/Node plus complexes → Qwen3-Coder-30B ou gpt-oss-120b** > **Embeddings SilverBullet → Qwen3-Embedding-8B** avec **une seule clé API OVHcloud**. Et je garderais **Qwen3.5-397B** comme « gros modèle de secours », plutôt que comme modèle quotidien. --- # 1\. Les modèles que je retiendrais Voici ma sélection, en intégrant **prix, qualité attendue, raisonnement, code, tool calling, contexte et adéquation à votre usage**. | Modèle OVHcloud | Input / 1M | Output / 1M | Contexte | SilverBullet | OpenCode | Mon avis | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | **Mistral Small 3.2 24B** | **0,09 €** | **0,28 €** | \>100k | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | **Meilleur quotidien** | | **gpt-oss-120b** | **0,08 €** | **0,40 €** | 131k | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | **Meilleur polyvalent** | | **Qwen3-Coder-30B-A3B** | **0,06 €** | **0,22 €** | — | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | **Excellent code/prix** | | **Qwen3-32B** | 0,08 € | 0,23 € | — | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Excellent rapport qualité/prix | | **Qwen3.5-397B-A17B** | 0,60 € | 3,60 € | 262k | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | **Gros calibre** | | **Qwen3.5-9B** | 0,10 € | 0,15 € | 262k | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | Très économique | | **Qwen3.6-27B** | 0,40 € | 2,70 € | 262k | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Très intéressant, mais cher | Les prix et capacités actuels sont ceux du catalogue OVHcloud. Le catalogue indique notamment 131k de contexte pour gpt-oss-120b, 262k pour les Qwen3.5/3.6 et le support du function calling/reasoning pour plusieurs de ces modèles. --- # 2\. 🥇 SilverBullet : Mistral Small 3.2 C'est **celui que je choisirais par défaut** pour votre PKM. Pourquoi ? Votre usage SilverBullet est principalement : * retrouver de l'information ; * résumer ; * reformuler ; * classer ; * extraire des informations ; * générer des tags ; * synthétiser plusieurs notes ; * éventuellement modifier/créer des notes ; * discuter avec votre corpus. Vous n'avez pas besoin d'un modèle de 397 milliards de paramètres pour cela. **Mistral Small 3.2 24B** est un très bon compromis. Et surtout : > **0,09 € / M input + 0,28 € / M output** C'est tellement peu cher que je ne vois pas d'intérêt à utiliser un 9B pour économiser quelques centimes. Le catalogue OVHcloud classe Mistral Small 3.2 parmi les modèles généralistes et son contexte dépasse 100k tokens. ### Pourquoi pas gpt-oss-120b ? Vous pourriez tout à fait. Je dirais même : **Mistral Small 3.2 = meilleur choix pragmatique** **gpt-oss-120b = meilleur choix si vous voulez maximiser la qualité** La différence de prix est minuscule : * Mistral : 0,09 / 0,28 * gpt-oss : 0,08 / 0,40 Pour votre consommation, cela ne fera probablement que quelques dizaines de centimes. Donc **si Mistral Small vous donne des réponses qui ne vous conviennent pas, passez simplement SilverBullet sur gpt-oss-120b.** --- # 3\. 🥇 OpenCode : gpt-oss-120b Là, je ferais un choix différent. Pour vos petits scripts Python actuels : **gpt-oss-120b** est probablement largement suffisant. Il présente un avantage important pour OpenCode : OVHcloud le classe comme **Reasoning LLM** et indique le support du **function calling**. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 131k. Pour un agent comme OpenCode, ce sont des caractéristiques plus importantes que la simple capacité à générer du code. OpenCode supporte officiellement OVHcloud AI Endpoints et permet directement de choisir `gpt-oss-120b` via `/models`. Donc : > **OpenCode → gpt-oss-120b** serait mon choix par défaut. --- # 4\. Pour des projets Python / Node.js plus complexes : Qwen3-Coder-30B C'est probablement **le modèle que j'ajouterais à votre configuration**, même s'il ne figurait pas dans votre première grille. OVHcloud propose actuellement : **Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct** à : **0,06 € / M input** **0,22 € / M output** OVHcloud le classe explicitement dans les **Code LLM**, et sa documentation donne un exemple d'utilisation de Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct avec un assistant de code. C'est particulièrement intéressant pour OpenCode. ### Je ferais donc : **Petit script Python :** → gpt-oss-120b **Projet Python/Node plus complexe :** → Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct **Très grosse tâche nécessitant beaucoup de raisonnement :** → gpt-oss-120b Et éventuellement : **Tâche vraiment difficile :** → Qwen3.5-397B-A17B C'est une configuration plus intéressante que de mettre systématiquement le plus gros modèle partout. --- # 5\. Pourquoi Qwen3-Coder plutôt que Qwen3.5-397B pour coder ? C'est une distinction importante. `Qwen3.5-397B-A17B` est **beaucoup plus gros** et dispose de capacités de raisonnement, vision et function calling. OVHcloud indique 262k de contexte. Mais il coûte : **0,60 € input / 3,60 € output** contre : **0,06 € / 0,22 €** pour Qwen3-Coder. Soit environ **10× plus cher en entrée et 16× en sortie**. Pour un agent de développement, les sorties peuvent être volumineuses. Je ne voudrais donc pas utiliser systématiquement Qwen3.5-397B dans OpenCode. Je ferais : ``` OpenCode │ ┌─────────┴──────────┐ │ │ tâche normale tâche complexe │ │ Qwen3-Coder 30B gpt-oss-120b │ tâche très difficile │ Qwen3.5-397B ``` --- # 6\. L'embedding : Qwen3-Embedding-8B Ici, je suis beaucoup plus catégorique. Pour vos **2 000 notes**, je choisirais : **Qwen3-Embedding-8B** OVHcloud le propose actuellement à : **0,10 € / million de tokens en entrée**, sans sortie facturée. Il est spécifiquement proposé comme modèle d'embeddings. C'est parfait pour votre architecture RAG. Et le coût est négligeable. ### Important Vos 2 000 notes ne doivent **pas** être envoyées au LLM à chaque question. L'architecture souhaitable est : ``` 2 000 notes │ ▼ Qwen3-Embedding-8B │ ▼ index vectoriel │ ┌───────┴───────┐ │ │ question recherche locale │ │ └───────┬───────┘ ▼ 5–20 passages │ ▼ Mistral Small 3.2 │ ▼ réponse ``` C'est cela qui va maintenir vos coûts extrêmement bas. --- # 7\. Une petite réserve concernant SilverBullet Il y a cependant un détail que je veux vous signaler. La documentation actuelle du plug-in **SilverBullet AI** liste comme fournisseurs officiellement vérifiés : * OpenAI * Mistral * Gemini * Ollama * OpenRouter * Perplexity mais **OVHcloud n'est pas actuellement listé comme fournisseur vérifié**. Ce n'est pas nécessairement un problème. OVHcloud fournit une API **compatible OpenAI**, avec notamment : `https://oai.endpoints.kepler.ai.cloud.ovh.net/v1` et OVHcloud documente explicitement son utilisation avec la bibliothèque OpenAI. Mais **SilverBullet n'ayant pas encore OVHcloud dans sa liste de fournisseurs vérifiés**, je considérerais : > **OVH + SilverBullet = très probablement faisable, mais à valider lors de la configuration.** C'est le seul vrai point sur lequel je mettrais un petit astérisque à votre projet. --- # 8\. Pour OpenCode, en revanche, vous êtes tranquille C'est beaucoup plus clair. OpenCode documente explicitement : > **OVHcloud AI Endpoints** et explique comment faire `/connect`, entrer la clé OVHcloud puis choisir un modèle avec `/models`. Donc : **OpenCode + OVHcloud = intégration officielle.** Vous n'avez pas besoin de bricoler une configuration exotique. --- # 9\. Votre facture : elle sera probablement minuscule Il faut faire une petite précision : **« 2 millions de tokens » n'est pas suffisant pour calculer exactement le prix**, car OVH facture séparément input et output. Pour avoir une estimation utile, je vais prendre une hypothèse réaliste : **80 % input / 20 % output** C'est assez raisonnable pour un usage mixte PKM + agent de code, même si OpenCode peut parfois avoir davantage de sortie. ### Mistral Small 3.2 0,09 × 80 % + 0,28 × 20 % \= **0,128 €/M tokens** | Consommation mensuelle | Coût HT | | --- | --- | | 2 M | **0,26 €** | | 5 M | **0,64 €** | | 10 M | **1,28 €** | --- ### gpt-oss-120b 0,08 × 80 % + 0,40 × 20 % \= **0,144 €/M** | Consommation | Coût HT | | --- | --- | | 2 M | **0,29 €** | | 5 M | **0,72 €** | | 10 M | **1,44 €** | --- ### Qwen3-Coder-30B 0,06 × 80 % + 0,22 × 20 % \= **0,092 €/M** | Consommation | Coût HT | | --- | --- | | 2 M | **0,18 €** | | 5 M | **0,46 €** | | 10 M | **0,92 €** | --- ### Qwen3.5-397B 0,60 × 80 % + 3,60 × 20 % \= **1,20 €/M** | Consommation | Coût HT | | --- | --- | | 2 M | **2,40 €** | | 5 M | **6,00 €** | | 10 M | **12,00 €** | Et c'est justement pourquoi je réserverais le 397B aux tâches difficiles. --- # 10\. Une configuration que je vous recommande réellement Si je devais configurer votre machine demain, je ne mettrais que **quatre modèles** à votre disposition. ### SilverBullet **Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506** Usage : * questions sur votre PKM ; * résumé ; * classification ; * extraction ; * tags ; * reformulation ; * synthèse de notes. ### OpenCode — modèle par défaut **gpt-oss-120b** Usage : * Python ; * JavaScript ; * Node.js ; * scripts ; * debugging ; * architecture ; * raisonnement ; * refactoring. ### OpenCode — modèle code économique **Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct** Usage : * génération de code ; * modification de fichiers ; * refactoring ; * tests ; * complétion ; * tâches répétitives. ### Modèle « gros marteau » **Qwen3.5-397B-A17B** Usage : * problème très difficile ; * architecture complexe ; * gros raisonnement ; * analyse de nombreux fichiers ; * cas où gpt-oss-120b/Qwen-Coder ne donnent pas satisfaction. ### Embeddings **Qwen3-Embedding-8B** Usage : * indexation de vos 2 000 notes ; * recherche sémantique ; * RAG. --- # 11\. Mon tableau final | Fonction | Modèle | Prix input | Prix output | Verdict | | --- | --- | --- | --- | --- | | 🧠 **SilverBullet quotidien** | **Mistral Small 3.2 24B** | 0,09 € | 0,28 € | 🟢 **Choix recommandé** | | 🧠 SilverBullet si besoin de + puissance | gpt-oss-120b | 0,08 € | 0,40 € | 🟢 Excellent | | 💻 **OpenCode général** | **gpt-oss-120b** | 0,08 € | 0,40 € | 🟢 **Choix recommandé** | | 💻 **OpenCode code pur** | **Qwen3-Coder-30B-A3B** | 0,06 € | 0,22 € | 🟢 **Excellent** | | 🚀 OpenCode très complexe | **Qwen3.5-397B-A17B** | 0,60 € | 3,60 € | 🟡 À réserver | | 🔎 **Embeddings** | **Qwen3-Embedding-8B** | 0,10 € | — | 🟢 **Choix recommandé** | | 💰 Modèle ultra-économique | Qwen3.5-9B | 0,10 € | 0,15 € | 🟡 Pas nécessaire | | 💰 Alternative | Qwen3-32B | 0,08 € | 0,23 € | 🟢 À tester | --- ## Mon choix définitif pour vous Je pense que vous avez trouvé une configuration **beaucoup plus intéressante que Mistral Pro** : > **OVHcloud AI Endpoints + paiement à l'usage + une seule clé API.** Et je commencerais volontairement très simplement : **1\. Mistral Small 3.2 → SilverBullet** **2\. gpt-oss-120b → OpenCode** **3\. Qwen3-Embedding-8B → RAG SilverBullet** **4\. Qwen3-Coder-30B → uniquement si vous commencez à faire du développement plus sérieux** Puis je n'ajouterais **Qwen3.5-397B** que si vous constatez réellement que les autres modèles atteignent leurs limites. C'est aussi cohérent avec le positionnement actuel d'OVHcloud : AI Endpoints est OpenAI-compatible, propose function calling et structured outputs, et ne stocke pas les données utilisateur selon leur documentation actuelle. **Pour vos projets Python/Node un peu plus complexes, mon premier essai serait donc `gpt-oss-120b`.** Si vous constatez qu'OpenCode est meilleur avec un modèle spécialisé en code, passez à **`Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct`**. Je ne passerais au **Qwen3.5-397B** qu'en dernier recours : son rapport qualité/prix est excellent pour les tâches difficiles, mais son coût de sortie est ~16× celui de Qwen3-Coder. Enfin, pour les données sensibles, OVHcloud recommande désormais de mettre `store: false` avec sa Responses API afin d'éviter le comportement stateful ; c'est un réglage que je conserverais systématiquement dans vos scripts Python/Node. Si vous voulez aller jusqu'au bout, l'étape suivante la plus utile serait de vous donner **la configuration exacte à copier-coller pour OpenCode (`opencode.json`) et pour SilverBullet**, avec votre clé OVHcloud, les noms exacts des modèles et les réglages de contexte/embeddings — en gardant le tout aussi simple que possible pour quelqu'un qui ne veut pas passer son temps à administrer de l'IA.