Flash pour itérer, Pro pour livrer

Une équipe marketing qui génère tout avec le modèle le plus cher paie deux fois plus et attend deux fois plus longtemps pour des images dont 80 % finiront à la corbeille. Une équipe qui livre tout avec le modèle rapide publie des visuels un cran en dessous de ce qu'elle pourrait obtenir pour 7 centimes de plus. La bonne répartition se décide sur des mesures, pas sur la page marketing des modèles.

Le mécanisme : deux modèles, un même appel

Les modèles d'image Gemini (famille « Nano Banana » dans la documentation) sont des modèles multimodaux : ils reçoivent du texte et des images, réfléchissent (des tokens de « réflexion » facturés comme du texte), puis renvoient une image. Le code est identique pour les deux ; seul le nom change.

Deux autres modèles existent : gemini-3.1-flash-lite-image (0,034 $ l'image, 1K seulement, « non optimisé » selon la documentation pour les références multiples et la retouche multi-tours) et gemini-2.5-flash-image, l'ancienne génération. Le mode Batch divise les prix par deux pour des travaux qui peuvent attendre jusqu'à 24 heures.

flowchart TB
  Q{"L'image sera-t-elle publiée telle quelle ?"} -->|"non : recherche, variantes, validation d'idée"| F["Flash 1K<br/>0,067 $, ~9 s"]
  Q -->|"oui"| R{"Texte dans l'image, marque exigeante,<br/>scène complexe, grand format ?"}
  R -->|"non"| F2["Flash 1K ou 2K"]
  R -->|"oui"| P["Pro 2K<br/>0,134 $, ~24 s"]
  F --> S["Sélection humaine"] --> P

La mesure : mêmes prompts, deux modèles

Trois prompts, identiques au caractère près, ont été envoyés aux deux modèles le 2026-10-15 avec la clé d'API, en 1K, une seule fois chacun. Le coût est calculé depuis usage_metadata par couts.py ; la durée est mesurée autour de l'appel.

Et dans la campagne complète (make run, même jour) : Flash 1K entre 8,0 et 9,7 s, Pro 2K à 22,9 et 25,6 s pour 0,141 $. Flash 512 px : 5,8 à 5,9 s pour 0,046$.

Trois constats sortent de ces mesures, sur un échantillon volontairement petit (une image par case) :

1. Le Pro coûte 2 fois plus et prend 1,7 à 1,9 fois plus de temps à 1K. À 2K, le Pro coûte le même prix qu'à 1K : demandez toujours 2K pour un rendu final Pro.
2. La structure du prompt compte plus que le modèle pour la composition. Aucun des deux ne connaît votre produit sans image de référence.
3. Le texte court ne casse plus sur ces deux modèles. Le texte long, les petits corps et les polices de marque restent un risque (leçon 6).

La mise en œuvre : le modèle vient du brief

Le brief fixe le modèle d'itération, le modèle final et leurs tailles ; chaque visuel marqué final: true passe en Pro 2K. Deux options de ligne de commande servent à comparer sans modifier le brief : --final (tout en Pro) et --modele (un modèle imposé à tous les visuels).

modele_iteration: gemini-3.1-flash-image
modele_final: gemini-3-pro-image
taille: "1K"
taille_finale: "2K"
budget_usd: 2.0

TARIFS: dict[str, Tarif] = {
    "gemini-3.1-flash-image": Tarif(0.50, 3.0, 60.0, {"512": 747, "1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 2520}),
    "gemini-3-pro-image": Tarif(2.00, 12.0, 120.0, {"1K": 1120, "2K": 1120, "4K": 2000}),
    ...
}

def cout_reel(modele: str, usage) -> dict:
    t = tarif(modele)
    entree = usage.prompt_token_count or 0
    sortie = usage.candidates_token_count or 0
    image = sum(d.token_count or 0 for d in (usage.candidates_tokens_details or [])
                if str(getattr(d.modality, "value", d.modality)) == "IMAGE")
    texte = sortie - image + (usage.thoughts_token_count or 0)
    usd = (entree * t.entree + texte * t.sortie_texte + image * t.sortie_image) / 1e6

Le détail compte : une réponse Flash 1K a facturé 1 496 tokens de sortie, dont 1 120 d'image (60 $le million) et 376 de texte et réflexion (3$ le million). Ignorer ces derniers sous-estime peu chez Flash (0,1 centime) mais davantage chez Pro (12 $ le million).

Résultat obtenu

L'estimation se lit sans aucun appel :

$ .venv/bin/python -m campagne brief.yaml --dry-run | grep -E "^---|^Estimation"
--- orbe-hero  gemini-3-pro-image 2K 16:9  ~0.141 $
--- orbe-salon  gemini-3.1-flash-image 1K 4:5  ~0.138 $
--- rh-atelier  gemini-3.1-flash-image 1K 16:9  ~0.069 $
--- edito-sobriete  gemini-3.1-flash-image 1K 4:3  ~0.069 $
--- flyer-salon  gemini-3-pro-image 2K 2:3  ~0.141 $
Estimation totale : 0.557 $ pour 5 visuels
$ .venv/bin/python -m campagne brief.yaml --dry-run --final | tail -1
Estimation totale : 0.844 $ pour 5 visuels

Le coût réel de make run, mesuré ensuite, a été de 0,557 $ : l'estimation tombe juste à quelques dixièmes de centime près parce que le prix d'une image est fixe par taille ; seuls les tokens de texte varient.

Ce qui casse en production

La règle de décision

Itérez en Flash 1K, ou en 512 px pour explorer des compositions. Passez en Pro 2K pour les visuels validés qui seront publiés, et d'emblée pour les affiches avec texte et les scènes à plusieurs personnages. Surveillez le ratio coût réel / estimation sur la planche : un écart de plus de 10 % signale des retouches non prévues ou un tarif à mettre à jour.

Pratique

Exercice. Avec le tableau de prix, calculez le coût de la campagne suivante : 25 visuels, 3 essais Flash 1K chacun, puis un rendu Pro 2K pour 10 d'entre eux et une retouche Flash pour 8 autres. Vérifiez ensuite votre calcul avec --dry-run sur un brief équivalent.

• Je connais le prix par image des deux modèles et l'effet de la taille
• Je demande 2K pour tout rendu final Pro
• Je calcule le coût réel depuis usage_metadata, réflexion comprise
• J'ai estimé une campagne avec --dry-run avant de lancer