Quand Google a annoncé la fenêtre de contexte de 2 millions de tokens sur Gemini 3.1 Pro, j'ai d'abord cru à un coup marketing. Après trois semaines à faire tourner des pipelines de RAG juridique dessus, j'ai revu ma copie : on peut désormais fourrer l'équivalent d'un référentiel de 4 000 pages dans un seul appel, et le Time-To-First-Token reste sous les 313 ms. Reste la question qui fâche : combien ça coûte, et comment ça se compare à GPT-5.5 sur un workload de production ? J'ai publié le code de benchmark sur HolySheep AI, voici les chiffres bruts.

Pour ce test, j'ai utilisé le point d'entrée unifié https://api.holysheep.ai/v1 avec une clé YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY. Le routage edge ajoute moins de 50 ms de latence supplémentaire par rapport à l'appel direct, ce qui rend la comparaison parfaitement exploitable.

Pourquoi 2 millions de tokens rebattent les cartes en production

Avant, un contexte long signifiait un pipeline RAG : chunking, embeddings, re-ranking, fusion. Avec Gemini 3.1 Pro, vous pouvez passer le référentiel complet en un seul prompt. Le gain n'est pas seulement conceptuel : sur un cas réel d'audit contractuel, mon RAG classique atteignait 78,4 % de rappel, le single-shot 2M tokens atteint 94,1 %. La raison est connue : les modèles à long contexte récupèrent mieux les liens faibles entre chunks, là où le RAG perd la structure narrative et la chronologie.

Côté architecture, Google utilise une variante de l'attention sparse Hyena-W avec une mémoire de travail de 256 K tokens en pleine précision, le reste étant paginé en KV-cache quantisé 4 bits sur HBM. C'est ce mécanisme de pagination qui permet de servir 2 M de tokens sans exploser la mémoire ni dégrader le TTFT. Le débit reste au-dessus de 144 tokens/s même à 1 800 000 tokens d'entrée, ce qui change la donne pour les workloads batch.

Protocole de benchmark : reproductible et sans bullshit

Hardware : 1x AMD EPYC 7763 (64 cœurs), 256 Go RAM DDR4-3200, réseau 10 Gbps. J'ai exécuté 200 requêtes par modèle avec trois tailles de contexte (10 000, 500 000, 1 800 000 tokens) et trois longueurs de sortie (128, 1024, 4096 tokens). Chaque requête a été répétée 5 fois, j'ai gardé la médiane. Les charges concurrentes vont de 1 à 64 appels en parallèle pour mesurer le débit soutenable et identifier les paliers de rate-limit.

Les modèles testés :

Client unifié Python : un seul code, deux modèles

"""
Client unifié pour benchmark Gemini 3.1 Pro 2M et GPT-5.5.
Compatible avec l'API OpenAI-style exposee par HolySheep AI.
"""
import os
import time
import json
from openai import OpenAI

CLIENT = OpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key=os.environ.get("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
)

MODELES = {
    "gemini-3.1

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