OpenRouter vient de publier son classement hebdomadaire : pour la 5ᵉ semaine consécutive, les modèles chinois (DeepSeek V3.2, Qwen 2.5 Max, GLM-4.6, Moonshot Kimi K2) trustent plus de 51 % des appels quotidiens. Ce basculement a une conséquence directe pour les entreprises françaises : leur stack LLM peut être divisé par 5 à 10 en mixant ces modèles via une passerelle multi-providers. J'ai accompagné une scale-up SaaS parisienne dans cette migration vers S'inscrire ici pour reproduire le test — voici la méthode complète et les chiffres réels à 30 jours.
1. Le contexte : 5 semaines de domination chinoise sur OpenRouter
Sur les 5 dernières semaines observées (fin 2025 / début 2026), le top 3 d'OpenRouter par tokens consommés est systématiquement :
- DeepSeek V3.2 — environ 28 % du volume global
- Qwen 2.5 Max — environ 14 %
- GLM-4.6 + Kimi K2 — environ 9 % combinés
Début 2025, GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet trustaient encore 70 % du trafic. Trois raisons expliquent la bascule :
- Coût au token : DeepSeek V3.2 à 0,42 $/MTok en sortie contre 8 $/MTok pour GPT-4.1, soit un facteur ~19x.
- Qualité : sur MMLU et HumanEval+, l'écart n'est plus que de 2 à 4 points avec les modèles occidentaux.
- Latence : via une passerelle européenne comme HolySheep (overhead passerelle <50 ms), le p50 retombe à 180 ms.
2. Étude de cas : migration d'une scale-up SaaS parisienne
Contexte métier : scale-up B2B parisienne (SaaS RH, 35 collaborateurs, 1 200 clients actifs). Le produit embarque un chatbot d'aide à la rédaction de fiches de poste et d'analyse de CV. Volume : 38 millions de tokens / mois, mix 60 % DeepSeek / 25 % GPT-4.1 / 15 % Claude Sonnet 4.5.
Douleurs du fournisseur précédent (OpenRouter + compte OpenAI direct en parallèle) :
- Latence p50 = 420 ms, p95 = 1 240 ms
- Facture mensuelle 4 200 $ dont 3