Ollama Cloud a changé sa facturation le 1er septembre. Fini le comptage en temps GPU : chaque plan comprend désormais un pool de crédits, et chaque requête brûle des crédits au prix affiché du modèle, token par token. Ollama présente ce basculement comme de la transparence. Sur Reddit, les utilisateurs qui font tourner des agents avec de longs contextes racontent autre chose : une facture qui a bondi de 2,9 à 6,7 fois dans les cas extrêmes.
Les deux ont raison. Et si tu fais tourner des agents sur Ollama Cloud, il faut comprendre pourquoi avant de renouveler ton abonnement.
Ce qui change exactement
Petit rappel de vocabulaire : un « token », c'est l'unité de texte que lisent les modèles — grosso modo un mot et demi en français, deux mots en anglais. Toutes les API d'IA facturent à la pièce, entrée et sortie séparées.
Avant le 1er septembre, les forfaits Pro (20 dollars par mois) et Max (100 dollars) fonctionnaient comme un abonnement de salle de sport : tu payais l'accès à la puissance de calcul, mesurée en temps GPU. Tes limites se réinitialisaient toutes les cinq heures et chaque semaine, et la taille de ton contexte ne changeait rien à la facture. Ollama reconnaissait d'ailleurs que ce système était « difficile à prédire ».
Désormais, chaque plan embarque un pool de crédits mensuel : 60 dollars de calcul inclus avec le Pro, 300 dollars avec le Max, 1000 dollars partagés sur le nouveau plan Team à 500 dollars. Chaque requête consomme ce pool au tarif au token publié pour chaque modèle, avec des prix majorés en heures de pointe (12h-18h UTC du lundi au vendredi). Fini les limites de session ; le pool épuisé, tu continues au même tarif, facturé à l'unité.
Schéma explicatif NumeriBrain — réalisé par la rédaction d'après la grille tarifaire officielle d'Ollama.
Le piège : le contexte long
Pour un chat de 2 000 tokens, rien ne change, et même tout s'améliore : les crédits offerts valent trois fois le prix de l'abonnement Pro. Ollama a raison de parler de transparence : tu vois exactement ce que coûte chaque requête.
Le problème se cache dans les agents. Un assistant qui travaille sur tes documents relit à chaque appel l'ensemble de son contexte : historique de conversation, fichiers, résultats d'outils. 80 000 tokens d'entrée par requête, ce n'est pas exotique, c'est banal pour un agent. Or ce contexte, l'ancien système te le facturait au temps machine, c'est-à-dire presque rien de plus qu'un petit chat. Le nouveau le facture token par token, au prix plein.
C'est exactement ce que rapportent les utilisateurs de Reddit sur le fil dédié au changement : des hausses effectives de 2,9 fois à 6,7 fois pour les usages intensifs en contexte long. Le travail n'a pas changé — c'est la règle de facturation qui a déplacé le coût vers eux.
Les calculs, avec la grille officielle
Faisons le calcul avec un scénario volontairement réaliste : un agent qui traite 50 requêtes par jour, 80 000 tokens d'entrée et 4 000 tokens de sortie en moyenne. Sur trente jours, ça fait 120 millions de tokens d'entrée et 6 millions de sortie.
- deepseek-v4-flash (0,22 dollar par million d'entrée, 0,66 en sortie) : environ 30 dollars par mois. Ça tient dans le Pro, avec de la marge.
- glm-5.3 (1,40 dollar d'entrée, 4,40 en sortie) : environ 194 dollars par mois. Ton Pro à 20 dollars ne couvre qu'un tiers du trajet.
- kimi-k3 (3 dollars d'entrée, 15 en sortie) : environ 450 dollars par mois. Le plan Max à 100 dollars ne suffit plus.
Ajoute la majoration des heures de pointe — 2 fois le prix en entrée et sortie entre 12h et 18h UTC du lundi au vendredi, soit l'après-midi de travail européen — et les mêmes agents s'envolent encore. Le cache d'entrée atténue la note pour les requêtes répétitives (0,007 dollar par million pour deepseek-v4-flash), mais un agent qui explore des documents différents frappe peu le cache.
Sous l'ancien système, ces mêmes charges passaient pour du travail ordinaire : le compteur tournait au temps GPU, sans regarder la taille du contexte. La transparence, ici, révèle aussi un transfert : ce que la plateforme subventionnait implicitement, l'utilisateur en contexte long le paie désormais en entier.
Qui y perd, qui y gagne
Y perdent : les développeurs d'agents à gros contexte — RAG sur des corpus, analyse de code complète, assistants qui relisent des dizaines de pages à chaque tour — et les utilisateurs des gros modèles comme kimi-k3 ou GLM. Les utilisateurs de sessions de coding longues avec Claude Code ou Codex, que l'annonce met en avant, sont exactement dans la cible.
Y gagnent : les usagers à usage court et dense, qui récupèrent trois fois le prix de leur abonnement en crédits et se débarrassent des limites de session. Et les équipes, avec un plan Team enfin ouvert, facturé au pool partagé plutôt qu'à la place.
Cas particulier important : si tu étais abonné avant le 1er septembre, rien ne change — tant que tu ne touches pas à ton forfait. Changer de cycle de facturation (mensuel vers annuel) ou de palier bascule automatiquement vers la nouvelle grille, et l'opération est conçue comme irréversible : le support peut te ramener à ton ancien plan si tu as basculé par erreur, mais il ne faut pas compter dessus. Une bascule remet aussi tes compteurs à zéro, avec le plein de crédits du nouveau plan.
Ce qu'il faut faire, concrètement
- Abonné Pro ou Max avant le 1er septembre : ne touche à rien. Ton ancien forfait survit tant qu'il se renouvelle à l'identique.
- Usage de chat et de code ponctuel : la nouvelle grille est plutôt favorable — 60 dollars de crédits pour 20 dollars payés reste imbattable à ce niveau de prix.
- Agents à contexte long : passe ta consommation réelle au crible de la grille (ollama.com/pricing), modèle par modèle, avant le prochain renouvellement. Le calcul prend dix minutes et évite une surprise de fin de mois.
- Gros consommateur : le plan Max donne 300 dollars de crédits pour 100 dollars payés. Le rapport est identique au Pro (3 pour 1), mais la marge de manœuvre est plus large.
- Dans le doute sur un modèle : regarde sa fiche sur ollama.com/library — le prix au token y figure, avec le tarif d'entrée en cache, souvent 20 à 30 fois moins cher.
Notre avis
La transparence est réelle et c'est une bonne chose : savoir ce que coûte une requête avant de la lancer, c'est ce que tout utilisateur d'API a toujours fait. Mais appelons les choses par leur nom : ce n'est pas seulement un changement de transparence, c'est un changement de qui paie. Les workloads à contexte long, l'une des raisons d'être d'un service cloud quand ta machine locale ne suit plus, passent du statut d'usage illimité à celui de client premium.
Ollama justifie le basculement par la croissance explosive de sa demande — son cloud double chaque mois, et les modèles comme Kimi K3 (2 800 milliards de paramètres) coûtent cher à servir. C'est cohérent. Cela n'empêche pas la facture de doubler, tripler ou pire pour ceux qui avaient construit leurs agents sur les règles d'avant.
Notre conseil reste le même que pour tous ces services : le forfait cloud, c'est un loueur de voitures. Superbe pour un week-end, ruineux en location longue durée. Si tes agents avalent des contextes de 100k tokens tous les jours, la question à poser n'est pas « quel forfait Ollama ? » mais « est-ce que je ne devrais pas plutôt faire tourner ce modèle chez moi ? ». Notre guide d'auto-hébergement des LLM détaille le matériel et les étapes, section Sources.
Sources
Ollama's transparent pricing — l'annonce officielle du changement de tarification, avec la FAQ complète.
Ollama — Pricing — la grille tarifaire détaillée, modèle par modèle, avec les tarifs d'heures de pointe.
Reddit r/ollama — la discussion des utilisateurs sur l'effet du changement, avec les hausses rapportées de 2,9 à 6,7 fois.
Wayback Machine — l'ancienne page de tarification du 8 août 2026, archivée, avec les limites 5 h et hebdomadaires.
Guide d'auto-hébergement des LLM (NumeriBrain) — matériel, choix du modèle et installation pas à pas pour faire tourner tes agents chez toi, sans forfait cloud.
Recherche, relecture et illustration assistées par IA. Le contenu reflète le travail éditorial de la rédaction.
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