Google a lancé Gemini 3.7 Flash à peine trois semaines après la sortie de Gemini 3.6 Flash — un rythme qui souligne à la fois la vitesse de la course à l'IA et l'application que les fournisseurs considèrent comme la plus attrayante pour les entreprises.

Google a indiqué que Gemini 3.7 Flash, publié jeudi, est plus efficace que son prédécesseur pour les tâches de codage telles que le débogage et la résolution de problèmes informatiques. Le modèle offre également une plus grande précision du code et génère du code prêt pour la production, selon l'entreprise. Parmi les autres fonctionnalités figurent une amélioration du raisonnement et de la précision pour des applications dans des domaines tels que la finance, le droit et la bioscience.

Google propose le modèle à un prix d'introduction de 0,75 $ par million de tokens d'entrée et de 3,75 $ par million de tokens de sortie — soit moins cher que les prix des modèles publiés par Anthropic, OpenAI et SpaceXAI ces dernières semaines. Les tokens sont les unités dans lesquelles les modèles de langage décomposent le texte ; les fournisseurs facturent séparément les tokens d'entrée (le texte envoyé à un modèle) et les tokens de sortie (le texte qu'il génère), de sorte que les charges de travail gourmandes en sortie, comme la génération de code, ressentent le taux de sortie plus élevé de manière plus directe. La gamme Flash a historiquement servi de niveau optimisé pour la vitesse et les coûts chez Google, et cette nouvelle publication prolonge ce positionnement dans le concours de prix actuel.

Ce tarif d'introduction est la réponse de Google à la guerre des prix en cours sur le marché de l'IA, où les fournisseurs lancent de nouveaux modèles chaque semaine dans le but de proposer des prix plus agressifs que leurs concurrents. Cette bataille découle des préoccupations des entreprises quant au coût élevé de l'utilisation des tokens et des modèles d'IA pour leurs objectifs et leurs flux de travail d'IA.

La guerre des prix

Pour Google, les prix ont longtemps constitué un facteur clé de compétitivité, a déclaré Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner.

« Un domaine dans lequel Google cherche vraiment à convaincre le client, c'est : ", ce n'est pas seulement la performance ; c'est le prix, et nous avons un rapport qualité-prix très, très compétitif par rapport aux autres laboratoires de pointe", » a déclaré M. Chandrasekaran.

Alors que Google tente de rivaliser avec OpenAI et Anthropic, les prix sont un moyen d'attirer certains développeurs d'entreprise et de nombreuses startups digitales natives loin des concurrents, a-t-il ajouté.

L'accent mis sur le codage

Au-delà des prix, l'insistance de Google sur le codage avec Gemini 3.7 Flash traduit la reconnaissance d'un cas d'usage que OpenAI et Anthropic ont également exploité avec succès.

« Google a été un peu lent à créer des modèles de codage très performants », a déclaré M. Chandrasekaran. « Les agents de codage sont l'un des cas d'usage à la croissance la plus rapide dans l'IA, donc d'une certaine manière, Google tente d'atteindre le niveau où il veut être. »

Le codage a non seulement rencontré du succès auprès des laboratoires de pointe, mais les fournisseurs de modèles ouverts ciblent également ce même cas d'usage. Muse Glimmer de Meta est conçu pour aider les utilisateurs à gérer le codage multi-étapes ; DeepSeek-V4-Pro est conçu pour les tâches de codage à forte intensité de raisonnement ; et Kimi K3 de Moonshot AI est optimisé pour la génération de code à long horizon. Contrairement aux modèles de pointe disponibles uniquement via API, les versions à poids ouverts peuvent être téléchargées et exécutées sur l'infrastructure propre du client, permettant aux développeurs d'éviter les frais d'API par token des fournisseurs — une raison structurelle pour laquelle la concurrence sur les prix s'étend désormais aux camps propriétaires et ouverts.

« Une partie de cela est aussi une reconnaissance que les modèles à poids ouverts deviennent un concurrent légitime dans la catégorie du codage et aussi dans le raisonnement global », a déclaré M. Chandrasekaran. « C'est également un autre défi auquel Google doit faire face. »

Il a ajouté qu'avec Google moins affirmé sur le marché de l'IA en 2026, la sortie rapide de Gemini 3.7 Flash et son tarif d'introduction représentent la tentative du géant technologique de reconquérir l'attention des développeurs d'entreprise. Avec l'arrivée de nouveaux modèles chaque semaine, les prix des prochaines sorties des concurrents — et la question de savoir si les tarifs d'introduction de Google se maintiendront au-delà de la période de lancement — sont les signaux concrets à surveiller dans la course aux rabais.