Anthropic augmente discrètement les estimations de coûts pour Claude Code : la dépense quotidienne moyenne des développeurs double à 13 dollars
Récemment, Anthropic a discrètement augmenté de manière significative ses estimations publiques des coûts pour son outil de programmation Claude Code, suscitant l'attention du secteur. Selon les dernières données figurant sur le site officiel de Claude Code, dans un scénario d'utilisation en entreprise, le coût quotidien moyen par développeur s'établit à environ 13 dollars américains, avec une dépense mensuelle comprise entre 150 et 250 dollars ; 90 % des utilisateurs dépensent moins de 30 dollars par jour. Or, selon la page archivée antérieure au 16 avril, ces chiffres étaient respectivement de 6 dollars par jour et inférieurs à 12 dollars pour 90 % des utilisateurs : cela signifie qu'en quelques semaines seulement, Anthropic a plus que doublé ses prévisions de coûts. Ed Zitron, PDG de la société de relations publiques technologiques EZPR, a été le premier à signaler ce changement sur la plateforme sociale X. Cette ajustement n'est qu'un reflet de la tendance générale à la hausse des coûts dans le domaine de l'intelligence artificielle. Avec l'avènement des agents IA, la demande en puissance de calcul pour les modèles de pointe a explosé, exerçant une pression considérable sur les fournisseurs de modèles comme Anthropic ainsi que sur les principaux prestataires de services cloud. La semaine dernière, Anthropic avait déjà provoqué l'inquiétude des utilisateurs suite à des rumeurs indiquant que l'accès aux fonctionnalités avancées de Claude Code serait retiré aux abonnés « Pro », avant de clarifier qu'il ne s'agissait que d'une modification temporaire testée auprès de 2 % des nouveaux utilisateurs. Parallèlement, Amol Avasare, responsable de la croissance chez Anthropic, a reconnu que les formules d'abonnement actuelles « ne sont pas conçues pour une utilisation aussi intensive ». Face à une participation utilisateur qui a fortement progressé, l'entreprise a mis en place diverses mesures correctives telles que des limites hebdomadaires ou un resserrement durant les heures de pointe, mais les solutions existantes peinent toujours à suivre l'évolution rapide des modes d'utilisation.
