Dans une note de juillet 2025, j'évoquais ne pas avoir trouvé d'information sur les limites de consommation de tokens de l'offre "Pro" de Claude.

J'avais observé empiriquement qu'avec mon usage de Claude Sonnet à l'époque, l'API directe était plus avantageuse qu'un abonnement Pro :

Entre le 30 mai et le 15 juillet 2025, j'ai consommé $14,94 de crédit. Ce qui est moindre que l'abonnement de 22 € par mois de Claude Pro.

source

En 2026, avec la forte augmentation de l'usage des AI code assistant de type Claude Code ou OpenCode, la consommation de tokens a explosé, ce qui change la donne.

Je me pose à nouveau la question suivante : « Est-ce que les abonnements sont maintenant réellement plus économiques que l'utilisation directe de l'API ? ».

Cette semaine, j'ai effectué de nouvelles recherches pour en savoir plus sur les limites des abonnements Claude et cette fois, j'ai trouvé dans ce thread Reddit des informations.

Dans cette article, l'auteur explique les résultats qu'il a trouvé par reverse engineering.

Attention, l'unité "credits" est différente de "tokens". La définition de crédit est donné un peu plus loin dans cette note.

Le plan 20× n'est pas aussi avantageux qu'on pourrait le croire. Sur le site d'Anthropic, toutes les mentions « 20× plus d'utilisation* » comportent cet astérisque gênant. Les limites de session de cinq heures sont bien 20× plus élevées qu'en Pro, mais la vraie question est : quelle quantité de travail peut-on en tirer ? La réponse est : seulement deux fois plus par semaine que le plan 5×.

En revanche, le plan 5× offre un excellent rapport qualité-prix. Il tient largement ses promesses. C'est le point idéal du tableau tarifaire. Vous obtenez une limite de session six fois plus élevée que Pro (et non cinq), et plus de huit fois la limite hebdomadaire (davantage que l'éponyme cinq).

Tier	Credits/5h	Credits/week
Pro	550,000 (1×)	5,000,000 (1×)
Max 5×	3,300,000 (6×)	41,666,700 (8.33×)
Max 20×	11,000,000 (20×)	83,333,300 (16.67×)

Comparés aux tarifs de l'API, tous les abonnements semblent fantastiques. Les estimations de valeur dans le tableau sont des bornes inférieures, car la mise en cache rend l'équivalent API effectif encore plus favorable (je l'expliquerai dans un moment). Dans tous les cas, si vous pouvez utiliser un abonnement plutôt que l'API, foncez.

Tier	Price	Credits/month	Opus-rate tokens	Equivalent API cost
Pro	$20	21.7M	32.5M in or 6.5M out	$163 (8.1×)
Max 5×	$100	180.6M	270.9M in or 54.2M out	$1,354 (13.5×)
Max 20×	$200	361.1M	541.7M in or 108.3M out	$2,708 (13.5×)

source

Voici un autre avantage de l'abonnement versus l'API :

Les lectures de cache. Elles sont entièrement gratuites.

Cela rend la balance encore plus favorable aux abonnements. Dans une boucle agentique (par exemple Claude Code), le modèle effectue des dizaines d'appels d'outils par tour. Après chaque appel d'outil, le modèle est invoqué à nouveau. Lecture du cache sur l'intégralité du contexte. L'API facture 10% pour chaque lecture ; les abonnements ne facturent rien. Ça s'accumule vite, comme nous allons le voir dans un instant.

Les écritures de cache sont également moins chères : elles coûtent 1,25×/2× le prix d'entrée sur l'API, tandis que sur l'abonnement elles sont facturées au prix d'entrée normal. Chaque tour de conversation est écrit dans le cache avant de pouvoir être lu, ce qui a donc aussi son importance.

source

Voici le lien entre credit et tokens :

Ce sont les unités utilisées en interne pour suivre la consommation de votre abonnement. « Crédits » est mon nom arbitraire pour ça — ces valeurs n'apparaissent pas directement dans un champ de l'API, donc il n'y a pas de mot évident pour les désigner. Je trouve que « crédits » sonne bien.

Comment passe-t-on des crédits aux tokens ? Voici la formule :

credits_used = ceil(input_tokens × input_rate + output_tokens × output_rate)

...et les valeurs à y insérer :

Modèle	Crédits/token en entrée	Crédits/token en sortie
Haiku	2/15 = 0,133...	10/15 = 2/3 = 0,666...
Sonnet	6/15 = 2/5 = 0,4	30/15 = 2
Opus	10/15 = 2/3 = 0,666...	50/15 = 10/3 = 3,333...

Les valeurs spécifiques semblent assez arbitraires, mais les ratios entre elles reflètent la tarification de l'API : la sortie coûte 5× l'entrée, vous paierez 5× plus pour Opus que pour Haiku, etc.

source

Après la lecture de cet article, il est clair que je vais utiliser principalement un abonnement Claude plutôt que des tokens d'API. Cependant, l'accès à un LLM par abonnement est moins flexible qu'une OpenAI Chat Completions compatible API.
Par exemple, je ne peux pas connecter Open WebUI, LibreChat ou toute autre application qui nécessite un accès direct à un LLM.

Mi-janvier 2026, j'ai lu ce thread à propos d'un "hack" utilisé par OpenCode pour accéder directement à l'API Anthropic avec un abonnement Claude. Ça m'a donné l'idée de chercher des outils de type "proxy" capables d'exposer une OpenAI Chat Completions compatible API à partir d'un abonnement Claude.
En fouillant sur Reddit, dans ce thread, j'ai trouvé les projets suivants :

• https://github.com/atalovesyou/claude-max-api-proxy
• https://github.com/horselock/claude-code-proxy

Je compte tester ces deux projets dans les semaines à venir.

Jusqu'à mi-décembre 2025, cela faisait environ 2 ans que j'arrivais à rester concentré sur un sujet à la fois. J'avais réussi à éviter de papillonner d'un sujet à l'autre. Pour moi, un sujet n'est vraiment terminé que lorsque j'ai publié la note correspondante.

Le dernier sujet que j'avais exploré avec succès était mon étude de Fedora CoreOS.

Je me suis ensuite lancé dans l'étude pratique approfondie de Podman Quadlets. J'ai réussi à publier coreos-quadlet-playground, mais avant même d'avoir commencé à rédiger ma note de synthèse, j'ai perdu ma discipline.

Dans cette note, je vais tenter d'expliquer comment et pourquoi j'ai "dérapé" et faire un bilan des side-projects sur lesquels j'ai papillonné pendant ces deux derniers mois (depuis mi-décembre).

---

Lors de mon travail sur Podman Quadlets, j'ai découvert comment ce projet utilise avec élégance systemd-run et le mécanisme des generators (systemd-run-generator) de systemd pour incarner la philosophie Unix.

Suite à cette découverte, j'ai repensé aux scripts manuels que j'utilisais ces derniers mois pour lancer mes VM QEMU. Exemple : up-qemu-vm.sh. Je me suis dit qu'il serait élégant de lancer des VM QEMU de la même manière que Podman Quadlets.

Je n'ai pas réussi à résister à cette idée. Le 10 décembre au soir, je me suis dit que j'allais consacrer une petite heure à tester cette idée via du vibe coding avec Aider et Claude Sonnet 4.5.
Cette heure s'est transformée en 12h de session non-stop. J'ai réussi à publier une première version de qemu-compose, mais je venais de rompre ma discipline : je n'avais toujours pas écrit ma note sur Podman Quadlets.

Depuis, je n'ai pas réussi à retrouver ma discipline. Je suis tombé dans une spirale de papillonnage qui a duré deux mois 🙈.

---

En rédigeant cette note, j'ai essayé de comprendre pourquoi j'avais dérapé.

Je pense que c'était la combinaison de plusieurs facteurs :

1. Le déclencheur : Ma première expérience réelle de vibe coding sur un projet complet. Cette expérience m'a tellement excité et en même temps tellement perturbé que j'ai perdu la motivation de rédiger ma note sur Podman Quadlets.
2. La cascade : Une fois le premier écart fait, l'effet "What the hell" s'est enclenché : mon cerveau a rationalisé la continuation du comportement déviant par un "de toute façon, c'est déjà foutu, autant continuer".
3. Le contexte : J'étais dans une période de stress et de frustration. L'illusion de toute-puissance qu'offrent les derniers modèles 4.5 d'Anthropic — obtenir des résultats rapides — m'a poussé dans une fuite en avant, un échappatoire pour combler mes frustrations du moment.

Depuis 2 ans, j'utilise trois garde-fous (circuit breakers) pour m'empêcher de démarrer un nouveau projet sans avoir terminé le précédent — autrement dit, pour éviter de papillonner et de survoler les sujets :

1. Je tracke toutes mes activités via Toggl. Quand je démarre une activité, je lance consciemment le chronomètre. Cette friction me force à nommer ce que je fais et à rester conscient du temps que j'y consacre. C'est un premier filtre contre les distractions impulsives.
2. Tous les matins, je rédige mes todo lists pro et perso dans Obsidian. L'élément clé est une section "Je ne veux pas faire" où je liste explicitement les tâches tentantes mais hors priorité. C'est mon exutoire pour les idées qui me donnent envie sans pour autant y céder.
3. La publication de notes sur notes.sklein.xyz me force à définir ma "Definition of Done". Une itération (un sujet) n'est terminée que quand la note est publiée.

En analysant mes notes, je constate que j'ai progressivement abandonné la rédaction de mes todo lists quotidiennes à partir du 5 décembre — soit 5 jours avant mon dérapage sur qemu-compose.
Je pense que ce n'est pas un hasard.

#JaiDécidé de reprendre cette routine dès demain. C'est mon garde-fou le plus important.

---

Voici les sujets en vrac que j'ai survolés pendant ces 2 derniers mois — tous sans note de synthèse publiée :

• Réimplémentation complète de ma configuration chezmoi (inachevée)
  • Développement de gnome-settings-import-export
• Étude de timeshift et snapper
• Installation et configuration de netbird sur mes NUC
• Tentative d'installation de Kodi sur un de mes NUC (inachevée)
• Nouvelle configuration Neovim from scratch basée sur LazyVim (inachevée) : lazyvim-playground
• Migration de Fugitive vers Neogit
• Développement et publication du plugin neo-tree-session.nvim
• Étude puis abandon d'une migration Alacritty + tmux → wezterm (branche WIP)
• Étude puis abandon d'une migration Alacritty + tmux → kitty
• Étude d'une migration Alacritty → foot + tmux (en cours)
  • Contribution au projet foot avec 2 Merge Requests :
    • Spawning new terminal with foot_exe from parent instance
    • Spawning new terminal with --config from parent instance
• Test d'avante.nvim, notamment Avante Zen Mode — piste abandonnée
• Migration de Aider vers OpenCode
• Adoption de Jujutsu à la place de Git — utilisation quotidienne depuis plus d'un mois, progression continue mais pas encore fluide

Bilan : 13 explorations, 2 contributions open source, 1 plugin publié, 0 note de synthèse 😔.

---

En publiant cette note, je souhaite casser cet effet "What the hell".

Je vais sans doute accepter de ne pas publier de notes sur les sujets que j'ai abandonnés. Par contre, je souhaite à l'avenir publier des notes au sujet de :

• [ ] ma migration vers OpenCode
• [ ] ma migration vers Jujutsu
• [ ] Netbird
• [ ] Kodi
• [ ] Lazyvim
• [ ] Mes contributions à foot
• [ ] Des notes au sujet de qemu-compose

Il y a exactement 1 an, j'ai publié cette note pour citer ce message de Salvatore Sanfilippo, créateur de Redis :

About "people still thinking LLMs are quite useless", I still believe that the problem is that most people are exposed to ChatGPT 4o that at this point for my use case (programming / design partner) is basically a useless toy. And I guess that in tech many folks try LLMs for the same use cases. Try Claude Sonnet 3.5 (not Haiku!) and tell me if, while still flawed, is not helpful.

source

Aujourd'hui, je viens de lire son nouveau billet : Don't fall into the anti-AI hype (1106 commentaires sur HackerNews, 217 commentaires sur Lobsters).

Ces observations rejoignent ce que je constate avec OpenCode et les modèles Claude Sonnet 4.5 ou Claude Opus 4.5. Il me semble que "coder à la main" pourrait devenir un jeu, comme faire des sudoku ou jouer à des jeux vidéo. Pour le moment, je n'ai aucune idée de l'impact que cela aura sur mes capacités cognitives. J'ai l'impression que mes compétences pourraient décliner.

En fait, j'ai très peur de ne plus faire d'efforts de compréhension et qu'après quelques mois ou années, je devienne de plus en plus bête en déléguant systématiquement la réflexion à l'IA.

Voici cet article, traduit en français avec Claude Sonnet 4.5 :

Ne tombez pas dans le battage anti-IA

J'adore écrire du logiciel, ligne par ligne. On pourrait dire que ma carrière a été un effort continu pour créer des logiciels bien écrits, minimaux, où la touche humaine était la caractéristique fondamentale. J'espère également une société où les derniers ne sont pas oubliés. De plus, je ne souhaite pas que l'IA réussisse économiquement, je me fiche que le système économique actuel soit subverti (je pourrais être très heureux, honnêtement, si cela va dans la direction d'une redistribution massive de la richesse). Mais, je ne me respecterais pas moi-même et mon intelligence si mon idée du logiciel et de la société devait altérer ma vision : les faits sont les faits, et l'IA va changer la programmation pour toujours.

En 2020, j'ai quitté mon emploi pour écrire un roman sur l'IA, le revenu de base universel, une société qui s'adaptait à l'automatisation du travail en faisant face à de nombreux défis. À la toute fin de 2024, j'ai ouvert une chaîne YouTube axée sur l'IA, son utilisation dans les tâches de codage, ses effets sociaux et économiques potentiels. Mais bien que j'aie reconnu très tôt ce qui allait se passer, je pensais que nous avions plus de temps avant que la programmation ne soit complètement remodelée, au moins quelques années. Je ne crois plus que ce soit le cas. Récemment, les LLM de pointe sont capables de compléter de grandes sous-tâches ou des projets de taille moyenne seuls, presque sans assistance, avec un bon ensemble d'indices sur ce que devrait être le résultat final. Le degré de succès que vous obtiendrez est lié au type de programmation que vous faites (plus c'est isolé et textuellement représentable, mieux c'est : la programmation système est particulièrement adaptée), et à votre capacité à créer une représentation mentale du problème à communiquer au LLM. Mais, en général, il est maintenant clair que pour la plupart des projets, écrire le code soi-même n'a plus de sens, si ce n'est pour s'amuser.

Au cours de la semaine dernière, simplement en promptant, et en inspectant le code pour fournir des conseils de temps en temps, en quelques heures j'ai accompli les quatre tâches suivantes, en heures au lieu de semaines :

1. J'ai modifié ma bibliothèque linenoise pour supporter l'UTF-8, et créé un framework pour tester l'édition de ligne qui utilise un terminal émulé capable de rapporter ce qui est affiché dans chaque cellule de caractère. Quelque chose que j'ai toujours voulu faire, mais il était difficile de justifier le travail nécessaire juste pour tester un projet personnel. Mais si vous pouvez simplement décrire votre idée, et qu'elle se matérialise dans le code, les choses sont très différentes.

2. J'ai corrigé des échecs transitoires dans le test de Redis. C'est un travail très ennuyeux, des problèmes liés au timing, des conditions de deadlock TCP, etc. Claude Code a itéré pendant tout le temps nécessaire pour le reproduire, a inspecté l'état des processus pour comprendre ce qui se passait, et a corrigé les bugs.

3. Hier, je voulais une bibliothèque C pure capable de faire l'inférence de modèles d'embedding de type BERT. Claude Code l'a créée en 5 minutes. Même sortie et même vitesse (15% plus lent) que PyTorch. 700 lignes de code. Un outil Python pour convertir le modèle GTE-small.

4. Au cours des dernières semaines, j'ai effectué des modifications des mécanismes internes de Redis Streams. J'avais un document de conception pour le travail que j'ai fait. J'ai essayé de le donner à Claude Code et il a reproduit mon travail en, genre, 20 minutes ou moins (principalement parce que je suis lent à vérifier et à autoriser l'exécution des commandes nécessaires).

Il est tout simplement impossible de ne pas voir la réalité de ce qui se passe. Écrire du code n'est plus nécessaire pour la plupart. Il est maintenant beaucoup plus intéressant de comprendre quoi faire, et comment le faire (et, à propos de cette deuxième partie, les LLM sont aussi d'excellents partenaires). Peu importe si les entreprises d'IA ne pourront pas récupérer leur argent et que le marché boursier s'effondrera. Tout cela est sans importance, à long terme. Peu importe si tel ou tel PDG d'une licorne vous dit quelque chose de rebutant, ou d'absurde. La programmation a changé pour toujours, de toute façon.

Comment je me sens, à propos de tout le code que j'ai écrit qui a été ingéré par les LLM ? Je suis ravi d'en faire partie, parce que je vois cela comme une continuation de ce que j'ai essayé de faire toute ma vie : démocratiser le code, les systèmes, la connaissance. Les LLM vont nous aider à écrire de meilleurs logiciels, plus rapidement, et permettront aux petites équipes d'avoir une chance de rivaliser avec les plus grandes entreprises. La même chose que les logiciels open source ont fait dans les années 90.

Cependant, cette technologie est beaucoup trop importante pour être entre les mains de quelques entreprises. Pour l'instant, vous pouvez faire le pré-entraînement mieux ou pas, vous pouvez faire l'apprentissage par renforcement de manière beaucoup plus efficace que d'autres, mais les modèles ouverts, en particulier ceux produits en Chine, continuent de rivaliser (même s'ils sont en retard) avec les modèles de pointe des laboratoires fermés. Il y a une démocratisation suffisante de l'IA, jusqu'à présent, même si elle est imparfaite. Mais : il n'est absolument pas évident qu'il en sera ainsi pour toujours. J'ai peur de la centralisation. En même temps, je crois que les réseaux de neurones, à l'échelle, sont simplement capables de faire des choses incroyables, et qu'il n'y a pas assez de "magie" dans l'IA de pointe actuelle pour que les autres laboratoires et équipes ne rattrapent pas leur retard (sinon il serait très difficile d'expliquer, par exemple, pourquoi OpenAI, Anthropic et Google sont si proches dans leurs résultats, depuis des années maintenant).

En tant que programmeur, je veux écrire plus d'open source que jamais, maintenant. Je veux améliorer certains de mes dépôts abandonnés pour des raisons de temps. Je veux appliquer l'IA à mon workflow Redis. Améliorer l'implémentation des Vector Sets et ensuite d'autres structures de données, comme je le fais avec Streams maintenant.

Mais je m'inquiète pour les gens qui vont être licenciés. Il n'est pas clair quelle sera la dynamique en jeu : les entreprises vont-elles essayer d'avoir plus de personnes, et de construire plus ? Ou vont-elles essayer de réduire les coûts salariaux, en ayant moins de programmeurs qui sont meilleurs au prompting ? Et, il y a d'autres secteurs où les humains deviendront complètement remplaçables, je le crains.

Quelle est la solution sociale, alors ? L'innovation ne peut pas être annulée après tout. Je crois que nous devrions voter pour des gouvernements qui reconnaissent ce qui se passe, et qui sont prêts à soutenir ceux qui resteront sans emploi. Et, plus les gens seront licenciés, plus il y aura de pression politique pour voter pour ceux qui garantiront un certain degré de protection. Mais j'attends également avec impatience le bien que l'IA pourrait apporter : de nouveaux progrès en science, qui pourraient aider à réduire la souffrance de la condition humaine, qui n'est pas toujours heureuse.

Quoi qu'il en soit, revenons à la programmation. J'ai une seule suggestion pour vous, mon ami. Quoi que vous croyiez sur ce qui devrait être la Bonne Chose, vous ne pouvez pas la contrôler en refusant ce qui se passe actuellement. Éviter l'IA ne va pas vous aider, vous ou votre carrière. Pensez-y. Testez ces nouveaux outils, avec soin, avec des semaines de travail, pas dans un test de cinq minutes où vous ne pouvez que renforcer vos propres convictions. Trouvez un moyen de vous multiplier, et si cela ne fonctionne pas pour vous, réessayez tous les quelques mois.

Oui, peut-être pensez-vous que vous avez travaillé si dur pour apprendre à coder, et maintenant les machines le font pour vous. Mais quel était le feu en vous, quand vous codiez jusqu'à la nuit pour voir votre projet fonctionner ? C'était construire. Et maintenant vous pouvez construire plus et mieux, si vous trouvez votre façon d'utiliser l'IA efficacement. Le plaisir est toujours là, intact.

source

Dans ce thread, #JaiDécouvert OpenCode (https://github.com/sst/opencode) qui semble être une alternative à Aider et Claude Code.

Après avoir parcouru la documentation, j'ai l'impression qu'OpenCode propose des fonctionnalités et une User experience plus avancées qu'Aider.

Le projet est récent (démarré en mars 2025) et publié sous licence MIT.

D'après le footer du site de documentation, je comprends qu'OpenCode est développé par l'entreprise Anomaly, financée par du Venture capital.

#JaiLu ce commentaire à propos d'OpenCode dans les issues d'Aider.

En cherchant sur Hacker News, je suis tombé sur ce thread de juillet 2025.

J'ai retenu ce commentaire :

Two big differences:

1. opencode is much more "agentic": It will just take off and do loads of stuff without asking, whereas aider normally asks permission to do everything. It will make a change, the language server tells it the build is broken, it goes and searches for the file and line in the error message, reads it, and tries to fix it; rinse repeat, running (say) "go vet" and "go test" until it doesn't see anything else to do. You can interrupt it, of course, but it won't wait for you otherwise.

2. aider has much more specific control over the context window. You say exactly what files you want the LLM to be able to see and/or edit; and you can clear the context window when you're ready to move on to the next task. The current version of opencode has a way to "compact" the context window, where it summarizes for itself what's been done and then (it seems) drops everything else. But it's not clear exactly what's in and out, and you can't simply clear the chat history without exiting the program. (Or if you can, I couldn't find it documented anywhere.)

source)

Je retiens donc qu'Aider offre un contrôle plus précis qu'OpenCode. OpenCode fonctionne de manière plus autonome.

Pour ma part, je préfère contrôler finement les actions d'un AI code assistant sur mon code, à la fois pour comprendre ses interventions et pour gérer ma consommation de tokens.

Je n'ai pas envie de tester OpenCode pour le moment, je vais continuer avec Aider.