Thinking Machines Lab · modèle de langage
Inkling : prix, contexte et benchmarks
Inkling est un modèle de langage de Thinking Machines Lab sorti le 17 juillet 2026. Il coûte 1 $US par million de tokens en entrée et 4,05 $US en sortie, avec un contexte de 524,3 k tokens. Epoch AI le classe 65e sur 125 modèles notés.
Ce qu'il faut savoir sur Inkling
Inkling a été publié par Thinking Machines Lab (États-Unis) le 17 juillet 2026. Il accepte du texte, des images et de l'audio en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 524 288 tokens, plus que 67 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 471 859 tokens d'une traite.
Il est disponible depuis environ 3 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.
Prix de Inkling
Sur OpenRouter, Inkling coûte 1 $US par million de tokens en entrée et 4,05 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 1,763 $US par million, plus cher que 69 % des modèles payants (2,3 fois la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,004 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 121 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,17 $US par million.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Inkling un score de 148,4 (intervalle de 146 à 150,2). Il se place ainsi au 65e rang sur 125 modèles notés.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | questions de sciences de niveau doctorat | 88,3 % | 15 juil. 2026 |
| ARC-AGI-1 | puzzles visuels de raisonnement abstrait | 79,5 % | 15 juil. 2026 |
| ARC-AGI-2 | version plus difficile des puzzles ARC | 36,5 % | 15 juil. 2026 |
| FrontierMath | problèmes de mathématiques de recherche (niveaux 1-3) | 33,3 % | 15 juil. 2026 |
| OTIS Mock AIME | problèmes de compétition de mathématiques | 88,9 % | 15 juil. 2026 |
| SimpleQA Verified | exactitude des faits simples | 40,3 % | 15 juil. 2026 |
À performance au moins égale, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna et GPT-5.6 Luna coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers.
Les autres modèles de Thinking Machines Lab
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Inkling Small | 30 juil. 2026 | 0,64 $US | 150,3 |
Verdict
Inkling obtient 51/100 selon notre grille, qui ne retient que des chiffres publiés.
Points forts
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
À éviter si…
- vous avez surtout des tâches simples : un modèle sans raisonnement coûtera moins cher.
Alternatives
- GPT-5.4 Mini1,69 $US
- GPT-5.13,44 $US
- Kimi K2.51 $US
- Kimi K2.7 Code1,28 $US
- GPT-53,44 $US
- Qwen3.5 397B A17B1,28 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Inkling ?
1 $US par million de tokens en entrée et 4,05 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,004 $US.
Quelle est la taille du contexte de Inkling ?
524 288 tokens, soit environ 393 000 mots, avec 471 859 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Inkling en local ?
Oui, ses poids sont publiés.
Inkling convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Inkling est-il performant ?
Epoch AI le classe 65e sur 125 modèles notés (ECI 148,4). Sur GPQA Diamond, il obtient 88,3 %.
Quelles alternatives à Inkling ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont GPT-5.4 Mini, GPT-5.1 et Kimi K2.5.
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