Cerebras vs Groq : quel accélérateur d'IA choisir ?

Cerebras et Groq proposent une tarification au token, particulièrement pertinente pour une utilisation avec un agent de code.

Ils affichent les vitesses parmi les plus élevées au monde. Groq et Cerebras proposent un service de tokens as a service sur une sélection restreinte de modèles. Agent de code, agent vocaux, assistance clientèle… Les cas d’usage exigeant une latence extrêmement réduite sont nombreux. Si les deux services proposent une gamme de modèles similaires, les principales différences s’articulent autour du prix et de la vitesse finale d’inférence. Comparatif.

Une sélection de modèles plus étendue chez Groq

Groq propose la sélection de modèles la plus étendue. Parmi celle-ci, GPT-OSS s'impose comme la référence open source pour les applications de code en mode agentique. La version 120B, accessible via Cerebras et Groq, est à privilégier, même si légèrement plus chère (lire ci-après). Llama 3.3 70B et Llama 4 Scout offrent un équilibre intéressant entre performance et coût pour des tâches conversationnelles généralistes ou d'assistance client. Les modèles Qwen 3, notamment la version 235B Thinking et GLM 4.6, sont à utiliser pour des cas d’usage autour du raisonnement. La sélection, que ce soit chez Groq ou Cerebras, permet en tous cas de couvrir un assez bon panel de cas d’usage.

Débit : Cerebras gagne haut la main

Côté vitesse, Cerebras parvient à servir les modèles avec le débit le plus important du marché. GPT OSS 120B, la référence open source d’OpenAI, est inféré à 3000 tokens par seconde. Une véritable prouesse technique qui permet véritablement de gagner du temps à l’usage. La différence avec un provider classiques est notable dans la théorie, comme dans les faits. Il devient possible de construire des applications où la vitesse est une variable critique sans aucun problème. Groq, même s’il propose des vitesses plus raisonnables, reste quand même parmi les providers les plus rapides du marché.

Prix : des tarifs attractifs chez Groq, une offre mensualisée chez Cerebras

Les prix en input

Les prix en output

Sur le papier, Groq affiche une tarification systématiquement inférieure à celle de Cerebras sur l'ensemble des modèles communs aux deux plateformes tant en input qu'en output. Pour GPT-OSS 120B, Groq facture 0,15 dollar par million de tokens en entrée contre 0,35 dollar chez Cerebras, soit une économie de 57%, tandis qu'en sortie, l'écart atteint 20% avec 0,60 dollar contre 0,75 dollar. Sur Llama 3.3 70B, la différence est de 31% en input et 34% en output, un positionnement nettement plus agressif du côté de Groq.

Toutefois en calculant le ratio prix-vitesse moyen sur les trois modèles partagés (GPT-OSS 120B, Llama 3.1 8B, Llama 3.3 70B), il apparaît que Cerebras affiche un coût moyen de 0,00017 dollar par token généré par seconde en output, contre 0,00135 dollar chez Groq. Chaque token délivré par Cerebras coûte ainsi près de huit fois moins cher à latence équivalente. Une différence qui repositionne radicalement l'avantage concurrentiel en faveur de Cerebras pour les applications où le temps de réponse est crucial.

Cerebras cible les développeurs, Groq reste plus généraliste

Cerebras semble avoir parfaitement compris l’enjeu stratégique que représente la vitesse pour les développeurs, en particulier dans l’usage d’agents de code. L’entreprise a ainsi lancé Cerebras Code, une offre sous abonnement spécialement conçue pour les développeurs. Deux abonnements sont proposés : une offre Pro à 50 dollars par mois, incluant un million de tokens par minute, 50 requêtes par minute et un quota quotidien de 24 millions de tokens, et une offre Max à 200 dollars mensuels, offrant 1,5 million de tokens par minute, 120 requêtes par minute et 120 millions de tokens par jour.

En pratique, lors de nos tests avec Cline et Cerebras, nous avons constaté que la vitesse change effectivement la manière de travailler. Les réponses arrivent quasi instantanément, ce qui réduit drastiquement les cycles d’itération, de correction et de régénération de code. Même si GPT-OSS 120B reste moins précis que Claude 4.5 Sonnet ou GPT-5 Codex sur des tâches complexes, et génère donc davantage d’erreurs nécessitant une relecture, le gain de productivité demeure tangible : on code plus vite, on explore plus, on prototype davantage.

De son côté, Groq adopte une approche plus généraliste, en s’adressant à un spectre d’usages plus large avec un pricing plus modéré. L’entreprise met en avant une offre plus étendue de modèles, une tarification agressive avec une communication orientée performance-coût. Groq reste ainsi pertinent pour les cas d’usage où le prix est un critère aussi important que