L’essentiel
- DeepSeek a sorti V4-Pro de sa phase de test le 13 août : build 0813, fenêtre d’un million de tokens, disponible en « Expert Mode » dans l’application.
- Son agent maison, DeepSeek Harness v0.1, passe en open source sous licence MIT, bâti sur un système de plugins baptisé Cordis.
- Les nouveaux tarifs de l’API entrent en vigueur le 16 août à 16 h UTC, avec une hausse concentrée sur les lectures en cache.
Ouvrir son agent sous la licence la plus permissive qui existe et relever ses tarifs dans la même annonce : DeepSeek a fait les deux le 13 août. Le logiciel ne coûte plus rien. Ce qu’il consomme coûte davantage.
Un agent offert, un cache six fois plus cher
DeepSeek Harness v0.1, publié sur GitHub, arrive en Developer Preview : l’entreprise le présente sans détour comme une alternative à Codex d’OpenAI et à Claude Code, l’outil en ligne de commande d’Anthropic. Il repose sur Cordis, un système de plugins où tout se remplace : outils, sandbox d’exécution, sessions, interface. Un journal de session continu enregistre chaque prompt, chaque appel d’outil, chaque résultat ; il permet de reprendre une exécution, de la dupliquer pour tester une variante, ou de la rejouer.
Un mode minimal réduit l’ensemble au shell et à l’éditeur de fichiers : c’est la configuration que DeepSeek emploie pour ses propres passages de benchmarks. L’outil se lance avec npx, le lanceur de paquets livré avec Node.js, et s’utilise dans une interface web locale, dont la maison prévient qu’elle peut encore changer sans préavis. Une préversion livrée telle quelle, sans promesse de support.
La grille tarifaire, elle, ne laisse rien au hasard. Sur V4-Pro au tarif réduit, l’entrée passe de 0,435 à 0,66 dollar par million de tokens, la sortie de 0,87 à 1,98 dollar. La marche la plus raide porte sur les lectures en cache, multipliées par six dans le nouveau barème. Or c’est exactement là qu’un agent passe sa journée.
Le cache, cette ligne de facture qu’on ne modélise jamais
Un agent qui travaille sur un dépôt relit en boucle les mêmes fichiers, la même arborescence, les mêmes instructions système. Le cache sert précisément à cela : facturer une fraction du prix la portion de contexte déjà vue. Une ligne discrète, presque jamais anticipée avant la réception de la note. Chez Anthropic, une lecture en cache coûte le dixième du prix d’entrée ; DeepSeek la facturait un cent-vingtième et passe à un trentième, sur un prix d’entrée lui-même relevé : sa remise reste plus large, mais l’écart se resserre.
En la réévaluant, DeepSeek déplace la facturation du modèle vers l’usage qu’on en fait. Un assistant conversationnel appelle l’API une fois, avec un contexte court. Un agent l’appelle cent fois, en traînant le même contexte long à chaque tour. Les deux profils coûtaient presque autant à l’entrée. Ce n’est plus le cas.
Le pilote de Harness vient du trading quantitatif
Harness est mené par Cui Tianyi, arrivé chez DeepSeek en mars 2026 en provenance de Jane Street, société de trading quantitatif. Le détail éclaire la manœuvre : ce milieu vit de la mesure fine des coûts d’exécution et de l’optimisation à la marge. Confier l’agent à ce profil, puis rebâtir le barème autour du cache, relève de la même discipline.
L’appel à bêta-testeurs lancé début août a réuni 712 projets en trois jours. Peu en valeur absolue, beaucoup pour une préversion dont la documentation n’est pas stabilisée. Chaque projet inscrit livre des traces d’usage réelles : quels outils sont appelés, à quelle fréquence, avec quelle longueur de contexte. La licence MIT, qui autorise à peu près tout sans contrepartie, achète cette visibilité.
Les tableaux maison face au classement indépendant
Sur ses propres comparatifs, DeepSeek affiche des bonds spectaculaires : son score passe de 72,1 à 87,9 points sur Terminal Bench 2.1, banc d’essai qui mesure la conduite de tâches en ligne de commande, et de 12,8 à 62,7 sur DeepSWE, épreuve de génie logiciel. Sur plusieurs tests orientés agent, le modèle devance Claude Opus 4.8. La démonstration colle à la stratégie : c’est sur le terrain agentique que DeepSeek veut être jugé.
Artificial Analysis confirme la progression et la remet à l’échelle. Sur son Intelligence Index, V4-Pro passe de 45 à 53 points, à égalité avec GLM-5.2, mais reste derrière Muse Spark (57), Qwen 3.8 Max (58) et Kimi K3 (60), Claude Opus 5 occupant la tête avec 63 points. Le rattrapage est net, la couronne n’est pas prise.
Deux réserves accompagnent la percée. Les poids de ce build ne sont pas publiés : seule la préversion d’avril reste disponible sur Hugging Face. Et la mise à jour répond aussi à une pression interne, le petit V4 Flash de fin juillet ayant pratiquement rejoint la Pro Preview sur le même index, pour une fraction du prix. Ouvrir le harnais engage peu quand le moteur reste fermé.
Deux tarifs par jour, et un agenda à tenir
À partir du 16 août, chaque modèle affiche deux tarifs. Les heures pleines épousent la journée de travail chinoise : 1 h-4 h et 6 h-10 h UTC, soit 3 h-6 h et 8 h-12 h à Paris. Le reste du temps, la note tombe de moitié : pour une équipe européenne, tout l’après-midi bascule du côté bas. Le mécanisme n’est pas nouveau chez DeepSeek : la remise nocturne existait déjà en février 2025 sur V3 et R1.
Le choix du modèle devient donc un choix d’ordonnancement. Les traitements par lot, les évaluations massives, les campagnes de refactoring se planifient maintenant à l’heure. Le réglage d’effort de raisonnement, proposé en trois crans (low, high, max), sert de second curseur budgétaire ; DeepSeek recommande le cran intermédiaire, high, pour un usage agent quotidien. Lancer une refonte de code à 14 heures plutôt qu’à 9 heures divise la facture par deux : l’arbitrage se joue désormais autant dans l’agenda que dans la qualité du modèle.
Mon avis
Le code de Harness ne vaut pas grand-chose, et DeepSeek le sait parfaitement. Ce qui se joue, c’est le format du journal de session : qui standardise la trace d’exécution d’un agent tient la ligne de facturation qui va avec. L’ouverture sous MIT a d’ailleurs son angle mort, puisque les poids de ce build restent fermés. D’ici la fin de l’année, j’attends une concurrence tarifaire qui se déplace entièrement sur le cache et sur les fenêtres horaires, plus du tout sur le prix affiché du million de tokens.
