Nous avons parcouru en une seule session la documentation propre de chaque fournisseur et réconcilié le catalogue avec elle, ligne par ligne. Pas la liste d'un agrégateur : les agrégateurs mettent leur propre marge au milieu et ont leurs propres raisons pour ce qu'ils montrent. Les pages que nous avons lues étaient celles des fournisseurs eux-mêmes.
Nouveaux venus
D'OpenAI : gpt-6-astra, un modèle de raisonnement ; gpt-5.3-codex pour le code ; gpt-realtime-2.1-mini, un modèle vocal en temps réel plus petit ; et gpt-transcribe pour la transcription. D'Anthropic : claude-fable-5-1. De Google : gemini-3.8-flash, gemini-3.5-flash-lite et lyria-3.5 pour la musique. De xAI : grok-4.6. Le palier V4.1 Flash de DeepSeek a rejoint le catalogue le même soir sous son propre nom.
Chacun de ces modèles qui a un chemin d'exécution a été réellement appelé avec une clé de développement avant que sa ligne ne soit écrite. Une entrée de catalogue jamais essayée est une supposition avec un prix collé dessus.
Départs à la retraite, et nouvelle tarification
Les modèles dont les créateurs ont publié une date de fin portent désormais cette date — pas de mémoire, mais tirée de la page de dépréciation du fournisseur : plusieurs générations de Claude, l'ancienne gamme Mistral, deux modèles d'image, un modèle vocal OpenAI, une famille de modèles de recherche. Un modèle réellement arrêté est marqué comme arrêté, plutôt que de rester avec un prix actif.
Les prix ne sont jamais modifiés en place. Quand un fournisseur change un tarif, l'ancienne ligne reçoit une date de fin et une nouvelle commence — de sorte qu'une facture du mois dernier se lit toujours au tarif réellement facturé, et le fera toujours. C'est pourquoi cette passe a produit bien plus de lignes que de modèles.
La date d'arrêt qui n'existait pas
La découverte qui comptait. Quatre modèles Gemini 2.5 dans notre catalogue portaient une date de retraite en octobre. La page de dépréciation de Google ne liste aucune date d'arrêt pour eux. Laissés tels quels, trois modèles utilisés aujourd'hui se seraient éteints eux-mêmes à une date que nous avions inventée, et la panne aurait eu l'air d'être celle du fournisseur.
Elle a été retirée. Ses voisines — des dates réellement publiées — sont restées, et deux qui étaient fausses dans l'autre sens ont été corrigées.
Priorité aux capacités : une ligne fausse casse tout
ToRun ne choisit pas un modèle par son nom. Il détermine ce dont un tour a réellement besoin — peut-il voir, peut-il appeler des outils, a-t-il besoin d'un long contexte, va-t-il parler — ne garde que les modèles capables de tout faire, et classe ce qui reste. Ce qui veut dire qu'une capacité mal enregistrée ne dégrade pas une seule fonctionnalité. Elle route mal, silencieusement, tout ce qui a besoin de cette capacité.
Cette passe a donc aussi corrigé les liaisons. Un exemple : notre palier Anthropic le plus élevé n'avait aucun score d'intelligence du tout, ce qui le faisait noter comme inconnu et le classait sous le modèle le moins cher de sa propre famille. Un autre : un modèle de musique dont l'identifiant tombait dans une branche fourre-tout et exécutait silencieusement un autre modèle que celui inscrit sur la ligne.
Choisir un modèle à la main reste honoré exactement comme avant — c'est aussi pourquoi ce choix peut encore être refusé pour un travail que ce modèle ne peut pas faire.