Stripe va acquérir OpenRouter alors que le routage basé sur des modèles d'IA prend de l'ampleur

Stripe a conclu un accord en vue d’acquérir OpenRouter, une plateforme de routage de modèles d’IA qui permet aux développeurs d’accéder à des centaines de modèles via une interface unique. Cette acquisition vient compléter les activités existantes de Stripe en matière d’utilisation de l’IA et de facturation par jetons en ajoutant des fonctionnalités de sélection et de routage de modèles.

Selon Stripe, OpenRouter prend en charge plus de 400 modèles provenant de plus de 80 fournisseurs. Plutôt que de devoir procéder à des intégrations distinctes avec chaque fournisseur de modèles, les développeurs peuvent utiliser OpenRouter pour envoyer des requêtes via une seule API.

Un routage qui va au-delà du simple choix de modèle

La plateforme évalue les requêtes en fonction de facteurs tels que la complexité de la tâche, le prix, la vitesse et la fiabilité. Elle peut ensuite diriger chaque requête vers un modèle adapté à ces exigences.

OpenRouter gère également un deuxième niveau de routage entre les fournisseurs proposant le même modèle. Sa documentation indique que les clients peuvent hiérarchiser les points de terminaison en fonction du prix, du débit ou de la latence, tout en définissant des exigences telles que des prix maximaux ou des niveaux de performance minimaux.

La plateforme mesure la latence et le débit pour chaque combinaison modèle-fournisseur à l’aide de données de performance actualisées en continu. Cela permet d’acheminer une requête vers un point de terminaison répondant à des critères de coût ou de performance spécifiés, plutôt que de s’en remettre à un fournisseur fixe.

Cela permet de distinguer deux décisions de routage : quel modèle traite une requête et quel point de terminaison de quel fournisseur la dessert.

Le choix du fournisseur peut également influer sur les coûts d’inférence, même lorsque le modèle sous-jacent reste le même. Dans un exemple datant de juin 2026, OpenRouter indiquait que le prix d’entrée de Llama 3.3 70B s’élevait à 0,10 $ par million de jetons via DeepInfra et à 1,04 $ via Together, tandis que le prix de sortie variait entre 0,32 $ et 1,04 $ par million de jetons selon les fournisseurs présentés.

Le routage peut assurer un basculement lorsqu’un point de terminaison devient indisponible. OpenRouter indique que son système peut rediriger les requêtes vers d’autres fournisseurs ou modèles lorsqu’il rencontre des problèmes, notamment des pannes de fournisseur, des limites de débit, des erreurs de longueur de contexte ou des refus de modération.

Les exigences en matière de traitement des données peuvent également entrer en ligne de compte dans le choix du fournisseur. OpenRouter permet aux utilisateurs de limiter les requêtes aux points de terminaison « Zero Data Retention » (zéro conservation des données) et d’empêcher le routage vers des fournisseurs qui collectent des données ou entraînent leurs modèles à partir des invites, tandis que les entreprises peuvent demander un traitement au sein de la région, aux États-Unis ou dans l’Union européenne.

Les critères de routage peuvent donc inclure les capacités des modèles, la disponibilité des fournisseurs, le lieu de traitement, la latence, le débit et le coût.

L’infrastructure multimodèle se développe

Les environnements multimodèles sont déjà courants parmi les organisations interrogées. Le rapport « 2026 State of Application Strategy » de F5, basé sur les réponses de plus de 1 100 décideurs informatiques, a révélé que 52 % des organisations enchaînaient ou orchestraient plusieurs modèles d’IA, les personnes interrogées utilisant en moyenne sept modèles.

Menlo Ventures, un investisseur d’OpenRouter, a fait état d’une tendance différente concernant le comportement des fournisseurs dans son enquête semestrielle de 2025. Il a constaté que 66 % des développeurs mettaient à niveau leurs modèles tout en restant fidèles à leur fournisseur actuel, tandis que 11 % changeaient de fournisseur.

OpenRouter fait également partie des nombreux fournisseurs d’infrastructure qui intègrent le routage des modèles. Snowflake a annoncé le 18 août le routage dynamique des modèles pour Cortex AI Gateway, cette fonctionnalité devant prochainement entrer en phase de préversion privée.

Snowflake a indiqué que le système attribuera les requêtes en fonction de facteurs tels que la qualité, la vitesse, les préférences des clients et le coût. Cloudflare propose le routage dynamique en version bêta via AI Gateway, avec des règles couvrant la sélection des modèles, les quotas et les solutions de repli.

AWS propose le routage intelligent des requêtes via Bedrock, tandis que Microsoft Foundry offre des profils de routage qui équilibrent la qualité des modèles et leur prix. AWS et Snowflake décrivent tous deux des systèmes capables d’orienter les charges de travail moins exigeantes vers des modèles plus petits ou moins coûteux, tout en réservant d’autres modèles aux tâches nécessitant une meilleure qualité de réponse ou un raisonnement plus complexe.

Le routage s’accompagne également d’exigences opérationnelles. L’Azure Architecture Center de Microsoft souligne que la sélection dynamique des modèles peut compliquer la prévision des coûts, le débogage et l’analyse des performances lorsque différentes requêtes sont traitées par différents modèles.

Stripe et OpenRouter collaboraient déjà avant l’acquisition. En janvier 2026, Stripe a indiqué que les développeurs utilisant OpenRouter pouvaient acheminer les requêtes de modèles via la plateforme, tandis que Stripe assurait le suivi de l’utilisation, appliquait la tarification et gérait la facturation.

Cet accord associait la couche de routage d’OpenRouter aux systèmes de mesure d’utilisation et de facturation de Stripe avant la conclusion de l’accord d’acquisition.

L’utilisation des jetons et la facturation

Stripe a également développé des outils de facturation basés sur des jetons pour les applications d’IA. Son service de facturation par jetons pour les LLM, que Stripe présente actuellement comme étant en préversion privée, permet de mesurer la consommation en fonction du modèle et du type de jeton, y compris les jetons d’entrée, de sortie et mis en cache lorsque cela est pris en charge.

La documentation de Stripe indique que les entreprises peuvent utiliser ce système pour une tarification au jeton, des crédits prépayés, des forfaits incluant l’utilisation, ou des combinaisons de ces approches. L’entreprise peut également mettre à jour les prix des modèles pris en charge lorsque les fournisseurs modifient leur tarification sous-jacente.

OpenRouter génère déjà une grande partie des données d’utilisation nécessaires à ces calculs de facturation. Son API fournit le nombre de jetons de requête, de finalisation, de raisonnement et mis en cache pour chaque réponse, ainsi que le coût de la requête.

Elle enregistre également le coût d’inférence sous-jacent facturé par le fournisseur, distinctement du montant facturé sur un compte OpenRouter. Les nombres de jetons sont calculés à l’aide du tokeniseur natif de chaque modèle, plutôt que d’appliquer une méthode de comptage unique à l’ensemble des modèles.

Patrick Collison, PDG de Stripe, a établi un lien entre cette acquisition et le rôle des jetons et des ressources informatiques dans les applications d’IA. M. Collison a déclaré que les jetons constituent une unité centrale pour les entreprises qui développent des solutions basées sur l’IA et a établi un lien entre leur utilisation économique et la manière dont les entreprises gèrent les ressources informatiques disponibles.

La consommation de jetons par les entreprises atteint déjà des volumes importants. Fin 2025, Deloitte a interrogé 515 décideurs américains du monde des affaires et des technologies, tous issus d’organisations générant au moins 500 millions de dollars de chiffre d’affaires annuel.

L’enquête a révélé que 37 % des personnes interrogées consommaient entre un milliard et 10 milliards de jetons d’IA par mois, tandis que 30 % en consommaient plus de 10 milliards. D’ici 2028, 61 % s’attendent à ce que la consommation mensuelle dépasse les 10 milliards de jetons.

Deloitte a indiqué qu’une grande partie de cette augmentation proviendrait de charges de travail dépassant les 100 milliards de tokens par mois, l’utilisation de tokens dans cette fourchette devant tripler entre 2026 et 2028.

Le cabinet a toutefois souligné qu’une consommation plus élevée de tokens n’indiquait pas nécessairement une adoption plus efficace de l’IA. Deloitte a identifié les requêtes surdimensionnées, une gestion insuffisante du contexte et une réutilisation limitée comme des facteurs susceptibles d’augmenter la consommation de tokens.

Le coût de traitement de ces tokens peut également varier selon le modèle et, dans certains cas, selon le fournisseur proposant ce même modèle.

OpenRouter affirme traiter plus de 10 000 milliards de tokens par jour au sein d’une communauté de plus de 10 millions de développeurs et d’entreprises. Des chiffres antérieurs publiés par OpenRouter donnent une idée de l’évolution de son trafic avant l’acquisition.

En mai, l’entreprise a déclaré que son volume hebdomadaire était passé de 5 000 milliards à 25 000 milliards de jetons au cours des six mois précédents. À l’époque, OpenRouter indiquait desservir plus de huit millions de développeurs à travers plus de 400 modèles.

Fondée en 2023, OpenRouter a levé des fonds auprès d’investisseurs tels que Menlo Ventures et Andreessen Horowitz. Son tour de table de série B, d’un montant de 113 millions de dollars, réalisé en mai, a été mené par CapitalG, le fonds de croissance indépendant d’Alphabet, avec la participation d’investisseurs tels que NVentures, ServiceNow Ventures, MongoDB Ventures, Snowflake Ventures et Databricks Ventures.

Stripe et OpenRouter n’ont pas divulgué les conditions financières de l’acquisition. Reuters a indiqué que la transaction s’élevait à un peu plus de 8 milliards de dollars, citant une source proche du dossier qui a souhaité rester anonyme en raison du caractère confidentiel de l’information.

Voir aussi : Le président d’OpenAI exhorte les entreprises à renforcer leurs défenses en matière de sécurité de l’IA

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