Une facturation opaque de 1,7 million de dollars dévoilée par l'IA : Anthropic rembourse sans admettre sa faute

marsbitPublished on 2026-06-29Last updated on 2026-06-29

Abstract

Un ancien directeur d'Oracle, Michael Hahn, a fondé Vaudit, une startup d'audit qui a identifié environ 1,7 million de dollars de surfacturation présumée dans les factures d'IA de 60 entreprises, dont Panasonic, HP et Honda. Ces frais excédentaires proviendraient principalement de l'utilisation de Claude Code d'Anthropic. Les surfacturations suivent trois schémas principaux : facturation pour un modèle plus récent et plus cher alors qu'un modèle plus ancien a été utilisé, facturation pour des requêtes ayant échoué ou généré des erreurs, et "tempêtes de nouvelles tentatives" où un agent IA réessaie silencieusement et à répétition, accumulant des coûts à l'insu de l'utilisateur. Bien qu'Amazon, Google, Microsoft, Anthropic et OpenAI aient remboursé environ 80 % des montants contestés suite aux réclamations, ils n'ont pas reconnu d'erreur systémique, affirmant que ces problèmes ne sont pas généralisés. Cette situation met en lumière l'opacité croissante de la facturation de l'IA, rendue complexe par la tarification aux tokens, les chaînes de facturation multiples (éditeurs de modèles, clouds, SDK) et le comportement imprévisible des agents autonomes. Un procès a également été intenté contre Anthropic, l'accusant de ne pas fournir le volume promis dans ses forfaits haut de gamme. Face à cette complexité, l'audit des factures d'IA devient un secteur en soi. Vaudit, qui facture 1% du montant audité et 30% des sommes récupérées, a déjà audité plus d'un milliard de dollars de dép...

Michael Hahn, ancien directeur chez Oracle, s'est récemment lancé dans une nouvelle activité : la vérification des factures d'IA.

Son entreprise, Vaudit, a examiné les factures d'IA d'environ 60 entreprises, totalisant quelque 34 millions de dollars, principalement des frais d'utilisation de Claude Code, et y a identifié environ 1,7 million de dollars de surfacturation présumée.

The Information rapporte : La société d'audit Vaudit déclare avoir identifié environ 1,7 million de dollars de facturation présumée excessive dans les factures d'IA d'entreprises qu'elle a examinées, principalement liées à Claude Code.

La liste des clients audités comprend des noms comme Panasonic, HP et Honda.

Mais si vous interrogez les deux géants de l'IA de l'autre côté de la facture, vous obtiendrez une version différente.

Anthropic affirme qu'elle ne facture pas les requêtes non abouties ou les erreurs, qu'elle ne redirige pas discrètement les requêtes vers d'anciens modèles, et que ce problème de surfacturation ne semble pas être un phénomène généralisé.

OpenAI est encore plus direct : rien ne prouve que ces problèmes soient survenus chez ses propres clients.

Les deux parties disent qu'il n'y a pas de problème.

Pourtant, après des séries de réclamations de la part de Vaudit et de ses clients, environ 80 % de ces montants contestés ont finalement été remboursés par Amazon, Google, Microsoft, Anthropic et OpenAI.

Hahn dit que ces entreprises ont fait preuve d'une grande coopération en cas de problème, acceptant de rembourser, mais refusant d'admettre leur faute.

La situation est donc étrange : la société d'audit brandit son livre de comptes en disant « j'ai trouvé », environ 80 % des frais excessifs ont été remboursés, et les fournisseurs de modèles agitent collectivement la main en disant « ça n'existe pas ».

Si tout le monde dit qu'il n'y a pas d'erreur, comment ces remboursements ont-ils été obtenus ?

Comment ces 1,7 million de dollars sont-ils devenus « excédentaires » ?

Voyons d'abord ce que Vaudit a découvert.

Michael présente les trois méthodes de surfacturation les plus courantes, chacune cachée dans des recoins insignifiants de la facture, que personne ne vérifierait habituellement ligne par ligne.

Première méthode : le mauvais étiquetage du modèle.

Le client appelle en réalité un modèle plus ancien et moins cher, mais la facture est calculée sur la base du modèle plus récent et plus coûteux.

Par analogie, vous achetez un siège en classe économique, mais vous êtes facturé au tarif de la première classe. Une ou deux fois, cela passe inaperçu, mais après des millions d'appels, la différence de prix devient évidente.

Deuxième méthode : payer pour un échec.

Un agent ou un chatbot ne termine pas la requête, voire renvoie directement une erreur, mais cette partie est tout de même incluse dans la facture.

La troisième méthode est la plus insidieuse, Hahn l'appelle « tempête de nouvelles tentatives » (retry storm). Une tâche d'agent échoue, il recommence silencieusement à plusieurs reprises, l'utilisateur ne sait pas du tout que l'arrière-plan consomme de l'argent, et les frais s'accumulent ainsi couche après couche.

Aucune de ces trois méthodes n'est due à une « utilisation active et excessive » de l'utilisateur.

La troisième est la plus terrifiante.

Autrefois, lorsque vous utilisiez un logiciel, vous le faisiez étape par étape, en le surveillant vous-même, et vous pouviez l'arrêter immédiatement s'il déraillait.

Mais le point de vente des agents d'IA est précisément de « les laisser faire tout seuls », l'humain se retirant du processus.

Cela signifie que lorsque l'agent d'IA bute en arrière-plan, réessaie, bute à nouveau, et consomme frénétiquement des tokens, la personne qui aurait normalement crié « stop » n'en sait rien, et la facture n'arrive qu'à la fin du mois.

Anthropic, OpenAI : nous ne surfacturons pas

Le point crucial de cette affaire n'est pas « qui a trompé qui ».

Vaudit l'a découvert, mais Anthropic et OpenAI ne l'admettent pas ; il s'agit là de la version de la société d'audit, et personne ne peut accuser les deux entreprises de surfacturation sur la seule base d'un « nous avons trouvé 1,7 million ».

Mais en ce qui concerne le remboursement, chaque entreprise a coopéré. Le fait que 80 % aient été remboursés d'un coup montre précisément que ces 80 % n'auraient jamais dû être facturés.

Le remboursement est une correction d'erreur, l'argent est rendu, mais le compte reste flou.

La raison de cette impasse « remboursement sans aveu de faute » réside dans l'algorithme même du commerce de la facturation de l'IA.

Pourquoi les factures d'IA sont-elles par nature incompréhensibles ?

Le problème n'est peut-être pas une « erreur de calcul », mais plutôt qu'elles sont « par nature impossibles à calculer clairement ».

Parce qu'elles sont facturées en fonction de l'utilisation de tokens, vous payez plus si vous en utilisez davantage, et encore plus si l'utilisation est complexe. Pourtant, les tokens sont pratiquement invisibles dans les tableaux de bord d'infrastructure que vous utilisez habituellement.

Pire encore, leur utilisation peut fluctuer violemment. Pour la même question, selon le modèle utilisé, la manière dont le prompt est rédigé, la façon dont l'agent est orchestré, le nombre de tokens consommés peut varier de plusieurs ordres de grandeur.

Plus les modèles évoluent vers l'« agentivité » (agentic), plus ils consomment de tokens. Un agent qui exécute une tâche pour vous peut nécessiter des dizaines, voire des centaines d'appels de modèle en arrière-plan, chacun consommant de l'argent.

De par sa nature difficile à prévoir et à expliquer, c'est ainsi qu'est créée une zone grise de « surfacturation ».

La remarque de Hahn est incisive : les factures d'IA deviennent de moins en moins transparentes. Cette phrase touche précisément le point faible de toute l'industrie.

L'IA est passée de la facturation initiale « par appel » à aujourd'hui, « multi-modèles + multi-agents + passage par le cloud », allongeant de plus en plus la chaîne de facturation : le fournisseur de modèles perçoit une part, le fournisseur cloud une autre, et les SDK proxy intermédiaires en ajoutent une couche supplémentaire.

Chaque étape semble raisonnable individuellement, mais une fois superposées, il est difficile de voir d'un coup d'œil où l'argent a été dépensé.

Pire encore, l'argent est souvent consommé là où vous ne le voyez pas.

Les scénarios qui consomment réellement la facture sont presque tous cachés en arrière-plan, et chacun d'eux peut être vérifié par des issues GitHub publiques ou des rapports d'incidents.

Après avoir examiné ces huit types, vous vous rendrez compte que, soit le contexte est retransmis encore et encore, soit les sous-agents tournent à vide toute la nuit sans surveillance, et la facture grossit toute seule, hors de votre vue.

Un abonnement de 200 dollars, une facture de 50 000 dollars

Ce n'est pas la première fois qu'Anthropic est confronté à des défis liés aux factures d'IA.

Le 15 juin, un client de Washington D.C., Karl Kahn, a poursuivi Anthropic en justice devant un tribunal fédéral, l'accusant de « non-conformité » dans ses abonnements haut de gamme.

Selon le Wall Street Journal, l'abonnement Max 5x d'Anthropic coûte 100 dollars par mois et le Max 20x 200 dollars par mois. Leur argument de vente lors de la promotion était qu'ils offraient des plafonds d'utilisation 5 et 20 fois supérieurs à ceux du plan Pro.

Mais Kahn affirme que la quantité réellement utilisable est bien inférieure à ce qui était annoncé.

Il est passé au Max 20x en avril de cette année, mais en quelques semaines, il a atteint le plafond d'utilisation hebdomadaire. Une seule session intensive de 5 heures a consommé directement 15 % de son quota hebdomadaire.

Soit il s'arrête, soit il économise, soit il paye encore plus pour des achats supplémentaires ; il n'avait plus que ces trois options.

La base de cette action en justice repose principalement sur une série d'e-mails qu'Anthropic a envoyés en juillet 2025 à différents niveaux d'abonnés, indiquant les quantités approximatives que chaque niveau pouvait utiliser par semaine.

Le plaignant a comparé ces écrits noir sur blanc avec les quotas réellement reçus, concluant qu'ils étaient « bien inférieurs à la promotion ».

La plainte demande le statut d'action collective, couvrant toutes les personnes ayant acheté ces deux forfaits depuis avril 2025.

Repérer les erreurs dans les factures d'IA devient un business

Vaudit, qui « vérifie » les factures d'IA, a été fondée en 2023 et compte environ 30 employés.

Son fondateur, Hahn, ancien directeur chez Oracle, a fait carrière dans l'audit des factures de logistique, transport, publicité et services cloud. En clair, il est un spécialiste qui aide les gens à « vérifier les comptes et économiser de l'argent ».

Plus tôt cette année, il a appliqué cette expertise telle quelle aux factures d'IA.

Le site web de Vaudit indique qu'il surveille chaque dépense d'IA et récupère les dépenses excédentaires, ayant déjà audité un montant cumulé de plus de 10 milliards de dollars.

La méthode de Vaudit est simple et directe :

Le client installe un logiciel dans son environnement d'IA, généralement via un kit de développement logiciel (SDK), qui capture discrètement les données brutes de l'utilisation de l'IA, puis les compare ligne par ligne avec les factures et les notes de frais. En cas de non-concordance, Vaudit dépose une réclamation pour le client.

Le mode de facturation est tout aussi direct : 1 % du montant audité, plus 30 % de l'argent récupéré. Plus il récupère pour vous, plus il gagne.

Le simple fait que la détection d'erreurs dans les factures d'IA puisse devenir un business montre à elle seule que la facturation de l'IA est devenue si complexe qu'il est nécessaire de faire appel à une « tierce partie pour vérifier les comptes ».

Et tout cela arrive à un moment précis.

Anthropic et OpenAI sont tous deux en course vers l'IPO, s'empressant d'introduire de nouvelles fonctionnalités pour leurs clients. D'un côté, une course effrénée vers la valorisation et les revenus, de l'autre, des utilisateurs payants perplexes devant des factures incompréhensibles.

C'est ainsi qu'un tout nouveau métier a vu le jour : les « experts-comptables des factures » de l'ère de l'IA.

Et votre propre facture d'IA, qui l'a vérifiée pour vous ?

Références :

https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/anthropic-customers-find-errant-charges-auditing-startup-says?rc=epv9gi

Cet article provient du compte WeChat officiel « 新智元 » (New Wisdom), auteur : ASI启示录

Trending Cryptos

Related Questions

QQuels sont les trois types principaux de surfacturation identifiés par Vaudit dans les factures d'IA ?

AVaudit a identifié trois types principaux de surfacturation : 1) L'attribution erronée du modèle (facturer un modèle plus cher que celui réellement utilisé). 2) Le fait de facturer des requêtes qui ont échoué ou généré des erreurs. 3) Les "tempêtes de nouvelle tentative" où un agent IA réessaie automatiquement et silencieusement une tâche en échouant, accumulant les coûts à l'insu de l'utilisateur.

QComment les principaux fournisseurs d'IA comme Anthropic et OpenAI ont-ils réagi aux allégations de surfacturation ?

AAnthropic et OpenAI ont nié que les problèmes de surfacturation soient généralisés. Anthropic a déclaré qu'elle ne facturait pas les requêtes incomplètes ou les erreurs, et qu'elle ne redirigeait pas secrètement les requêtes vers d'anciens modèles. OpenAI a affirmé qu'aucune preuve ne montrait que ces problèmes touchaient ses clients. Cependant, les deux sociétés ont accepté de rembourser environ 80% des montants contestés après les réclamations de Vaudit et de ses clients.

QPourquoi les factures d'IA sont-elles particulièrement difficiles à comprendre et à contrôler selon l'article ?

ALes factures d'IA sont difficiles à comprendre en raison de leur modèle de tarification basé sur la consommation de tokens, une unité souvent invisible dans les tableaux de bord standards. De plus, cette consommation peut varier énormément selon le modèle utilisé, la formulation du prompt ou l'orchestration des agents. La chaîne de facturation s'est allongée (modèle, cloud, SDK), rendant la traçabilité complexe, et les coûts importants sont souvent générés en arrière-plan par des processus automatisés comme les agents IA.

QQuelle est l'affaire judiciaire mentionnée dans l'article concernant Anthropic ?

AUn client de Washington D.C., Karl Kahn, a poursuivi Anthropic en justice, l'accusant de publicité trompeuse concernant ses forfaits d'abonnement haut de gamme "Max". Il allègue que les limites d'utilisation hebdomadaires réelles sont bien inférieures à ce qui était annoncé (5x ou 20x le forfait Pro), le forçant à arrêter d'utiliser le service, à l'utiliser avec parcimonie ou à acheter des crédits supplémentaires. La plainte demande le statut de recours collectif pour tous les acheteurs de ces forfaits depuis avril 2025.

QComment fonctionne l'entreprise Vaudit et quel est son modèle économique ?

AVaudit est une startup d'audit spécialisée dans les factures d'IA. Elle installe un logiciel via un SDK dans l'environnement IA du client pour capturer les données d'utilisation brutes, qu'elle compare ensuite ligne par ligne avec les factures des fournisseurs. Son modèle économique repose sur deux commissions : 1% du montant total audité et 30% des sommes qu'elle réussit à récupérer pour le client. L'entreprise affirme avoir audité plus de 10 milliards de dollars de dépenses en IA.

Related Reads

Chainlink Adds 6,100 Wallets In Two Days In Strongest Growth Burst Of 2026

Chainlink experienced its strongest wallet growth burst of 2026, adding approximately 6,100 new addresses in just two days. This notable increase in network participation occurred despite LINK's price trading in a difficult market environment alongside other altcoins. The surge in new wallets is seen as a positive signal for user and investor interest, suggesting the ecosystem continues to attract attention even when price action is weak. Wallet growth is considered a useful metric as it measures real participation rather than just price speculation. For an infrastructure project like Chainlink, whose value is tied to oracle services, data, and real-world assets, such growth indicates ongoing engagement with its core technology. However, the article notes that this data point, while constructive, is not conclusive on its own. The nature of the new wallets—whether they belong to small holders, new users, or exchange-related entities—remains unclear. The report maintains a balanced perspective, stating that while this wallet growth is a positive adoption signal for LINK bulls, it does not guarantee a price increase. Skeptics may question whether this user growth translates into value capture for the token. The key takeaway is that this burst of activity should be monitored alongside other factors like transaction volume, price structure, and broader market trends for a more complete picture. The signal requires follow-through in price and demand to be fully validated.

bitcoinist17m ago

Chainlink Adds 6,100 Wallets In Two Days In Strongest Growth Burst Of 2026

bitcoinist17m ago

In the AI Era, What's Left for Bitcoin?

As Bitcoin falls below $60,000, the author reflects on the relationship between AI and Bitcoin, seeing them as two sides of the same coin. In the AI era, the cost of generating content has plummeted, making fake text, images, and videos increasingly easy and cheap to produce. This has led to a fundamental shift: while AI dramatically lowers the cost of information production, it also undermines trust and authenticity online. What becomes truly valuable is not more content, but the ability to verify what is real—"verifiability." This perspective offers a new lens for Bitcoin. Its massive energy consumption, often criticized as wasteful, is reinterpreted. While AI burns energy to enhance "capability" and efficiency, Bitcoin burns energy to produce "verifiability." Its purpose is not to be trusted but to enable a system where no trust in intermediaries—banks, platforms, or developers—is needed. Every transaction and the entire ledger's history is secured by cryptography and a decentralized network of nodes, making it independently verifiable. AI cannot forge a transaction on the Bitcoin network because the system is designed for proof, not generation. The author draws a historical parallel to the Renaissance: the printing press drastically reduced the cost of copying knowledge, while double-entry bookkeeping reduced the cost of trust in commerce. Today, AI is the new printing press, reducing content creation costs to near zero. Blockchain, and Bitcoin as its pioneer, may be the modern equivalent of double-entry bookkeeping—a foundational technology for verifying digital asset ownership and historical records without centralized authorities. Thus, AI and blockchain are not competitors. AI lowers the cost of creation; blockchain lowers the cost of verification. In an age where AI can generate anything, true scarcity may lie not in more content, but in independently verifiable facts. Whether the market will reprice Bitcoin accordingly remains uncertain, but its core value proposition as a "machine for producing verifiability" becomes strikingly relevant.

marsbit1h ago

In the AI Era, What's Left for Bitcoin?

marsbit1h ago

In the Age of AI, What's Left for Bitcoin?

Author: Sevclub, Seven Research Amid Bitcoin's recent drop below $60k, the author reflects on a growing sense that AI and Bitcoin are two sides of the same coin. Today, encountering any content triggers a new default question: "Was this made by AI?" The cost of generating convincing text, images, and video is now negligible. While the internet lowered information *distribution* costs, AI is crashing information *production* costs to near zero. The consequence is a flood of content where truth and falsehood are increasingly indistinguishable. In this environment, what becomes truly valuable is not more information, but the ability to verify what is real—"verifiability." This reframes the common criticism that Bitcoin "wastes electricity." AI consumes power to produce "capability" (e.g., more powerful models). Bitcoin consumes power to produce something else: "verifiability." Bitcoin's core purpose isn't about belief or trust in any institution, developer, or even its creator. It's about enabling independent verification. Every bitcoin's origin, every transaction, and the integrity of the entire ledger are secured by mathematics, cryptography, and a global network of nodes. AI can fabricate convincing media, but it cannot falsify a transaction on the Bitcoin network. The expended energy makes篡改历史 (tampering with history) prohibitively expensive, purchasing a globally verifiable ledger. The author draws a historical parallel to the Renaissance. The printing press drastically reduced the cost of copying knowledge, while double-entry bookkeeping reduced the cost of trust in commerce—one enabled creation, the other verification. Today, AI is the new printing press, driving content production costs toward zero. The question becomes: what is this era's "double-entry bookkeeping"? Blockchain appears to be the leading candidate. It doesn't verify which news is true or which image is real, but it provides a foundational layer for independently verifying asset ownership and historical records in the digital realm without centralized authorities. Therefore, AI and blockchain are not in competition. AI lowers the cost of *generation*. Blockchain (and Bitcoin as a prime example) lowers the cost of *verification*. One creates, the other proves. Whether Bitcoin ultimately succeeds remains uncertain, facing potential challenges from quantum computing, regulation, and technical evolution. However, the author now sees it less as a "machine for making bitcoin" and more as a "machine for making verifiability." In an age where AI can generate anything, true scarcity may no longer be "more content," but "more independently verifiable facts." Whether the market will price this accordingly is a separate question.

链捕手1h ago

In the Age of AI, What's Left for Bitcoin?

链捕手1h ago

Trading

Spot

Hot Articles

How to Buy T

Welcome to HTX.com! We've made purchasing Threshold Network Token (T) simple and convenient. Follow our step-by-step guide to embark on your crypto journey.Step 1: Create Your HTX AccountUse your email or phone number to sign up for a free account on HTX. Experience a hassle-free registration journey and unlock all features.Get My AccountStep 2: Go to Buy Crypto and Choose Your Payment MethodCredit/Debit Card: Use your Visa or Mastercard to buy Threshold Network Token (T) instantly.Balance: Use funds from your HTX account balance to trade seamlessly.Third Parties: We've added popular payment methods such as Google Pay and Apple Pay to enhance convenience.P2P: Trade directly with other users on HTX.Over-the-Counter (OTC): We offer tailor-made services and competitive exchange rates for traders.Step 3: Store Your Threshold Network Token (T)After purchasing your Threshold Network Token (T), store it in your HTX account. Alternatively, you can send it elsewhere via blockchain transfer or use it to trade other cryptocurrencies.Step 4: Trade Threshold Network Token (T)Easily trade Threshold Network Token (T) on HTX's spot market. Simply access your account, select your trading pair, execute your trades, and monitor in real-time. We offer a user-friendly experience for both beginners and seasoned traders.

12.2k Total ViewsPublished 2024.03.29Updated 2026.06.02

How to Buy T

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of T (T) are presented below.

活动图片