Claude 4.7 Opus vs GPT-5 Comparaison
Modèle phare d'Anthropic, avec réflexion étendue et effort xhigh
VS
GPT-5
Modèle phare d'OpenAI, leader généraliste
10 min de lectureAI
Comparaison des scores
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Notation détaillée
| Catégorie | Claude 4.7 Opus | GPT-5 |
|---|---|---|
| Performance | 10/10 | 10/10 |
| Facilité d'apprentissage | 8/10 | 9/10 |
| Écosystème | 9/10 | 10/10 |
| Communauté | 9/10 | 10/10 |
| Marché de l'emploi | 10/10 | 10/10 |
| Pérennité | 10/10 | 10/10 |
Avantages & Inconvénients
Claude 4.7 Opus
Avantages
- Score SWE-bench Verified de 72,5% en mode xhigh — leader du code
- Réflexion étendue en mode xhigh — 32k tokens de raisonnement
- Fenêtre de contexte optionnelle de 1M de tokens
- Mise en cache des prompts avec jusqu'à 90% d'économie
- Sécurité et alignement calibrés comme option sûre par défaut pour l'entreprise
- Précision d'utilisation des outils de 95%
- Utilisation parallèle d'outils native
- Bonne performance en turc (sensible au contexte)
Inconvénients
- 15$/M tokens en entrée, 75$/M en sortie — plus cher qu'OpenAI
- Temperature et top_p non supportés (changement cassant)
- Le prefill n'est pas supporté
- Latence élevée (30 à 60s en mode xhigh)
Idéal pour
Tâches d'ingénierie logicielle (multi-fichiers, refactoring)Workflows agentiques (utilisation d'outils sur plus de 10 étapes)Revue de code architecturaleDomaines sensibles en entreprise (juridique, médical, finance)Débogage complexe (race conditions, gestion mémoire)
GPT-5
Avantages
- 94,5% sur MATH, 94,5% sur AIME 2025 — leader en mathématiques et raisonnement
- Fenêtre de contexte de 500k tokens
- Multimodal : texte, image et vidéo
- Utilisation d'outils et appel de fonctions matures
- Écosystème de plugins et API Assistants
- Intégration ChatGPT Plus/Pro — large portée grand public
- Sortie structurée fiable (mode JSON)
- 20$/M tokens en entrée, 80$/M en sortie
Inconvénients
- Score SWE-bench Verified de 68,2% — en dessous de Claude
- Précision d'utilisation des outils de 91% — inférieure aux 95% de Claude
- Parfois excessivement prudent sur la sécurité
- Limites de débit API plus basses en entreprise
- Mise en cache des prompts moins mature que chez Claude
Idéal pour
Mathématiques et raisonnement scientifiqueÉcriture créative et contenus marketingQuestions-réponses généralistesTâches multimodales (analyse d'image et de vidéo)Applications de chat grand public
Comparaison de code
Claude 4.7 Opus
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
extended_thinking={"enabled": True, "effort_level": "xhigh", "budget_tokens": 20000},
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this 2000-line Flask app to FastAPI"}]
)GPT-5
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement"}],
reasoning_effort="high"
)Conclusion
Code, agents et entreprise = Claude 4.7 Opus. Mathématiques, créativité et usage général = GPT-5. En production, un pattern de routage entre les deux est optimal — choisir selon la tâche, pour un gain de qualité d'environ 20% et une économie de coût d'environ 30%.
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Questions fréquentes
Les moyennes de benchmarks sont proches. Claude domine sur le code et les agents, GPT-5 domine en mathématiques et raisonnement. « Plus intelligent » reste subjectif — cela dépend de la tâche.