Claude 4.7 Opus vs GPT-5
Face à face entre les deux LLM phares de 2026 — benchmarks, génération de code, raisonnement, coût, expérience API. Lequel utiliser, et quand ?
Modèle haut de gamme pour les tâches difficiles, à long horizon et à faible tolérance à l'erreur
Des performances au niveau de Fable 5.1 pour la plupart des tâches, à 40 % de coût en moins
Ton point de départ doit être Opus 5.5 : selon Anthropic lui-même, il est au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches et nettement moins cher. Mais le tableau officiel et le guide « Choosing a model » le disent aussi — sur les tâches agentiques les plus difficiles et à long horizon, l'écart reste bien réel. La règle est simple : mesure d'abord avec Opus 5.5 sur ta propre tâche, augmente le niveau d'effort si nécessaire, et fais migrer vers Fable 5.1 les classes de tâches qui n'atteignent pas le seuil. Faire l'inverse signifie un coût superflu et un quota hebdomadaire qui s'épuise rapidement sur le plan Max.
| Catégorie | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Performance | 9/10 | 8/10 |
| Facilité d'apprentissage | 7/10 | 8/10 |
| Écosystème | 8/10 | 8/10 |
| Communauté | 7/10 | 7/10 |
| Marché de l'emploi | 7/10 | 7/10 |
| Pérennité | 8/10 | 9/10 |
# Python - Claude Fable 5.1 : tâche agent à long horizon, effort high par défaut
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-fable-5-1",
max_tokens=8000,
output_config={"effort": "high"},
tools=[
{"type": "bash_20250124", "name": "bash"},
{"type": "text_editor_20250728", "name": "str_replace_based_edit_tool"},
],
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Refactor the payment reconciliation module across all "
"affected files, keep existing tests green, and explain "
"every non-obvious tradeoff you made."
),
}
],
)
for block in response.content:
if block.type == "thinking":
print("[thinking]", block.thinking[:200])
elif block.type == "text":
print("[answer]", block.text)
# Remarque : l'effort n'est pas un simple paramètre effort=, il se définit dans output_config.
# Dans Fable 5.1, le tool-use forcé via tool_choice n'est plus pris en charge ; le modèle
# choisit lui-même l'outil à utiliser, sinon l'API renvoie une erreur 400 invalid_request_error.# Python - Claude Opus 5.5 : tâche générale, effort medium par défaut
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=4096,
# Si output_config n'est pas fourni, "medium" est utilisé par défaut ; pour une classe
# d'évaluation difficile où le score est insuffisant, essaie des niveaux supérieurs :
# output_config={"effort": "xhigh"},
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Summarize this quarter's support tickets into 5 themes with counts.",
}
],
)
for block in response.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
# Remarque : dans Opus 5.5, le thinking est toujours activé ; thinking={"type": "disabled"}
# renvoie une erreur 400 invalid_request_error à tout niveau d'effort. L'ancien
# outil computer-use computer_20251124 n'est plus non plus accepté par l'API Claude ni Google Cloud,
# il faut migrer vers la version d'outil actuelle.Ton point de départ doit être Opus 5.5 : selon Anthropic lui-même, il est au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches et nettement moins cher. Mais le tableau officiel et le guide « Choosing a model » le disent aussi — sur les tâches agentiques les plus difficiles et à long horizon, l'écart reste bien réel. La règle est simple : mesure d'abord avec Opus 5.5 sur ta propre tâche, augmente le niveau d'effort si nécessaire, et fais migrer vers Fable 5.1 les classes de tâches qui n'atteignent pas le seuil. Faire l'inverse signifie un coût superflu et un quota hebdomadaire qui s'épuise rapidement sur le plan Max.
Obtenir une consultation gratuiteFable 5.1 est un modèle utilisant davantage de puissance de calcul, fonctionnant avec un effort `high` par défaut, au prix de 10 $/50 $ (par MTok) ; il est recommandé pour le raisonnement difficile et les tâches agentiques à long horizon. Opus 5.5 fonctionne avec un effort `medium` par défaut, coûte 4 $/20 $, et offre, selon Anthropic lui-même, des performances au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches. Les deux partagent un contexte de 1 M de tokens, une sortie maximale de 128 K tokens et une date limite de connaissances de juin 2026.