GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7
Deux modèles phares de pointe. Sept jours d’écart. Verdict partagé.
Anthropic a lancé Claude Opus 4.7 le 16 avril 2026. OpenAI a lancé GPT-5.5 le 23 avril. Tous deux disposent de fenêtres de contexte de 1M de tokens. Tous deux sont présentés comme le meilleur travail de leur laboratoire pour le codage agentique. Les benchmarks racontent une histoire plus intéressante que les annonces : aucun modèle ne l’emporte sur toute la ligne, et la bonne réponse dépend de ce que vous faites réellement.
Publié en mai 2026. De nouveaux modèles sont désormais disponibles : GPT-6, Claude 5.5, Gemini 4, Grok 4.7 — les prix ci-dessous sont à jour en octobre 2026.
OpenAI
GPT-5.5 l’emporte sur…
- →Terminal-Bench 2.0 (82,7 % contre 69,4 %)
- →Récupération en contexte long (74,0 % contre 32,2 %)
- →Utilisation de l’ordinateur sur OSWorld
- →FrontierMath, workflows de service client
Anthropic
Claude Opus 4.7 l’emporte sur…
- →SWE-bench Pro (64,3 % contre 58,6 %)
- →Agents multi-outils MCP-Atlas (77,3 %)
- →Vision (3,75 MP, résolution 3x supérieure à la précédente)
- →Finance Agent (64,4 %, état de l’art)
Le verdict honnête : il est partagé. Le bon modèle dépend de la tâche. C’est précisément pour cela qu’en utiliser un seul revient à laisser de la performance sur la table.
Benchmark par benchmark
Tous les chiffres sont communiqués par les éditeurs dans leurs annonces officielles de lancement. La cellule verte indique le meilleur sur chaque ligne.
| Benchmark | Ce qui est mesuré | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | Tâches réelles de génie logiciel | ~80% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | Ingénierie multilangage plus difficile | 58.6% | 64.3% |
| Terminal-Bench 2.0 | Workflows d’agent en ligne de commande | 82.7% | 69.4% |
| MCP-Atlas | Orchestration agentique multi-outils | ~71% | 77.3% |
| OSWorld-Verified | Utilisation réelle d’un ordinateur de bureau | 78.7% | 78.0% |
| MRCR v2 (512K–1M) | Récupération en contexte long | 74.0% | 32.2% |
| FrontierMath (1–3) | Mathématiques de niveau olympiade | 51.7% | 43.8% |
| GPQA Diamond | Sciences de niveau master/doctorat | ~93% | 94.2% |
| Finance Agent | Tâches d’analyse financière | 60.0% | 64.4% |
| CharXiv (visuel) | Lecture de graphiques et de diagrammes denses | ~74% | 82.1% |
| GDPval (travail intellectuel) | 44 métiers de bureau | 84.9% | ~78% |
| Tau2-bench Telecom | Workflows de service client | 98.0% | ~89% |
| Victoires (12 benchmarks) | 5 | 7 | |
Sources : openai.com/index/introducing-gpt-5-5, anthropic.com/news/claude-opus-4-7, vellum.ai, digitalapplied.com (avril–mai 2026). Lorsque les laboratoires ont utilisé des méthodologies différentes, les scores ne sont pas forcément parfaitement comparables. Considérez les valeurs absolues comme indicatives.
Trois écarts qui comptent vraiment
La plupart des écarts de benchmarks ne dépassent pas quelques points. Trois d’entre eux font exception, et ce sont eux qui devraient guider votre choix de modèle.
Récupération en contexte long : 42 points d’écart
74,0 % contre 32,2 %
MRCR v2 entre 512K et 1M de tokens
C’est le plus grand écart de tous les benchmarks du comparatif, et celui qui a le plus de conséquences. Les deux modèles annoncent des fenêtres de contexte de 1M de tokens. Un seul d’entre eux parvient réellement à retrouver des informations de façon fiable dans ce contexte.
Si votre travail porte sur des bases de code entières, des recherches sur plusieurs documents, de gros contrats juridiques, de longs historiques d’agent ou tout ce qui exploite vraiment toute la fenêtre de contexte, GPT-5.5 s’impose clairement. Claude Opus 4.7 bascule plus vite dans le « je l’ai vu quelque part mais je n’arrive pas à le retrouver » dès que vous dépassez 256K tokens.
Workflows en terminal : 13 points d’écart
82,7 % contre 69,4 %
Terminal-Bench 2.0
Terminal-Bench mesure la capacité d’un modèle à planifier, itérer et coordonner des outils dans un véritable environnement shell : c’est le benchmark le plus proche de la question « cette IA peut-elle faire tourner un pipeline CI sans surveillance ? »
Pour l’automatisation DevOps, le travail scripté sur serveur, les agents de build et de déploiement et tout ce qui se passe dans un terminal, GPT-5.5 est nettement meilleur. C’est aussi le benchmark sur lequel Anthropic a ouvertement reconnu une régression de Claude, un point à prendre au sérieux.
Code en conditions réelles : 6 points d’écart
64,3 % contre 58,6 %
SWE-bench Pro
SWE-bench Pro est la version plus difficile de SWE-bench Verified : il teste de vraies bases de code de production dans plusieurs langages, avec le genre de bugs et de refactorings qui n’ont pas de solution propre de manuel.
C’est le benchmark le plus proche de la question « qu’est-ce que ça fait d’utiliser ce modèle au quotidien sur de vrais travaux d’ingénierie ? ». L’avance d’Opus 4.7 ici concorde avec ce que rapportent sur le terrain les ingénieurs en production et les outils de revue de code (Qodo, Cursor, Warp).
Ce que cela vous coûte
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Prix catalogue en octobre 2026. L’entrée coûte le même prix (5 $ par million de tokens) : c’est donc le tarif de sortie qui fait la différence. Claude est 17 % moins cher par million de tokens en sortie (25 $ contre 30 $). Notez que GPT-5.5 utilise un tokenizer plus efficace pour certaines entrées, tandis que le nouveau tokenizer d’Opus 4.7 peut consommer jusqu’à 1,35x plus de tokens qu’Opus 4.6 sur le même texte : le coût par tâche peut donc évoluer dans un sens comme dans l’autre selon la charge de travail. Pour les tarifs actuels de tous les modèles, consultez le calculateur de coûts IA.
Quand utiliser lequel
Un guide d’orientation pratique fondé sur les écarts réels des benchmarks.
Optez pour GPT-5.5
- →Tout ce qui utilise plus de 256K tokens de contexte
- →Automatisation en terminal, agents DevOps, pipelines CI
- →Agents d’utilisation de l’ordinateur (navigateur, bureau)
- →Mathématiques difficiles (FrontierMath, calcul scientifique)
- →Automatisation des workflows de service client
Optez pour Claude Opus 4.7
- →Génie logiciel et refactorings en conditions réelles
- →Agents multi-outils qui orchestrent de nombreux serveurs MCP
- →Tâches de vision : captures d’écran denses, diagrammes, interfaces techniques
- →Analyse financière et travail d’entreprise riche en documents
- →Rédaction longue où une prose naturelle compte
- →Respect précis d’instructions nuancées en plusieurs étapes
Ne choisissez plus. Utilisez les deux.
Les benchmarks confirment ce que la plupart des utilisateurs savent déjà : des modèles différents gagnent sur des tâches différentes. MultipleChat AI vous donne les deux, dans leurs dernières versions API, pour 20 $/mois avec le forfait Pro.
S’abonner aux deux
$40/mois
ChatGPT Plus + Claude Pro ($20 + $20)
ChatGPT Pro seul
$100/mois
Un seul écosystème (5x l’usage de Plus)
MultipleChat AI
$20/mois
Les deux, plus 3 autres modèles
Pourquoi cela fonctionne face au partage GPT-5.5 / Opus 4.7
Avec un accès aux deux, vous arrêtez de deviner et choisissez selon la tâche.
Compare Mode
Envoyez le même prompt à GPT-5.5 et à Claude Opus 4.7 dans des colonnes parallèles. Retenez la réponse réellement meilleure, pas celle qu’un benchmark laissait présager.
Sources & Disagreements
Quand les deux modèles divergent sur un fait, vous voyez exactement où. C’est le cas où l’un des deux se trompe, et lequel varie selon la tâche.
Modes de collaboration IA
Faites rédiger GPT-5.5 et relire Claude Opus 4.7. Ou l’inverse. Coopératif, Vérification, Chaîne : dix modes d’interaction qui tirent parti des points forts de chaque modèle.
Toujours les dernières versions API
Quand OpenAI lancera GPT-5.6 ou Anthropic Opus 4.8, vous y aurez accès avec le même abonnement. Pas de réabonnement, pas de migration de prompts, aucun verrouillage sur une version de modèle.
Plus Gemini, Grok, Perplexity Sonar
Trois autres modèles de pointe dans le même espace de travail. Gemini pour les documents les plus longs, Grok pour itérer vite, Sonar pour une recherche ancrée dans les sources.
6 modèles d’image, jusqu’à 5 à la fois
Générez des images avec jusqu’à 5 des 6 modèles à la fois à partir d’un seul prompt (forfait Pro ou Smart). Comparez les styles instantanément.
Mêmes modèles. Dernières versions API. Résiliable à tout moment.
Questions fréquentes
Aucun ne l’emporte sur toute la ligne. GPT-5.5 est en tête sur Terminal-Bench 2.0 (82,7 % contre 69,4 %), la récupération en contexte long (74,0 % contre 32,2 % à 1M de tokens) et l’utilisation de l’OS/de l’ordinateur. Claude Opus 4.7 est en tête sur SWE-bench Pro (64,3 % contre 58,6 %), les agents multi-outils MCP-Atlas (77,3 %), la vision (3,75 MP) et Finance Agent (64,4 %, état de l’art). Choisissez selon la tâche.
Tout dépend du type de code. Pour les tâches réelles de génie logiciel, où comptent les correctifs multilangages et les bases de code de production complexes, Claude Opus 4.7 l’emporte sur SWE-bench Pro (64,3 % contre 58,6 %). Pour les workflows en terminal, le DevOps et les agents de pipeline autonomes, GPT-5.5 l’emporte sur Terminal-Bench 2.0 (82,7 % contre 69,4 %). Pour la plupart des agents de codage en production, Opus 4.7 a l’avantage.
GPT-5.5, et de loin. Sur la récupération en contexte long MRCR v2 entre 512K et 1M de tokens, GPT-5.5 obtient 74,0 % contre 32,2 % pour Claude Opus 4.7, soit un écart de 42 points. Pour des bases de code entières, des recherches sur plusieurs documents ou de longs historiques d’agent, GPT-5.5 s’impose clairement.
En octobre 2026, l’API de GPT-5.5 coûte 5 $ par million de tokens en entrée et 30 $ par million de tokens en sortie. Claude Opus 4.7 coûte 5 $ en entrée et 25 $ en sortie par million de tokens, soit un peu moins cher en sortie. Tous deux disposent de fenêtres de contexte de 1M de tokens. ChatGPT Plus (20 $/mois) et Claude Pro (20 $/mois) incluent chacun les modèles phares actuels de leur éditeur, avec les limites d’utilisation standard.
Oui. MultipleChat AI vous donne accès aux dernières versions API de ChatGPT, Claude, Gemini, Grok et Perplexity Sonar avec un seul abonnement payant. Compare Mode les exécute en parallèle sur le même prompt pour que vous voyiez quel modèle l’emporte sur votre tâche précise, au lieu de deviner à partir des benchmarks.
Parce que les benchmarks des modèles de pointe confirment ce que les utilisateurs constatent déjà : des modèles différents gagnent sur des tâches différentes. Compare Mode de MultipleChat affiche toutes les réponses côte à côte. Sources & Disagreements met en évidence les points factuels sur lesquels les modèles divergent, précisément les cas où l’un a raison et l’autre hallucine. Les modes de collaboration IA vont plus loin en faisant vérifier ou affiner le travail de chaque modèle par les autres.
Ce sont des chiffres communiqués par les éditeurs dans les annonces officielles de lancement d’OpenAI et d’Anthropic (avril 2026). Des benchmarks tiers indépendants (Vellum, DigitalApplied) confirment la même tendance générale. Les méthodologies publiées varient d’un laboratoire à l’autre : considérez les valeurs absolues comme indicatives plutôt que précises.
Remarque sur les benchmarks : tous les scores de cet article sont des chiffres communiqués par les éditeurs dans les annonces officielles d’OpenAI et d’Anthropic, recoupés avec des analyses de benchmarks tierces (Vellum, DigitalApplied) en mai 2026. Lorsque les deux laboratoires ont appliqué des méthodologies différentes à un même benchmark, les scores ne sont pas forcément parfaitement comparables : considérez les valeurs absolues comme indicatives. Les capacités et les tarifs des modèles changent souvent ; vérifiez les chiffres actuels auprès de chaque fournisseur avant toute décision d’achat. MultipleChat AI ne garantit pas l’exactitude des données de benchmarks tierces et décline toute responsabilité quant aux décisions prises sur la base de ce contenu.
Ne choisissez pas. Utilisez les deux, pour 20 $/mois.
ChatGPT, Claude, Gemini, Grok et Perplexity Sonar dans un seul abonnement, dans leurs dernières versions API, avec Compare Mode et la collaboration IA intégrés.
Pro 20 $/mois · Résiliable à tout moment