# Claude Opus 5.5 ou GPT-6.1 Sol : lequel est meilleur pour programmer?

Date: 2026-10-28 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/opus-5-5-ou-gpt-6-1-sol-programmation/

**Answer:** Sur la plupart des tests de programmation communs, Claude Opus 5.5 obtient de meilleurs résultats, y compris sur l’Android Bench indépendant de Google, où il résout 37,3 % des longues tâches contre 29,3 % pour GPT-6.1 Sol. Mais Sol coûte deux fois moins cher par jeton et, sur ce même test, environ dix fois moins cher par exécution : pour le travail de programmation courant ou répétitif, c’est souvent le meilleur achat.

Claude Opus 5.5 et GPT-6.1 Sol sont arrivés à une semaine d’intervalle, les 22 et 29 septembre 2026, et ce sont les modèles que la plupart des gens rencontrent d’abord dans Claude Code et dans Codex. Ce ne sont pas tout à fait des rivaux au même prix. Opus 5.5 est le principal modèle haut de gamme d’Anthropic, celui que l’entreprise présente comme l’outil de tous les jours pour la programmation par agent. GPT-6.1 Sol est le modèle intermédiaire d’OpenAI, qu’OpenAI présente comme proche de son modèle de tête, GPT-6 Astra, pour le cinquième du prix d’Astra.

La réponse honnête a donc deux volets. Pour la capacité, les données penchent du côté d’Opus 5.5. Pour le rapport qualité-prix, Sol l’emporte souvent.

## Les prix en octobre 2026

| | Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Entrée, par million de jetons | 4 $ US | 2 $ US |
| Sortie, par million de jetons | 20 $ US | 10 $ US |
| Entrée en cache (contexte répété) | 0,20 $ US | 0,10 $ US |
| Où vous le rencontrez | Claude Code avec Pro et plus; API sous `claude-opus-5-5` | Codex avec Plus et plus; API sous `gpt-6.1-sol` |

Un **jeton** est un petit morceau de texte, environ les trois quarts d’un mot anglais. Les agents de programmation renvoient sans cesse le contexte de votre projet, si bien que le prix en cache compte plus qu’il n’y paraît : Anthropic souligne que les lectures en cache représentent l’essentiel du coût de la programmation par agent.

## Ce que disent les tests

Chaque entreprise publie ses propres résultats, et chacune choisit des tests qui avantagent son modèle. Anthropic attribue à Opus 5.5 un score de 66,4 % sur Terminal-Bench 4.0, un test de travail en plusieurs étapes en ligne de commande, contre 57,9 % pour GPT-6 Astra; Sol ne figure pas dans ce tableau. OpenAI, de son côté, affirme que Sol égale Astra sur DeepSWE 1.1, un test de longues tâches de génie logiciel dans de vraies bases de code, pour environ le cinquième du coût, et qu’il dépasse Opus 5.5 de 2,2 points sur AutomationBench, un test de flux de travail d’entreprise, à effort moyen.

Un regard extérieur aide. L’**Android Bench** de Google fait travailler chaque modèle dans son agent de programmation habituel sur 30 longues tâches de développement Android. En date du 26 octobre, il indique :

| Modèle (agent) | Tâches résolues | Fourchette probable | Coût moyen d’une exécution complète |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 (Claude Code, effort maximal) | 37,3 % | 22,0–52,0 % | 1 150,3 $ US |
| GPT-6.1 Sol (Codex, effort maximal) | 29,3 % | 15,3–42,7 % | 99,5 $ US |

Opus résout plus de tâches, mais les deux fourchettes se chevauchent largement, parce que 30 tâches forment un petit échantillon. L’écart de coût, lui, n’est pas petit : Sol a terminé toute l’exécution pour moins du dixième de la facture d’Opus.

## Un exemple de coûts

Le prix par jeton ne raconte qu’une partie de l’histoire, puisque les modèles utilisent aussi des nombres de jetons différents pour le même travail. Un calcul simple montre tout de même l’ordre de grandeur. Supposons qu’une tâche d’agent lise 2 millions de jetons, dont 1,8 million de contexte de projet en cache, et en écrive 60 000 :

- **Opus 5.5 :** 0,2 million × 4 $ US = 0,80 $ US, plus 1,8 million × 0,20 $ US = 0,36 $ US, plus 0,06 million × 20 $ US = 1,20 $ US. Environ **2,36 $ US**.
- **GPT-6.1 Sol :** 0,2 million × 2 $ US = 0,40 $ US, plus 1,8 million × 0,10 $ US = 0,18 $ US, plus 0,06 million × 10 $ US = 0,60 $ US. Environ **1,18 $ US**.

Ces chiffres sont illustratifs et laissent de côté les frais d’écriture en cache. Faites cinquante tâches de ce genre par semaine, et l’écart atteint environ 59 $ US par semaine. Si Opus a besoin de moins de nouvelles tentatives, une partie de cette somme revient; si Sol réussit du premier coup, rien ne revient.

> **À essayer :** prenez trois tickets fermés d’un projet que vous connaissez, chacun avec un test qui prouve la correction. Donnez le même texte de ticket à Opus 5.5 et à GPT-6.1 Sol, à l’effort par défaut, et notez pour chacun : les tests ont-ils réussi, combien de lignes avez-vous dû modifier, et combien cela a-t-il coûté?

## Quand le modèle moins cher est-il le choix le plus judicieux?

Sol est le choix le plus judicieux quand le travail est bien défini et répété. Corriger un test qui échoue, ajouter un point d’accès qui suit un modèle existant, rédiger de la documentation à partir du code, mettre à jour des dépendances ou réviser de petites demandes de tirage : ici, l’écart de capacité se voit rarement, et payer deux fois moins par jeton, ou dix fois moins par longue exécution, s’additionne vite. C’est aussi vrai quand un agent parcourt de nombreux fichiers ou tourne selon un horaire, puisque chaque étape de plus multiplie le prix.

Opus 5.5 vaut son prix pour le travail long et embrouillé : des migrations dans toute une base de code, des bogues qui touchent plusieurs services, ou des changements où une mauvaise hypothèse vous coûte des heures de révision. Les exemples d’Anthropic sont de ce type, comme une base de code de 200 000 lignes vérifiée et corrigée en moins de trois heures. Quand le coût de votre propre temps passé à corriger un résultat plus faible dépasse la facture de jetons, le modèle le plus fort devient le moins cher.

Une règle pratique : commencez chaque tâche avec le modèle moins cher, à l’effort par défaut. Passez à Opus seulement quand le premier essai échoue à vos tests ou rate l’objectif deux fois. Tenez un court journal des tâches qui ont exigé ce passage; après quelques semaines, il vous dira exactement où votre argent est le mieux dépensé.

## Sources

- Introducing Claude Opus 5.5: https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
- Introducing GPT-6.1 Sol: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/
- Android Bench: https://developer.android.com/bench