Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro : quel modèle est le meilleur ?

Jusqu’ici, 2026 est l’année de l’IA agentique. Les progrès des modèles ont donné naissance à de nombreux outils pour le travail agentique, des assistants IA personnels aux agents de codage. Les grands acteurs sont Gemini de Google, la série GPT d’OpenAI et les modèles Anthropic, qui sont devenus les favoris des développeurs. 

Dans cet article, je compare Claude Opus 4.7 et Gemini 3.1 Pro, benchmarks et prix à l’appui. À la fin, je vous proposerai un critère pour décider lequel de ces modèles convient le mieux à votre flux de travail. 

Qu’est-ce que Claude Opus 4.7 ?

Comme nous l’expliquons dans notre article sur Opus 4.7, Claude Opus 4.7 est le dernier modèle phare d’Anthropic, la mise à jour de son prédécesseur, Claude Opus 4.6. Il est conçu pour des workflows agentiques complexes et un raisonnement en plusieurs étapes. Il excelle en codage agentique, en raisonnement visuel et dans l’utilisation d’outils.

Principales fonctionnalités et capacités de Claude Opus 4.7

Une nouveauté centrale d’Opus 4.7 est la gestion de budgets par tâche, qui vous permet de fixer une contrainte financière sur le nombre de tokens que l’agent peut dépenser par tâche. Cela évite les coûts inattendus quand l’agent fonctionne en autonomie, en l’obligeant à optimiser et à rester dans l’enveloppe.

Claude Opus 4.7 prend en charge une fenêtre de contexte d’1 million de tokens et jusqu’à 128 k tokens en sortie. Il peut ainsi exécuter des tâches longues tout en conservant l’intégralité du contexte, ce qui est particulièrement utile pour explorer un vaste codebase. 

Le modèle a aussi amélioré sa vision, avec la prise en charge d’images jusqu’à 3,75 mégapixels. Résultat : il surpasse Opus 4.6 en raisonnement visuel, ce qui en fait un excellent choix pour, par exemple, l’extraction de données à partir de graphiques haute résolution.  

Opus 4.7 introduit également un nouvel effort de raisonnement xhigh, entre high et max, pour offrir de meilleurs résultats sur les tâches de code et d’agent. Vous pouvez aussi utiliser l’effort high pour un peu moins de réflexion. Anthropic a également ajouté /ultrareview dans Claude Code pour lancer des revues de code sur les changements et repérer les bugs. 

Fait surprenant pour certains : Adaptive Thinking ne renvoie plus, par défaut, les traces de raisonnement. Vous pouvez réactiver une version résumée en définissant thinking.display sur summarized.  

Côté benchmarks, Opus 4.7 obtient :

• 87,6 % sur SWE-bench Verified
• 64,3 % sur la variante plus difficile SWE-bench Pro
• 78 % sur OSWorld, qui mesure l’utilisation autonome d’un ordinateur
• 77,3 % sur MCP Atlas pour l’orchestration de workflows multi-outils

Lors de sa sortie, Claude Opus 4.7 se hissait en tête de l’Artificial Analysis Intelligence Index avec un score de 57. Il menait aussi les tâches agentiques en conditions réelles, mesurées avec le GDPval-AA, avec un Elo de 1 753. Entre-temps, GPT-5.5 l’a dépassé sur ces deux indicateurs.

Apprenez à créer une application de benchmark Streamlit pour tester si la mémoire d’auto-critique d’Opus 4.7 améliore réellement les performances de codage aux niveaux d’effort high, xhigh et max dans notre tutoriel Claude Opus 4.7 Practical Benchmark. 

Avantages et limites de Claude Opus 4.7

Les modèles d’Anthropic sont réputés pour être les meilleurs en codage, et les benchmarks d’Opus 4.7 le confirment. En revanche, la famille Opus n’est pas donnée, ce qui rend les budgets par tâche particulièrement utiles, surtout pour des workflows agentiques longs. 

Le modèle est disponible via plusieurs fournisseurs cloud comme Amazon Bedrock, Google Vertex AI et Microsoft Foundry. Vous pouvez ainsi l’intégrer facilement via votre fournisseur habituel. 

Opus 4.7 embarque aussi un nouveau tokenizer, ce qui complique un peu la comparaison des coûts réels avec le modèle Opus précédent. Toutefois, selon Artificial Analysis Intelligence, Opus 4.7 a utilisé environ 35 % de tokens de sortie en moins qu’Opus 4.6 pour exécuter leur index. 

Découvrez les capacités du meilleur modèle public d’Anthropic, Claude Opus 4.7, et créez un outil de data science capable de transformer un graphique en données brutes avec notre tutoriel sur l’API Claude Opus 4.7. 

Qu’est-ce que Gemini 3.1 Pro ? 

Gemini 3.1 Pro est le modèle de raisonnement phare actuel de Google DeepMind, basé sur un Transformer Mixture of Experts. Lors de sa sortie, Gemini 3.1 Pro devançait l’Artificial Analysis Intelligence Index de 4 points face à Opus 4.6, et il est aujourd’hui à égalité avec Opus 4.7 avec un score de 57. 

Pour en savoir plus sur Gemini 3.1 Pro, consultez notre article Construire avec Gemini 3.1 Pro, qui explique comment développer une application prête pour la production avec Gemini 3.1 Pro. 

Principales fonctionnalités et capacités de Gemini 3.1 Pro

Contrairement à Gemini 3 Pro, qui proposait deux niveaux, Gemini 3.1 Pro offre 3 niveaux de réflexion : low, medium et high. low privilégie la vitesse et l’optimisation des tokens. medium propose un bon compromis. Comme high génère davantage de tokens de réflexion et des réponses plus lentes, réservez-le aux tâches nécessitant un raisonnement complexe.  

Gemini 3.1 Pro propose également une fenêtre de contexte d’1 million de tokens en entrée, mais plus limitée en sortie, à environ 65 k tokens. Il est multimodal et prend en charge l’audio, les PDF, le texte et les images. 

Côté benchmarks, voici deux domaines où Gemini 3.1 Pro se distingue : 

• Gemini 3.1 Pro est en tête sur ARC-AGI-2 avec un score de 77,1 %.
• Gemini 3.1 Pro obtient 73,9 % sur MCP Atlas, qui mesure la coordination de workflows multi-outils. 

Selon Artificial Analysis Intelligence, Gemini 3.1 Pro Preview est économe en tokens, avec environ 57 M de tokens pour exécuter leur Index, comparé à Opus 4.6. 

Gemini 3.1 Pro devance Opus 4.7 sur l’Index de codage d’Artificial Analysis, mais est derrière sur l’Index agentique. 

Avantages et limites de Gemini 3.1 Pro

Le prix de Gemini 3.1 Pro est très attractif, surtout pour les charges nécessitant beaucoup de tokens. Google propose aussi 50 % de remise avec le mode batch, ce qui en fait une option idéale lorsque le temps réel n’est pas indispensable. 

Côté limites, la fenêtre de sortie de 65 k tokens de Gemini 3.1 Pro ne représente que la moitié de celle d’Opus 4.7 (128 k). 

Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro : comparaison directe

Voici un récapitulatif avant d’entrer dans le détail de chaque catégorie.

Performances agentiques et usage de l’ordinateur 

Opus 4.7 est très performant pour le travail agentique, notamment parce qu’il vous permet de contrôler le nombre de tokens que l’agent peut utiliser. Ce mécanisme n’existe pas dans Gemini 3.1 Pro ; vous devez jouer sur le niveau de réflexion pour maîtriser la consommation de tokens. 

Opus 4.7 obtient 78 % sur le benchmark OSWorld d’utilisation autonome d’un ordinateur. C’est un excellent résultat, au niveau de celui de GPT 5.5 (78,7 %), tandis que Gemini 3.1 Pro n’a pas de score OSWorld publié. Sur MCP Atlas, Opus 4.7 prend la tête avec 77,3 % contre 73,9 % pour Gemini. Ces chiffres font d’Opus 4.7 un choix idéal pour des systèmes agentiques en production. 

Benchmarks en codage 

Voyons maintenant quel modèle est le meilleur en programmation selon les benchmarks disponibles, notamment SWE-bench Verified, qui teste de vrais tickets GitHub. 

Opus 4.7 atteint 87,6 % contre 80,6 % pour Gemini 3.1 Pro. Sur SWE-bench Pro, la variante plus difficile, Opus 4.7 obtient 64,3 % contre 54,2 % pour Gemini (et 58,6 % pour GPT 5.5). Les chiffres montrent qu’Opus 4.7 est actuellement le modèle de codage le plus performant au monde. 

Regardons Terminal-Bench 2.0, qui évalue la capacité des modèles à coder dans un terminal. Opus 4.7 obtient 69,4 %, Gemini Pro 68,5 %, et le nouveau GPT 5.5 82,7 %. GPT-5.5 domine clairement ce benchmark, tandis que nos deux modèles sont au coude-à-coude ici. 

Raisonnement et tâches scientifiques 

Quel est le meilleur modèle pour le raisonnement et les tâches scientifiques ? Pour le savoir, laissons de côté GPQA Diamond, où tous excellent, et regardons ARC-AGI-2, qui évalue l’intelligence fluide, autrement dit la capacité d’un modèle à résoudre des problèmes abstraits jamais vus. 

Gemini 3.1 Pro atteint 77,1 % contre 75,8 % pour Opus 4.7 et 85,0 % pour GPT 5.5, ce qui place GPT 5.5 en tête, suivi de Gemini 3.1 Pro. 

Sur Humanity’s Last Exam, qui vise à mesurer le raisonnement de niveau master en sciences, mathématiques et sciences humaines, Opus 4.7 devance Gemini 3.1 Pro avec et sans outils :

• Sans outils : Opus 4.7 en tête avec 46,9 %, suivi de Gemini 3.1 Pro (44,4 %) et GPT 5.5 Pro (43,1 %).
• Avec outils : GPT 5.5 Pro en tête avec 57,2 %, suivi d’Opus 4.7 (54,7 %) et de Gemini 3.1 Pro (51,4 %).

Coûts et efficience en tokens 

Opus 4.7 coûte 5 $ par million de tokens en entrée et 25 $ par million de tokens en sortie, tandis que Gemini 3.1 Pro coûte 2 $ en entrée et 12 $ en sortie. Gemini est nettement moins cher et, avec la remise de 50 % en mode batch, le modèle est très compétitif pour les tâches gourmandes en tokens. 

À noter également : le nouveau tokenizer d’Opus 4.7 complique un peu la comparaison des coûts avec l’ancien Opus. 

Fenêtre de contexte et capacité de sortie 

Les deux modèles acceptent 1 million de tokens en entrée, ce qui permet d’ingérer des codebases entières et de longs travaux de recherche en un seul prompt. 

En sortie, Opus 4.7 prend en charge 128 k tokens, tandis que Gemini 3.1 Pro en gère 65 536. Opus est donc mieux adapté aux workflows qui exigent des sorties très volumineuses. 

Découvrez comment Opus 4.7 et GPT 5.4 se comparent dans notre tutoriel Opus 4.7 vs GPT-5.4, où nous confrontons les deux modèles sur le code, les workflows agentiques et les tâches à long contexte, avec analyse des benchmarks.  

Claude Opus 4.7 est-il meilleur que Gemini 3.1 Pro ?

Venons-en à la question clé : lequel de ces deux modèles devez-vous choisir ?

Choisissez Claude Opus 4.7 si... 

• Vous concevez des pipelines de codage agentique où 10 points d’écart sur SWE-bench Pro se traduisent directement par moins d’échecs en production.
• Vous avez besoin de budgets par tâche pour rendre des boucles autonomes longues plus prévisibles sans ajouter de logique de monitoring externe.
• Votre pipeline génère de longues sorties et le plafond de 128 k tokens est déterminant, soit presque le double de Gemini 3.1 Pro.
• Vous visez le meilleur score d’orchestration multi-outils sur MCP Atlas pour des workflows agentiques complexes.
• Vous êtes déjà dans l’écosystème Anthropic via Claude Code, Amazon Bedrock ou l’API Claude, et le coût de changement dépasse la différence de prix.

Choisissez Gemini 3.1 Pro si... 

• Vos volumes de tokens rendent significative une différence de coût d’entrée de 2,5× ; à 500 millions de tokens par mois, cela représente 1 500 $ d’écart tous les mois.
• Vous avez besoin d’ingérer nativement vidéo, audio ou PDF en un seul appel d’API sans étape de prétraitement séparée.
• Vous bâtissez sur l’infrastructure Google et souhaitez un interlocuteur unique via Vertex AI.
• Votre cas d’usage principal est le raisonnement visuel abstrait. Opus est derrière sur ARC-AGI-2 avec 75,8 % contre 77,1 % pour Gemini.

Conclusion

Claude Opus 4.7 et Gemini 3.1 Pro sont deux modèles solides. Le bon choix dépend de votre budget et des tâches à accomplir. Opus l’emporte sur les tâches agentiques, mais si votre budget est serré, Gemini 3.1 Pro reste un excellent candidat, d’autant plus grâce à ses tokens meilleur marché et à la remise de 50 % en mode batch. 

Anthropic conserve la tête sur les modèles de codage, ce qui le rend très adapté aux tâches agentiques nécessitant raisonnement complexe et programmation. Google, de son côté, propose des modèles de raisonnement de pointe à un prix nettement inférieur à celui d’Anthropic. La course entre ces deux entreprises et d’autres grands acteurs comme OpenAI consiste à proposer le meilleur modèle agentique, qui reste polyvalent pour l’usage général.

Compte tenu du coût élevé de la famille Opus, l’introduction des budgets par tâche est une bonne nouvelle. Je ne serais pas surpris de voir d’autres fournisseurs intégrer cette fonctionnalité dans leurs prochaines versions. Cela contribuera à rendre plus prévisible le coût d’exécution de tâches agentiques longues. 

Pour aller plus loin avec les outils d’IA, je vous recommande de consulter notre guide des meilleurs outils d’IA gratuits. Pour renforcer plus largement vos compétences en code assisté par IA, essayez notre cours AI-Assisted Coding for Developers afin de développer les compétences qui rendent les assistants IA plus fiables dans votre workflow de développement. 

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