Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol : benchmarks, tarifs et comment choisir

Si vous devez choisir un modèle pour des agents autonomes au second semestre 2026, la short list est courte, et ses deux noms sont sortis à deux semaines d’intervalle. Anthropic a lancé Claude Opus 5 le 24 juillet et OpenAI a ouvert GPT-5.6 Sol en disponibilité générale le 9 juillet. Ce sont deux modèles phares, pensés pour des tâches professionnelles de longue durée, avec des grilles tarifaires quasi identiques.

Dans cet article, je compare Claude Opus 5 et GPT-5.6 Sol sur le code, le raisonnement, l’usage de l’ordinateur, l’orchestration d’outils, les prix et l’accès, afin que vous puissiez choisir celui qui s’intègre le mieux à votre flux de travail. Pour un traitement détaillé de chaque modèle, consultez notre guide Claude Opus 5 et notre guide de la famille GPT-5.6.

TL;DR

• Opus 5 est le spécialiste du raisonnement vraiment nouveau et des agents ; GPT-5.6 Sol est le généraliste le plus solide pour le terminal et la navigation web.
• Les tokens d’entrée coûtent 5 $ par million dans les deux cas. En sortie, Opus 5 est 17 % moins cher.
• Choisissez Opus 5 pour les problèmes réellement inédits, le code et l’usage de l’ordinateur. Choisissez Sol pour les workflows en terminal, les agents de navigation et la défense en cybersécurité.

Qu’est-ce que Claude Opus 5 ?

Claude Opus 5 est le modèle de la gamme Opus d’Anthropic, sorti le 24 juillet 2026, qui offre des résultats proches du Fable 5 (gamme supérieure) pour moitié moins cher. C’est le nouveau modèle par défaut sur Claude Max et le modèle le plus puissant disponible sur Claude Pro.

Son comportement distinctif : la persévérance. Selon Anthropic, Opus 5 vérifie son propre travail et itère jusqu’à réussir, plutôt que de s’arrêter à une réponse plausible. Il annonce un score d’audit de comportements non alignés de 2,3, le plus bas parmi les modèles récents d’Anthropic. Le contexte va jusqu’à 1 M de tokens, pour 128 K en sortie maximale, et le « raisonnement » est activé par défaut.

Si vous préférez construire plutôt que lire, notre tutoriel API Claude Opus 5 montre comment créer un agent de correction de bugs et le benchmarquer sur cinq niveaux d’effort.

Qu’est-ce que GPT-5.6 Sol ?

GPT-5.6 Sol est le vaisseau amiral de la famille GPT-5.6 d’OpenAI, passée en disponibilité générale le 9 juillet 2026 après une préversion limitée. La famille comprend trois niveaux :

• Sol : modèle phare avec les meilleures performances
• Terra : modèle équilibré au quotidien
• Luna : option économique

OpenAI présente Sol comme offrant des résultats de pointe sur le code, le travail de connaissance, la cybersécurité et la science, tout en consommant moins de tokens que les modèles qu’il surpasse.

La fonctionnalité vedette de Sol est ultra, un mode de raisonnement qui coordonne par défaut quatre agents en parallèle. OpenAI a également ajouté le Programmatic Tool Calling dans la Responses API, permettant au modèle d’écrire et d’exécuter de petits programmes pour orchestrer les outils et filtrer les données intermédiaires, au lieu de renvoyer chaque réponse d’outil au modèle.

Pour en savoir plus sur la structure de la famille et les réserves de la période de préversion, consultez notre décryptage GPT-5.6. Nous avons aussi couvert le contre-exemple revendiqué par GPT-5.6 Pro à la conjecture de Dinitz-Garg-Goemans, l’usage le plus marquant de la famille à ce jour.

Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol : comparatif face à face

Voici le résumé avant d’entrer dans chaque dimension.

Raisonnement inédit et problèmes abstraits

C’est là que les deux modèles divergent le plus nettement, donc commençons par cela. ARC-AGI-3 demande de résoudre des problèmes que le modèle n’a pas rencontrés à l’entraînement ; c’est notre meilleure approximation d’un test de raisonnement plutôt que de rappel.

Opus 5 obtient 30,2 %. GPT-5.6 Sol atteint 7,78 %, tout en étant second du classement. À titre de comparaison, Gemini 3.1 Pro Preview plafonne à 0,42 %. Et pour situer le score d’Opus 5 : Opus 4.8 faisait 1,5 % deux mois plus tôt, soit un bond multiplié par vingt au sein d’une seule génération Anthropic.

Attention toutefois à l’interprétation d’un écart de x4 sur un benchmark. ARC-AGI-3 est conçu pour contrer la mémorisation, et 30,2 % reste une majorité d’échecs. Mais si votre travail porte sur des problèmes sans équivalent dans un corpus d’entraînement, c’est le chiffre le plus pertinent de tout le comparatif — et l’écart est net.

Code et ingénierie agentique

Le code est la partie la plus partagée : aucun modèle n’écrase l’autre. Chaque éditeur mène sur « ses » benchmarks — exactement ce à quoi il faut s’attendre — d’où l’intérêt d’aller au‑delà des slogans.

Le schéma est clair si l’on sépare travail en dépôt et travail en terminal. Opus 5 prend SWE-Bench Pro avec près de 15 points d’avance et plus que double le score d’Opus 4.8 sur Frontier-Bench, qui mesure l’ingénierie logicielle agentique sur des tâches comme reconstruire une pièce mécanique dans FreeCAD à partir d’un plan technique. L’exemple d’Anthropic mérite d’être cité : sans moyen d’afficher le plan, Opus 5 a écrit son propre pipeline de vision par ordinateur pour extraire la géométrie à partir des pixels bruts, et aucun modèle concurrent n’a résolu la tâche en cinq tentatives.

Sol domine le terminal, mais l’écart est moindre que par le passé. Il fait jeu égal avec Opus 5 sur Terminal-Bench 2.1, mais grimpe à 91,9 % avec ultra activé. Sol prend aussi DeepSWE v1.1, le test long horizon sur des bases de code réelles, avec 3,9 points d’avance, tout en utilisant moins de la moitié des tokens de sortie de Fable 5 et à un coût environ un tiers inférieur.

Un enseignement issu de nos tests pratiques : en construisant un agent de correction de bug avec Opus 5 et en le lançant sur cinq niveaux d’effort, l’effort low a corrigé le bug dans 3/3 exécutions, tandis que l’effort max a échoué 1 fois sur 3. L’exécution échouée renvoyait un rapport valide au format mais creux, sans aucun appel d’outil et un champ « root cause » à "b0". Morale : un format structuré garantit la structure, pas la substance, et « plus d’effort » n’est pas automatiquement « mieux ». Tous les détails sont dans notre tutoriel API Opus 5.

Mon avis : si vos agents vivent dans un shell et que vous pouvez vous permettre ultra, Sol a un léger avantage. S’ils vivent dans un dépôt et doivent raisonner sur l’architecture à travers de nombreux fichiers, l’avantage est à Opus 5. Aucun modèle ne gagne « le code » en bloc ; tout argument contraire choisit ses benchmarks.

Usage de l’ordinateur et navigation

L’usage de l’ordinateur compte si vous construisez des agents qui pilotent une interface graphique, et la répartition suit la même logique que pour le code.

Opus 5 l’emporte sur OSWorld 2.0 avec 70,6 % contre 62,6 % pour Sol, soit 8 points d’écart. Anthropic affirme aussi qu’Opus 5 dépasse le meilleur score d’OSWorld de Fable 5 pour un peu plus d’un tiers du coût — un angle intéressant puisque Fable 5 facture 10 $ par million de tokens d’entrée contre 5 $ pour Opus 5.

La navigation est quasiment à égalité. Opus 5 annonce 90,8 % sur BrowseComp ; Sol annonce 90,4 %, montant à 92,2 % avec ultra et seize agents en parallèle. Là encore, ultra fait la différence.

Le score OSWorld de Sol s’accompagne d’un point sur l’efficacité en tokens : OpenAI dit dépasser Opus 4.8 en utilisant 85 % de tokens de sortie en moins. C’est une comparaison à la génération précédente d’Anthropic, pas à Opus 5 ; on ne peut donc pas l’appliquer ici, mais cela indique que la voie « computer use » de Sol coûte inhabituellement peu par tâche.

Orchestration d’outils et automatisation

C’est la dimension où l’écart de capacités abstraites se traduit en tâches métier réellement terminées, et Opus 5 y mène nettement.

Sur l’AutomationBench de Zapier, qui mesure la capacité d’un modèle à mener une tâche métier de bout en bout, Opus 5 marque 26,0 % contre 18,1 % pour Sol. Anthropic indique un taux de réussite environ 1,5 fois supérieur au deuxième meilleur modèle pour un coût par tâche identique, et qu’au niveau d’effort le plus bas, Opus 5 réussit plus de tâches que tout autre modèle.

Wade Foster, CEO de Zapier, cite un cas précis : Opus 5 a pris un classeur brut de santé de comptes et a exécuté une séquence anti‑attrition de bout en bout : identification des comptes à risque, alerte au bon responsable, puis synthèse pour les ops rétention. Les modèles précédents échouaient ; Opus 5 a atteint 100 %.

La réplique de Sol est architecturale plutôt que chiffrée. Le Programmatic Tool Calling de la Responses API permet à Sol d’écrire de petits programmes qui coordonnent les outils, filtrent les résultats intermédiaires et choisissent la prochaine action au fil du travail — donc moins d’allers‑retours au modèle. C’est un vrai levier d’efficacité, mais différent du fait de « terminer plus de tâches correctement », et c’est ce dernier point que mesure AutomationBench.

Cybersécurité et sciences

Ici, les deux éditeurs font des choix volontairement opposés — et pour certains lecteurs, cela suffira à trancher.

Anthropic n’a pas entraîné Opus 5 sur des tâches cyber. L’éditeur indique clairement qu’Opus 5 n’avance pas l’état de l’art sur les capacités à double usage et reste derrière Mythos 5 en biologie et en cybersécurité offensive. Sur OSS-Fuzz, Opus 5 identifie des vulnérabilités à un rythme proche de Mythos 5, mais reste loin derrière pour développer des exploits. Les classifieurs d’Opus 5 bloquent l’analyse binaire de vulnérabilités, les tests d’intrusion et la génération d’exploits, avec des interventions attendues environ 85 % moins fréquentes que celles de Fable 5.

OpenAI prend la direction inverse. Sol est présenté comme le meilleur modèle de cybersécurité d’OpenAI, avec des chiffres marquants :

• ExploitBench : 73,5 % contre 47,9 % pour GPT‑5.5 à budget de tokens de sortie comparable
• ExploitGym : 24,9 % sous cap de deux heures, 33,7 % sous six heures, contre 15,1 % max pour GPT‑5.5
• SEC-Bench Pro : 71,2 % contre 45,8 % pour GPT‑5.5, avec une latence améliorée
• Capture-the-Flag : 96,7 %

Les deux éditeurs encadrent ces usages. OpenAI dirige les capacités défensives avancées via Trusted Access for Cyber de Daybreak, exigera des passkeys matérielles d’ici le 1er septembre pour accéder à ses modèles les plus capables en cyber, et indique que les garde‑fous de Sol bloquent environ dix fois plus d’activités potentiellement dangereuses que les versions précédentes. Anthropic opère un Cyber Verification Program offrant aux entreprises et chercheurs inscrits une version d’Opus 5 moins restreinte.

Côté sciences, Opus 5 dépasse Opus 4.8 sur toutes les évaluations sciences de la vie d’Anthropic, avec de plus grands gains en chimie organique (+10,2 points sur l’inférence de structures moléculaires à partir de données de spectroscopie) et en prédiction séquence‑fonction de protéines (+7,7 points). Sol annonce 28,7 % sur GeneBench Pro contre 12 % pour GPT‑5.5, et 59,9 % sur LifeSciBench. Il n’y a pas de benchmark commun : chacun note « à la maison » sur des examens différents.

Tarifs

Les tarifs d’entrée et de lecture en cache sont identiques au contexte standard, ce qui supprime une variable. Reste une prime de 20 % en sortie pour Sol, plus un surcoût long contexte que seul Sol facture.

Tarifs par token côte à côte

L’écart de coût en contexte court se concentre sur la génération ; la prime de Sol mord donc surtout sur le raisonnement verbeux et les sorties longues. Elle se réduit pour les tâches de recherche documentaire où l’on envoie bien plus de tokens en entrée qu’en sortie, jusqu’au point où le surcoût long contexte de Sol s’applique.

Les deux modèles proposent désormais un mode Rapide à environ le double du prix standard pour ~2,5× la vitesse. OpenAI a fusionné l’ancien Priority Processing de Sol dans le mode Rapide le 30 juillet 2026 ; le levier est donc symétrique et non différenciant.

Combien coûte une charge réelle

Les tarifs au million de tokens sont difficiles à budgéter et un seul ratio masque l’essentiel : l’écart entre ces modèles dépend entièrement de la forme de la charge. Voici trois profils représentatifs aux tarifs standard, sans cache ni remise par lot.

Sur les tâches très génératives, la prime de 20 % en sortie se répercute presque telle quelle : Sol revient environ 19 % plus cher. Sur la recherche courte, l’écart se réduit à ~7 %, l’essentiel du coût venant d’une entrée identique.

La troisième ligne est clé. Au‑delà de 272 K tokens en entrée, Sol applique 2× en entrée et 1,5× en sortie à toute la requête, tandis qu’Opus 5 reste forfaitaire jusqu’à 1 M ; la prime ne s’écrase donc pas à l’échelle, elle double presque la facture. Pour les charges axées récupération ou grand contexte, cette inversion compte plus que la prime de sortie affichée.

Pourquoi la même tâche ne coûte pas le même prix

Deux facteurs font varier la facture à travail identique, au‑delà des tarifs affichés :

• Le surcoût long contexte de Sol. Toute requête au‑dessus de 272 K tokens en entrée est facturée 2× en entrée et 1,5× en sortie pour l’intégralité de la requête. Un unique prompt surdimensionné bascule Sol sur un palier tarifaire qu’Opus 5 n’a pas. C’est un changement de taux, pas de volume, et il est déjà reflété dans la troisième ligne ci‑dessus.
• Sol ultra. Ultra n’a pas de prime tarifaire (toujours 5 $/30 $), mais son mode multi‑agents, très « haut effort », consomme bien plus de tokens par tâche, pouvant tripler le coût d’un job agentique par rapport à Sol de base aux mêmes tarifs. C’est un ordre de grandeur rapporté, pas une mesure.

Cette réserve vaut plus largement pour la sortie. Les discours d’efficacité comparent presque toujours à d’autres modèles : Sol utiliserait moins de la moitié des tokens de sortie de Fable 5 sur le Coding Agent Index, et Anthropic indique qu’Opus 5 génère 26 % de tokens en moins qu’Opus 4.8 en raisonnement max. Ce sont des comparaisons à des prédécesseurs ; elles ne modifient pas les chiffres ci‑dessus.

Quand choisir Claude Opus 5 vs GPT‑5.6 Sol

Les résultats par dimension se traduisent assez directement en cas d’usage. Voici le guide de choix avant le détail.

Choisissez Claude Opus 5 si…

• Vos problèmes sont réellement nouveaux. L’écart sur ARC‑AGI‑3 est le signal majeur ici ; il se mappe directement sur la recherche et tout cas où la réponse n’existe pas dans un corpus d’entraînement.
• Vous avez besoin d’agents qui terminent les tâches, pas seulement qui les tentent. L’avance sur AutomationBench est l’indice le plus solide sur la « complétion » plutôt que la simple capacité.
• Vous travaillez sur de longs contextes. 1 M de tokens en défaut et en maximum, sans palier de surcoût, c’est plus clair que tout ce qu’OpenAI a publié pour la gestion du contexte de Sol.
• L’alignement est une exigence. Le score d’audit 2,3 en comportements non alignés est le meilleur d’Anthropic à ce jour, avec les plus faibles taux de tromperie et de contournement.

Choisissez GPT‑5.6 Sol si…

• Vous faites tourner des agents complexes qui vivent dans un shell. Le mode ultra place Sol en tête du 
• Vous faites de la sécurité défensive. Les scores sur ExploitBench, ExploitGym et SEC‑Bench Pro sont élevés, et les classifieurs d’Opus 5 bloquent la génération d’exploits ; le choix est clair.
• Vous voulez l’orchestration multi‑agents intégrée. ultra coordonne quatre agents par défaut et a poussé BrowseComp à 92,2 % avec seize agents ; la bêta multi‑agents de la Responses API permet de bâtir des schémas similaires.

Conclusion

À deux semaines d’écart, les éditeurs ont pris des paris opposés : Opus 5 vise le raisonnement inédit et la complétion de tâches, tandis que Sol mise sur le terminal, la navigation et la sécurité défensive, avec une prime de 20 % sur la sortie.

Choisissez Opus 5 si vos problèmes sont réellement nouveaux, si vos agents doivent terminer plutôt que tenter, ou si vous travaillez en long contexte où son pricing forfaitaire 1 M bat le surcoût de Sol ; choisissez Sol si vos agents vivent dans un shell, si vous reproduisez des exploits que Opus 5 bloque par conception, ou si vous pouvez financer ultra pour dominer les classements terminal et navigation.

Sur la plupart des autres dimensions, l’écart est plus faible que ne le laissent entendre les discours marketing. Alignez le modèle sur votre charge dominante plutôt que sur un titre de benchmark.