Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4 : quel modèle de pointe utiliser ?

GPT-5.4 a été lancé le 5 mars 2026 comme modèle phare d’OpenAI pour le travail professionnel, unifiant le code et le raisonnement dans un modèle polyvalent unique. Six semaines plus tard, le 16 avril, Anthropic a publié Claude Opus 4.7, fondé sur un pari différent : un modèle capable de gérer de façon autonome des projets d’ingénierie de longue haleine et de rester cohérent lors de sessions où la plupart des agents finissent par décrocher.

Le moment est idéal pour une comparaison directe, avec une réserve toutefois : cet article a été publié le jour même du lancement d’Opus 4.7, et la plupart des chiffres ci‑dessous proviennent des éditeurs. À considérer comme un point de départ, pas un verdict.

Mise à jour : OpenAI a publié le successeur de GPT-5.4. Retrouvez tous les détails dans notre guide GPT-5.5.

Comparatif direct Opus 4.7 vs GPT-5.4

Voici un aide‑mémoire avant d’entrer dans le détail. La tarification est le point le plus nuancé et mérite sa propre section.

Principales caractéristiques comparées. Image de l’auteur.

Gemini 3.1 Pro est une véritable alternative si votre besoin principal est le traitement massif de documents ou l’analyse juridique longue ; il fonctionne à des coûts par token plus faibles avec une fenêtre de 2 M de tokens. Cet article se concentre sur la comparaison Anthropic versus OpenAI.

La manière dont chaque éditeur positionne son modèle en dit long sur ce qu’il anticipe comme cas d’usage.

Positionnement et usages visés

OpenAI positionne GPT-5.4 comme un modèle généraliste unifié. Il intègre les capacités de codage auparavant proposées via GPT-5.3-Codex, évitant aux développeurs d’orienter les requêtes vers des endpoints distincts selon la tâche. Un modèle, un endpoint, quelle que soit la tâche.

L’angle d’Anthropic pour Opus 4.7 est plus ciblé : un modèle optimisé pour « coding, agents, computer use, and enterprise workflows », avec l’autonomie sur le long terme comme différenciateur majeur. Vous lui déléguez des travaux d’ingénierie exigeants et comptez sur sa capacité à détecter ses propres erreurs avant de revenir vers vous. À noter qu’Opus 4.7 est le modèle le plus performant disponible généralement chez Anthropic, mais pas le sommet de la gamme ; Claude Mythos Preview se situe au‑dessus, restreint aux workflows de cybersécurité défensive.

Cette différence se voit aux extrêmes : sessions de codage très longues, ou pipelines enchaînant des dizaines d’outils.

Code et workflows agentiques

Sur le codage à l’échelle d’un dépôt, Opus 4.7 est en tête sur les benchmarks communiqués par chaque éditeur (chiffres détaillés plus bas). Il introduit une vérification autonome de sa sortie, c’est‑à‑dire que le modèle contrôle son propre travail avant de répondre, et Genspark a particulièrement souligné sa résistance aux boucles : Opus 4.7 est moins susceptible de tourner en rond sur un même problème. Un détail qui compte vraiment après avoir vu un agent boucler 40 minutes pour rien.

GPT-5.4 devance Terminal-Bench 2.0 d’environ six points (75,1 % contre 69,4 %), même si Anthropic précise que le score de GPT-5.4 provient d’un harnais auto‑reporté. GPT-5.4 introduit aussi l’ajustement de plan en cours de génération via Interactive Thinking : lors d’un raisonnement complexe, vous pouvez intervenir avant la fin de la réponse et le réorienter si la trajectoire semble mauvaise. Opus 4.7 n’a pas d’équivalent. L’écart sur SWE-bench est réel : six points sur un benchmark choisi par un éditeur est un signal utile, pas un verdict.

Fenêtre de contexte et travaux en long contexte

Les deux modèles prennent en charge environ 1 M de tokens ; la différence tient à l’impact sur votre facture. Opus 4.7 applique un tarif au token uniforme sur toute la fenêtre, donc une requête à 900 k tokens coûte le même prix par token qu’une requête à 9 k. GPT-5.4 facture 2,50 $ par million en deçà de 272 k tokens d’entrée, mais dès que vous dépassez ce seuil, toute la session est re‑tarifée. Les chiffres précis sont détaillés dans la section tarification.

Autre point côté tokenizer : Opus 4.7 peut mapper un même texte en jusqu’à 35 % de tokens supplémentaires par rapport à 4.6. Le prix par token reste inchangé, mais le coût effectif par tâche peut augmenter.

Sur les performances réelles en long contexte, des tests partenaires donnent à Opus 4.7 un score de cohérence parmi les plus élevés, à 0,715 sur six modules de recherche. Pour des pipelines RAG qui approchent la limite du million de tokens, testez sur votre propre charge avant de vous fier aux benchmarks éditeurs.

Utilisation d’outils, multimodalité et interaction avec l’environnement

Sur le papier, les surfaces d’outils se ressemblent, mais elles diffèrent davantage en pratique. Sur OSWorld-Verified (usage d’un ordinateur de bureau), Opus 4.7 est désormais en tête à 78,0 % contre 75,0 % pour GPT-5.4, tous deux au‑dessus de la référence expert humain à 72,4 %. Le tableau s’inverse pour la recherche web au navigateur : GPT-5.4 atteint 89,3 % sur BrowseComp (variante Pro) contre 79,3 % pour Opus 4.7. Une seule mention « usage ordinateur » masque la différence desktop versus navigateur.

La grande nouveauté multimodale d’Opus 4.7 est la résolution en vision : des images jusqu’à 2 576 pixels sur le grand côté, environ 3,75 mégapixels, plus de trois fois les modèles Claude précédents, traitées à plus haute fidélité automatiquement, sans paramètre d’API. XBOW, partenaire de tests de sécurité, a rapporté une acuité visuelle passant de 54,5 % sur Opus 4.6 à 98,5 % sur 4.7, le gain le plus net sur un benchmark unique parmi toutes les évaluations partenaires de cette version.

Les architectures d’outils diffèrent aussi. Le système de recherche d’outils de GPT-5.4 charge les définitions à la demande plutôt que d’intégrer la totalité dans le prompt, réduisant l’overhead de tokens dans des écosystèmes d’outils étendus. Opus 4.7 raisonne d’abord avant d’appeler des outils, avec moins d’appels au global ; l’usage d’outils augmente avec les niveaux d’effort.

Pilotage, fiabilité et style de sortie

Opus 4.7 suit les instructions à la lettre. Il ne généralise pas d’un élément à un autre et n’infère pas des demandes implicites, de sorte que des prompts conçus pour 4.6 peuvent se comporter différemment ; Anthropic recommande un ré‑ajustement. L’avantage se voit sur les boucles agentiques longues : l’équipe d’ingénierie de Ramp a noté un besoin nettement moindre de guidage pas à pas dans des workflows multi‑outils, et les tests d’Hexagon ont trouvé qu’Opus 4.7 en effort faible équivalait à peu près à Opus 4.6 en effort moyen.

Anthropic a aussi introduit xhigh comme nouveau niveau d’effort entre high et max, et relevé le défaut de Claude Code à xhigh pour tous les abonnements. Combiné au nouveau tokenizer, le nombre de tokens en sortie peut augmenter par rapport à 4.6 sur les tours agentiques tardifs ; les Task Budgets (désormais en bêta publique) permettent de plafonner la dépense d’un agent par session. Côté GPT-5.4, le pilotage repose sur Interactive Thinking, comme vu dans la section code, et le guide de prompts d’OpenAI souligne que le modèle excelle avec des contrats de sortie explicites.

À noter dans l’évaluation de sécurité d’Anthropic : Opus 4.7 progresse en honnêteté et en résistance aux injections de prompt par rapport à 4.6, mais régresse légèrement sur la résistance à des conseils trop détaillés de réduction des risques liés à des substances contrôlées. Évaluation globale d’Anthropic : « globalement bien aligné et fiable, même si son comportement n’est pas encore idéal ».

Opus 4.7 vs GPT-5.4 sur les benchmarks

Les benchmarks méritent d’être examinés de près, et pris avec du recul. Chaque éditeur met en avant ceux qui l’avantagent, et Vals.ai comme Artificial Analysis n’avaient pas encore indexé Opus 4.7 au moment d’écrire ces lignes. Testez sur vos propres tâches avant d’en tirer des conclusions.

Benchmarks de code

Le tableau ci‑dessous synthétise les éléments les plus pertinents issus des documents de publication de chaque éditeur.

Les benchmarks de code penchent clairement pour Opus 4.7. Image de l’auteur.

SWE-bench comporte plusieurs variantes et chaque éditeur a mis en avant celle où il performe le mieux. Anthropic a appliqué des filtres d’évitement de mémorisation et indique que l’avantage d’Opus 4.7 tient même après exclusion des problèmes signalés. Pour contexte : le modèle open‑weight de Z.ai GLM-5.1 a brièvement mené SWE-bench Pro à 58,4 % début avril 2026 avant l’arrivée des 64,3 % d’Opus 4.7, ce qui relativise toute prétention à « l’état de l’art » durable.

Benchmarks d’agents et d’usage ordinateur

Avec la sortie d’Opus 4.7, Anthropic a publié des comparatifs pour les deux modèles sur la plupart des benchmarks agentiques. Le tableau est contrasté, pas univoque.

Le résultat dépend de l’environnement : Opus 4.7 gagne sur desktop, l’usage d’outils et le knowledge work ; GPT-5.4 domine la recherche via navigateur. Plusieurs scores de GPT-5.4 proviennent de la variante Pro, donc le palier standard peut être inférieur. Des runs indépendants sur un échafaudage commun sont l’étape suivante.

Tarification Opus 4.7 vs GPT-5.4

Les tarifs affichés paraissent simples. La réalité l’est moins.

Structure de prix API

La différence s’explique le mieux via quelques scénarios concrets.

Pour une requête avec 100 k tokens en entrée et 10 k en sortie (bien en dessous du seuil de 272 k de GPT-5.4), GPT-5.4 revient à environ 0,40 $ contre 0,75 $ pour Opus 4.7. Près de deux fois moins cher pour les contextes courts à moyens.

À 500 k en entrée et 20 k en sortie, au‑delà du seuil de GPT-5.4, les deux modèles coûtent à peu près pareil : 2,95 $ contre 3,00 $. À 900 k en entrée et 10 k en sortie, ils sont quasi identiques.

Le seuil de re‑tarification à 272 k est souvent le piège : il s’applique à la session entière, pas seulement aux tokens au‑delà du cutoff. Un pipeline qui envoie régulièrement des prompts de 280 k tokens paie le tarif long contexte sur chaque requête, pas uniquement sur les 8 k supplémentaires. C’est une re‑tarification au niveau session, pas une surtaxe marginale.

Les coûts de GPT-5.4 augmentent au‑delà de 272 k tokens. Image de l’auteur.

Comme mentionné dans la section fenêtre de contexte, le nouveau tokenizer peut mapper un même input avec jusqu’à 35 % de tokens en plus qu’Opus 4.6. Le prix au token ne change pas, mais votre coût réel par tâche peut monter. Mesurez sur du trafic réel ; extrapoler depuis des bases 4.6 donnera un chiffre trop bas.

Les deux plateformes proposent environ 90 % de remise sur les tokens d’entrée mis en cache : 0,50 $ par million pour Opus 4.7, 0,25 $ par million pour GPT-5.4 sous 272 k. Les Batch APIs ajoutent environ 50 % de réduction supplémentaire pour le non urgent. Pour les charges asynchrones, ces remises sont le principal levier économique des deux côtés.

Il existe aussi des coûts par outil souvent oubliés. Anthropic facture 10 $ par 1 000 recherches web, plus les coûts token standard pour le contenu récupéré. OpenAI facture séparément le stockage et les requêtes de recherche de fichiers. Ces coûts s’additionnent dans des pipelines riches en outils.

Coûts selon les charges de travail

Pour des charges à court contexte et fort volume (appels API sous 100 k tokens, classification par lots, itérations rapides), GPT-5.4 est moins cher. L’écart de coût à l’entrée peut approcher 2×.

Au‑delà de 272 k tokens, l’avantage s’inverse. Le tarif plat d’Opus 4.7 est plus simple à budgéter et se rapproche de GPT-5.4 en coût total.

Les deux plateformes appliquent une légère prime de localisation des données (autour de 10 %). À ce niveau, c’est un choix de conformité, pas de prix. Pour les sessions agentiques Claude Code, les Task Budgets (voir section pilotage) restent le principal levier sur la dépense en tokens.

Claude Opus 4.7 est‑il meilleur que GPT-5.4 ?

Il n’existe pas de réponse universelle, et tout article qui prétend le contraire vous vend quelque chose.

Choisissez Claude Opus 4.7 si votre priorité est l’ingénierie logicielle de longue durée où l’auto‑vérification compte, si votre agent manipule des applications desktop, si vos prompts dépassent régulièrement 272 k tokens, si vos workflows lisent des captures d’écran denses ou des schémas techniques, ou si vous êtes déjà sur Claude Code, Cursor, Replit ou Devin.

Choisissez GPT-5.4 si votre agent fait intensivement de la recherche web au navigateur, si vos charges restent sous 272 k tokens et que le coût est déterminant, si vous voulez un chargement différé des outils dans un large écosystème, ou si votre équipe utilise déjà l’OpenAI Responses API.

Envisagez de tester les deux si votre travail alterne entre recherche web autonome et code longue durée. Les atouts de GPT-5.4 au navigateur et au terminal conviennent aux workflows web agentiques ; la résistance aux boucles et la tarification au forfait d’Opus 4.7 sont mieux adaptées aux sessions d’ingénierie approfondies et aux pipelines riches en documents.

Choisir le bon modèle pour votre workflow. Image de l’auteur.

Un point commun aux deux choix : les remises du Batch API peuvent peser plus lourd que le choix du modèle pour les charges asynchrones. Et comme les benchmarks indépendants d’Opus 4.7 sont encore en cours, un pilote sur un échantillon réel de votre propre travail vaut plus que n’importe quel article comparatif, y compris celui‑ci.

Conclusion

L’écart entre Claude Opus 4.7 et GPT-5.4 relève moins d’une question d’intelligence que de la nature du travail à accomplir.

Anthropic a misé sur l’autonomie : un modèle conçu pour garder sa cohérence lors de longues exécutions d’ingénierie et vérifier sa propre sortie. OpenAI a misé sur l’ampleur : une surface d’outils plus large et des tarifs plus bas pour la majorité des prompts qui restent sous 272 k tokens.

La tarification est le point qui surprend le plus d’équipes, et comme expliqué plus haut, le changement de prix au niveau des sessions de 272 k est le vrai piège. Ce qui influe le plus sur la dépense mensuelle n’est généralement pas le tarif de base, mais le caching et les remises du Batch API des deux plateformes.

Les écarts de benchmarks se jouent à quelques points, et les éditeurs publient de nouveaux modèles toutes les quelques semaines. Choisissez celui qui s’intègre à votre stack actuelle et réévaluez dans un mois.

Pour approfondir la mise en pratique de ces modèles, notre cours Software Development with Cursor couvre les workflows de codage assistés par l’IA, en pratique.