GPT-5 d'OpenAI vs Claude Opus 4.1 : comparaison de codage

La gamme Claude Opus d'Anthropic (Opus 4 / Claude Opus 4.1) et GPT-5 d'OpenAI affichent des performances de pointe sur les benchmarks de codage modernes, mais leurs atouts sont partagés : Opus privilégie les workflows agentiques multi-étapes à contexte long, tandis que GPT-5 se concentre sur la finition front-end, l'ergonomie pour les développeurs et les intégrations de produits étendues. Le meilleur choix dépend des tâches à automatiser (génération de fichier unique ou refactorisation multi-fichiers), de vos contraintes de coût/débit et de la manière dont vous mesurerez la « réussite » (réussite des tests unitaires, exactitude de l'exécution ou coût de révision humaine).

Pourquoi cette question est importante aujourd'hui

Français Les deux fournisseurs ont livré des versions majeures début août 2025 : Anthropic a annoncé Claude Opus 4.1 (5 août 2025) comme une amélioration itérative axée sur les tâches agentiques et le « codage du monde réel », et OpenAI a publié GPT-5 (carte système et matériel de développement publiés dans la même fenêtre début août) en affirmant explicitement qu'il s'agit de leur « modèle de codage le plus solide à ce jour ». Ces lancements quasi simultanés signifient que les développeurs et les équipes de plateforme comparent activement les performances, les coûts et les chemins d'intégration. Ce n'est donc pas académique : les équipes choisissent vers quel modèle acheminer les suggestions de style Copilot, quel modèle déployer derrière des agents de code internes et à qui faire confiance pour l'automatisation sensible à la sécurité.

Qu'est-ce que Claude Opus 4.1 ?

Anthropic a présenté Opus 4.1 comme une mise à niveau ciblée d'Opus 4, mettant l'accent sur de meilleures performances pour les tâches de codage agentique et réelles. Opus 4.1 est disponible pour les utilisateurs payants de Claude et dans Claude Code, et a été déployé sur les plateformes partenaires (API, Bedrock, Vertex). Anthropic met l'accent sur la fiabilité de la logique multi-étapes, la précision des sorties de code et un comportement plus sûr des agents.

Claude Opus 4.1 – Architecture et fonctionnalités d'encodage

1. Contexte étendu et raisonnement à long terme: Equipé d'un environ 200 XNUMX jetons fenêtre de contexte, améliorant considérablement sa capacité à maintenir la cohérence entre les flux de travail longs et les bases de code multi-fichiers.
2. Performances vérifiées par SWE-bench supérieures:Réalisé 74.5% précision sur SWE-bench Vérifié (en hausse par rapport à 72.5 % dans Opus 4), ainsi que des améliorations notables dans les tâches agentiques (39.2 % à 43.3 %) et le raisonnement (79.6 % à 80.9 %).
3. Raffinement via la chaîne de pensée et RLHF: Conserve l'ossature architecturale d'Opus 4 tout en améliorant le raisonnement par chaîne de pensée, la cohérence en plusieurs étapes et l'attention aux détails grâce au RLHF et au réglage basé sur les données.
4. Intégration du flux de travail Agentic:Conçu pour orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes, y compris la refactorisation de code complexe et l'utilisation d'outils agents, tout en préservant l'état interne sur des sessions prolongées.
5. Outils améliorés et contrôle créatif: Propose des « résumés de réflexion » qui condensent le raisonnement interne du modèle, améliorant ainsi la transparence. Opus 4.1 s'intègre également mieux aux outils de développement grâce à Claude Code, au chaînage d'API et aux fonctionnalités d'accès aux fichiers.

Qu'est-ce que GPT-5?

Les documents publics d'OpenAI décrivent GPT-5 comme le modèle de codage le plus performant jamais produit, et des résultats de benchmarks (SWE-bench Verified et autres) ont été publiés, montrant des améliorations significatives par rapport aux modèles précédents. Le message d'OpenAI souligne la capacité de GPT-5 à gérer la génération de front-end complexes, le débogage de référentiels plus volumineux et une utilisation plus efficace des outils. La fiche système jointe décrit la composition du modèle (modèle rapide + modèle de raisonnement plus approfondi).

GPT-5 – Architecture et fonctionnalités d'encodage

1. Routeur dynamique et modes de traitement double: Conçu comme un système unifié combinant des voies de réponse rapide et de raisonnement approfondi, un routeur achemine dynamiquement les requêtes vers un mode de génération rapide ou de réflexion étendue, améliorant ainsi l'efficacité des tâches simples comme complexes.
2. Fenêtre de contexte massive: Prend en charge jusqu'à 256 XNUMX jetons de contexte, lui permettant de gérer des entrées étendues telles que de grandes bases de code, des documents longs et des projets multi-sessions sans perdre la cohérence.
3. Compréhension et mémoire multimodalesTraitement natif du texte, des images, de l'audio et de la vidéo au cours d'une même session. Inclut une mémoire persistante et des fonctionnalités de personnalisation qui améliorent la continuité des interactions à long terme.
4. Sécurité renforcée et raisonnement honnête: Introduit des « complétions sûres » qui allient utilité et reconnaissance claire des limites. En mode raisonnement, GPT-5 réduit considérablement les hallucinations et la tromperie, ramenant la production de tromperies d'environ 86 % à environ 9 % dans certains tests.
5. Raisonnement et contrôles de verbosité:Les développeurs peuvent s'adapter reasoning_effort (minimal/faible/élevé) et verbosity (faible/moyen/élevé), contrôle de la profondeur et des détails de la sortie. Prise en charge du formatage de sortie structuré via des expressions régulières ou des contraintes grammaticales.

Que disent les chiffres concrets : scores de référence, fenêtres contextuelles et prix des jetons ?

Repères et pourcentages

• Banc SWE (vérifié): Rapports anthropiques Claude Opus 4.1 : 74.5 % Vérifié sur SWE-bench. Rapports OpenAI GPT-5 : 74.9 % sur le même benchmark (et 88 % sur certains benchmarks polyglottes). Ces chiffres placent les deux modèles dans une fourchette étroite en termes de suites de tâches de codage réalistes. Les benchmarks montrent une parité dans le haut de l'échelle, avec de minuscules différences numériques qui reflètent rarement clairement la productivité réelle.

Fenêtres contextuelles (pourquoi c'est important)

Le contexte combiné maximal officiel de GPT-5 (entrée + sortie) est de 400,000 XNUMX jetons, avec l'API permettant jusqu'à ~272,000 XNUMX jetons d'entrée et pour 128,000 XNUMX jetons de sortie (Ces deux-là ensemble forment un total de 400 5 jetons). Dans ChatGPT, la version gratuite vous donne accès au modèle principal GPT-5 ainsi qu'à GPT-32 Thinking, mais avec une fenêtre contextuelle plus petite et des limites d'utilisation plus strictes. Les abonnés bénéficient des mêmes modèles, mais avec une portée étendue et une fenêtre contextuelle plus large de 5 5 jetons. La version Pro est le point de départ. Vous obtenez GPT-5, GPT-128 Thinking et GPT-128 Pro, cette dernière étant une version haut de gamme conçue pour une profondeur et une précision de raisonnement maximales. La fenêtre contextuelle passe à 32 XNUMX jetons. Les utilisateurs Entreprise bénéficient également d'une fenêtre contextuelle de XNUMX XNUMX jetons, tandis que les utilisateurs Teams sont limités à XNUMX XNUMX.

Claude Opus 4.1 (fenêtre contextuelle). Claude Opus 4.1 d'Anthropic est livré comme un modèle de raisonnement hybride avec un ~200,000 XNUMX jetons La documentation produit inclut une fenêtre contextuelle, explicitement optimisée pour le raisonnement multi-étapes à long terme et les workflows de codage agentique. Cette fenêtre de 200 Ko permet à Opus 4.1 de conserver une grande partie d'un référentiel, des tests et des notes de conception dans un contexte unique, ce qui est utile pour les refactorisations multi-fichiers, les tâches de migration et les interactions d'outils enchaînées, où le maintien de l'état interne et de la chaîne de pensée à travers de nombreuses étapes est plus important que la latence la plus faible possible.

Tarification (exemples de coûts d'entrée/sortie)

• OpenAI (GPT-5) exemples de lignes de tarification publiées telles que Entrée $1.25 / 1M jetons, Sortie $10 / 1M jetons Pour les variantes standard de GPT-5 et les niveaux inférieurs (mini/nano) à un coût unitaire inférieur. Ces chiffres sont utiles pour estimer les flux de travail d'intégration continue (CI) importants.
• Anthropique (Opus 4.1) Affiche des coûts unitaires plus élevés sur certaines pages publiées (exemple : 15 $/1 M de jetons d'entrée et 75 $/1 M de jetons de sortie sur une page citée, mais Anthropic propose également la mise en cache rapide, le traitement par lots et d'autres leviers de réduction des coûts). Consultez toujours les pages de tarification des fournisseurs pour connaître le forfait que vous utiliserez.

Implication: À grande échelle, le prix des jetons et la verbosité de la sortie (nombre de jetons émis par le modèle) sont essentiels. Un modèle qui écrit plus de jetons ou nécessite plus de passes itératives finit par coûter plus cher, même si les tarifs par jeton sont plus bas.

Comment leurs points forts correspondent-ils aux tâches réelles des développeurs ?

Génération de fichiers uniques, prototypage et code d'interface utilisateur

GPT-5 est régulièrement mis en avant pour sa capacité à produire rapidement du code UI/UX soigné (HTML/CSS/JS) et des implémentations propres et mono-fichier. Ce système s'adapte parfaitement à l'échafaudage front-end, au prototypage et aux workflows de type « génération puis finition humaine ». Le marketing et les premiers tests communautaires de GPT-5 mettent l'accent sur les choix de conception, l'espacement et la qualité esthétique du front-end.

Refactorisations multi-fichiers, raisonnement long et workflows agentiques

Anthropic propose Claude (Opus) pour le raisonnement multi-étapes soutenu et les tâches agentiques, comme les refactorisations volumineuses, les migrations d'API multi-fichiers et l'orchestration automatisée de code, où l'assistant doit raisonner sur de nombreux fichiers et préserver les invariants. Opus 4.1 revendique explicitement des améliorations pour les tâches de code multi-étapes et les intégrations agentiques. Ces atouts se traduisent par une réduction des pertes de contexte catastrophiques lors du raisonnement sur des dizaines de milliers de jetons.

Comment leurs choix d’encodage affectent-ils la précision, les hallucinations et le débogage ?

Compromis entre fidélité et hallucination : Anthropic a publiquement présenté les modèles Claude comme étant conservateurs et conformes aux instructions (réduisant ainsi certaines classes d'hallucinations), ce qui explique en partie pourquoi Opus 4.1 met l'accent sur le « suivi des détails » et le respect des règles. Le GPT-5 d'OpenAI vise à être à la fois rapide et plus fiable pour un large éventail de tâches, en s'appuyant sur un routage au niveau du système et sur des mesures de sécurité/atténuation dédiées décrites dans sa fiche système. Les deux fournisseurs reconnaissent toujours le risque résiduel d'hallucinations et fournissent des conseils d'atténuation.

Débogage et réparation itérative : Encoder davantage de sorties de dépôt et de test dans une seule invite réduit les changements de contexte et permet au modèle de proposer des correctifs prenant en compte l'état global du projet. Opus 4.1 met en avant sa capacité à suivre les instructions de débogage en plusieurs étapes ; GPT-5 propose une génération front-end rapide et optimisée pour la conception, ainsi que des intégrations d'outils plus riches. Ces deux solutions améliorent le débogage itératif, mais aucune ne supprime la nécessité de vérification des tests et de révision du code par des humains.

Tableau de comparaison des fonctionnalités

Comment mesurer ce qui est le mieux pour votre codebase — plan d'évaluation pratique (avec code)

Vous trouverez ci-dessous un exemple pratique et reproductible permettant de comparer Claude Opus 4.1 et GPT-5 sur votre dépôt. Ce procédé automatise : (1) l'invite des modèles à implémenter ou corriger une fonction, (2) l'insertion du résultat dans un fichier sandbox, (3) l'exécution des tests unitaires et (4) l'enregistrement des réussites/échecs, de l'utilisation des jetons et du nombre d'itérations.

Avertissement : l’exécution du code généré est puissante mais risquée : exécutez toujours des conteneurs sandboxés, utilisez des limites de ressources/temps et n’autorisez jamais le code généré à accéder à des secrets sensibles ou au réseau, sauf si cela est intentionnellement autorisé et audité.

1) Quelles sont les mesures du harnais

• Taux de réussite des tests unitaires (primaire).
• Nombre de cycles d'édition (combien de fois vous avez dû demander des corrections).
• Jetons consommés (entrée + sortie).
• Latence de l'horloge murale.

2) Exemple de harnais Python (squelette)

Vous pouvez utiliser CometAPI pour les tests. En offrant une authentification, un formatage des demandes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des capacités d'IA dans vos applications.

API Comet Offre un accès « API unique » à plus de 500 modèles et documente une interface compatible OpenAI que vous pouvez appeler avec une clé API CometAPI et une substitution d'URL de base ; cela facilite le passage d'un client OpenAI direct au lieu d'intégrer Anthropic et de basculer entre OpenAI. Claude Opus 4.1CometAPI expose des identifiants de modèle spécifiques (par exemple claude-opus-4-1-20250805 et une variante de réflexion) et un point de terminaison de chat dédié.Pour GPT-5CometAPI expose un modèle spécifique gpt-5"/"gpt-5-2025-08-07"/"gpt-5-chat-latestPour commencer, explorez les capacités du modèle dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'API pour des instructions détaillées.

python"""
side_by_side_eval.py

High-level harness:
- tasks: list of dicts {name, prompt, test_file_contents}
- apis: simple wrappers for OpenAI (GPT-5) and Anthropic (Claude Opus 4.1)
- run: for each task, call each model, write code, run pytest, collect metrics

NOTE: replace API_KEY_* with your keys and confirm official endpoints/params per vendor docs.
"""

import os
import json
import subprocess
import time
from typing import Dict, Any
import requests

# === CONFIG - fill these from your environment ===

# === Simple API wrappers (check vendor docs for exact endpoints/params) ===

def call_gpt5(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/responses"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"Authorization": f"Bearer {CometAPI_API_KEY}"}

    body = {
        "model": "gpt-5",
        "input": prompt,
        "max_output_tokens": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    # token info might be in resp depending on API; adapt as needed

    return {"text": resp if "output_text" in resp else resp, "raw": resp, "latency": latency}

def call_claude(prompt: str, max_tokens=1024) -> Dict:
    url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # example; confirm actual endpoint    headers = {"x-api-key": CometAPI_API_KEY}

    body = {
        "model": "claude-opus-4-1-20250805",        "prompt": prompt,
        "max_tokens_to_sample": max_tokens
    }
    t0 = time.time()
    r = requests.post(url, headers=headers, json=body, timeout=60)
    latency = time.time() - t0
    r.raise_for_status()
    resp = r.json()
    return {"text": resp.get("completion", ""), "raw": resp, "latency": latency}

# === Test runner ===

def run_task(task: Dict, model_fn, model_name: str):
    """Run a single task: call model, write file, run pytest, collect result."""
    prompt = task
    result = model_fn(prompt, max_tokens=task.get("max_tokens", 2048))
    code_text = result

    # write task files into temporary folder

    tmpdir = f"runs/{task}/{model_name}"
    os.makedirs(tmpdir, exist_ok=True)
    code_file = os.path.join(tmpdir, "submission.py")
    with open(code_file, "w") as f:
        f.write(code_text)

    # write tests

    test_file = os.path.join(tmpdir, "test_submission.py")
    with open(test_file, "w") as f:
        f.write(task)

    # run pytest in subprocess with timeout

    try:
        proc = subprocess.run(
            ,
            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,
            timeout=30
        )
        passed = proc.returncode == 0
        output = proc.stdout.decode()
    except subprocess.TimeoutExpired:
        passed = False
        output = "pytest timeout"

    return {
        "model": model_name,
        "task": task,
        "passed": passed,
        "latency": result,
        "tokens_estimate": result.get("usage", {}),
        "stdout": output,
        "code": code_text
    }

# === Example tasks: simple function to implement ===

TASKS = [
    {
        "name": "is_prime",
        "prompt": "Implement a Python function `is_prime(n: int) -> bool` with proper docstring and edge case handling.",
        "test_code": """
import submission
def test_prime():
    assert submission.is_prime(2)
    assert submission.is_prime(13)
    assert not submission.is_prime(1)
    assert not submission.is_prime(0)
    assert not submission.is_prime(-7)
    assert not submission.is_prime(15)
""",
    "max_tokens": 256
    }
]

# === Runner ===

if __name__ == "__main__":
    results = []
    for task in TASKS:
        for model_fn, name in :
            res = run_task(task, model_fn, name)
            print(json.dumps(res, indent=2))
            results.append(res)
    # save to file

    with open("results.json", "w") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)

Pour simuler des refactorisations multifichiers, incluez des tâches où l'invite contient plusieurs fichiers (ou alimentez les tranches du référentiel via la récupération). Pour les contextes longs, déterminez si le modèle nécessite une récupération ou un contexte d'invite.

Quelles mesures devez-vous signaler et pourquoi ?

• Taux de réussite des tests unitaires (binaire par tâche) — primaire, objectif.
• Temps de correction humaine — combien de temps un développeur doit éditer avant que les tests soient réussis.
• Itérations à passer — combien de tours de questions/réponses ont été nécessaires.
• Jetons consommés — proxy de coût (entrée + sortie).
• Latence de l'horloge murale — questions d’utilisation interactive.
• Modèles d'utilisation abusive de la sécurité et des API — par exemple, si le code généré utilise des appels d'évaluation/réseau non sécurisés.

Collectez ces données par tâche et agrégez-les (taux de réussite moyen, jetons médians, latence P95). Cela donnera une image concrète du rapport coût/valeur.

Réflexions finales

• GPT-5 se démarque avec son flexibilité multimodale, gestion de contexte massive, dynamique de raisonnement adaptatif, contrôles de développement détaillés et sécurité renforcée. Idéal pour les contextes impliquant des types de données variés, une continuité de projet longue, un prototypage rapide et des tâches agentiques interactives.
• Claude Opus 4.1 se penche sur raisonnement profond en plusieurs étapes, une cohérence remarquable sur les longues séquences et des performances améliorées lors des tests de codage. Ses améliorations en termes de chaîne de pensée et d'outils en font un excellent choix pour les transformations complexes de bases de code et les workflows de développement agentiques.

Votre meilleure voie pourrait être de combiner les deux : utilisez GPT-5 pour des tâches multimodales riches et interactives et un prototypage rapideet comptez sur Claude Opus 4.1 pour un raisonnement profondément structuré, des refactorisations multi-fichiers et des opérations de code haute fidélité.