Comparaison de modèles
Choisissez deux modèles et comparez prix, capacités et recommandations côte à côte.
Comparaison Radar
Rapport Qualité-Prix
Score de benchmark par dollar dépensé (plus élevé = meilleur rapport). Combine MMLU, raisonnement et code avec le coût total API.
| Fonctionnalité | GPT-5.5 OpenAI | Claude 4 Sonnet Anthropic |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Anthropic |
| Niveau | flagship | flagship |
| Entrée | $5.00 | $3.00 |
| Sortie | $30.00 | $15.00 |
| En cache | $0.500 | $0.300 |
| Entrée batch | $2.50 | $1.50 |
| Contexte | 1M | 200K |
| Sortie max | 128,000 | 16,384 |
| Vitesse de sortie | ~85 tok/s | ~70 tok/s |
| Limite de débit | 5,000 RPM | 4,000 RPM |
| Multimodal | Entrée image | Entrée image |
| Vision | ||
| Appel de fonction | ||
| Ajustement fin | ||
| Mode JSON | ||
| Date de coupure des connaissances | 2025-06 | 2025-03 |
| Niveau gratuit | ||
| MMLU | 90.0% | 88.0% |
| SWE-bench Verified | 82.7% | 63.8% |
| Terminal-Bench | 82.7% | — |
| GeneBench | 28.5% | — |
| HumanEval | — | 91.0% |
| MATH | — | 72.5% |
Exemples de Code API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)Recommandations par Cas d'Usage
Analyse IA sur 8 scénarios réels — découvrez quel modèle correspond le mieux à vos besoins.
Codage Agentique
Génération de code, débogage, refactoring avec appel d'outils et de fonctions.
Génération de Contenu
Articles, copies marketing, traductions et rédaction longue.
Analyse et Raisonnement
Mathématiques, logique, analyse scientifique et raisonnement multi-étapes.
Temps Réel / Basse Latence
Chatbots, support en direct, réponses en streaming où la vitesse compte.
Traitement de Longs Documents
Traitement de grandes bases de code, documents juridiques, articles de recherche.
Applications Multimodales
Compréhension d'images, OCR, transcription audio, Q&R visuelles.
Production Économique
Utilisation API à haut volume où le coût par token est primordial.
Entreprise et Fiabilité
Charges de production nécessitant sortie structurée, fine-tuning et limites élevées.
GPT-5.5
Avantages
- State-of-the-art agentic coding (82.7% Terminal-Bench)
- 1M token context window
- Matches GPT-5.4 latency with fewer tokens
- Strong scientific research capability
Inconvénients
- 2x more expensive than GPT-5.4
- No fine-tuning support yet
- Output costs $30/M tokens
Quand l'utiliser: Best for complex coding agents, computer use, and professional workloads where accuracy matters most.
Claude 4 Sonnet
Avantages
- Top-tier writing quality
- 5x cheaper than Opus
- Excellent coding with 200K context
Inconvénients
- Lower max output than Opus
- No fine-tuning
- Slower than GPT-4o mini
Quand l'utiliser: Best balance of quality and cost for writing, coding, and analysis production apps.