GPT-5.6 vs Claude : le guide complet (chiffres vérifiés)
juillet 2026 · 7 min de lecture
GPT-5.6 vs Claude : le guide complet (chiffres vérifiés)
Basé sur les benchmarks indépendants d'Artificial Analysis (Intelligence Index v4.1), pas sur les blogs des labos. Sources : artificialanalysis.ai, juillet 2026.
1. Les trois modèles GPT-5.6
OpenAI n'a pas sorti un modèle, mais une gamme.
| Modèle | Positionnement | Équivalent Anthropic le plus proche |
|---|---|---|
| Sol | Le flagship, mode raisonnement max | Entre Opus 4.8 et Fable 5 |
| Terra | Le milieu de gamme | Sonnet 5 |
| Luna | Le low-cost | Claude Haiku 4.5 |
2. Tableau de prix (par million de tokens)
| Modèle | Input | Output |
|---|---|---|
| Luna | 1 $ | 6 $ |
| Terra | 2,50 $ | 15 $ |
| Sonnet 5 (intro, jusqu'au 31/08) | 2 $ | 10 $ |
| Sonnet 5 (dès le 01/09) | 3 $ | 15 $ |
| Sol | 5 $ | 30 $ |
| Opus 4.8 | 5 $ | 25 $ |
| Fable 5 | 10 $ | 50 $ |
À retenir : le prix au million de tokens ne dit rien de la facture réelle. Un modèle bon marché qui raisonne beaucoup peut coûter plus cher à l'usage qu'un modèle cher mais concis. Voir section 4.
3. Performance brute — Intelligence Index (AA v4.1)
Composite sur 9 évaluations : GDPval-AA v2, τ³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR.
| Rang | Modèle | Score |
|---|---|---|
| 1 | Claude Fable 5 (fallback) | 60 |
| 2 | GPT-5.6 Sol (max) | 59 |
| 3 | Claude Opus 4.8 (max) | 56 |
| 4 | GPT-5.6 Terra (max) | 55 |
| 4 | GPT-5.5 (xhigh) | 55 |
| 6 | Grok 4.5 (high) | 54 |
| 7 | Claude Sonnet 5 (max) | 53 |
| 8 | GPT-5.6 Luna (max) | 51 |
| 8 | GLM-5.2 (max) | 51 |
| 10 | Gemini 3.5 Flash | 50 |
Lecture : Fable 5 reste le modèle le plus intelligent du marché, un point devant Sol. Mais Terra égale quasiment Opus 4.8 (55 vs 56), et Sol dépasse Opus 4.8.
4. Le vrai coût par tâche (celui qui compte)
Le prix au token ne reflète pas ce qu'une tâche coûte réellement, car les modèles ne consomment pas le même nombre de tokens pour y arriver.
Coût moyen par tâche (Intelligence Index)
| Modèle | Coût/tâche | Tokens de sortie/tâche |
|---|---|---|
| Luna | 0,21 $ | 19k |
| Terra | 0,55 $ | 19k |
| Sol | 1,04 $ | 15k |
| Sonnet 5 | 1,53 $ | 69k |
| Opus 4.8 | 1,80 $ | 41k |
| Fable 5 | 2,75 $ | 33k |
Le point clé : Sol produit moins de tokens que Terra ou Luna pour un score bien plus élevé — c'est le modèle le plus efficace du trio. À l'inverse, Sonnet 5 consomme 69 000 tokens par tâche, presque 2x plus que Fable 5 et Opus 4.8, et 4,5x plus que Sol. Résultat : Sol, le modèle le plus cher au token, finit moins cher à l'usage que Sonnet 5.
⚠️ Sonnet 5 passera de 2/10 $ à 3/15 $ le 1er septembre. Le coût par tâche augmentera d'environ 50 % à verbosité égale.
5. Le code : le terrain où l'écart se resserre le plus
Coding Agent Index (composite DeepSWE + Terminal-Bench v2 + SWE-Atlas-QnA)
| Modèle (harness) | Score | Coût/tâche |
|---|---|---|
| Codex + Sol | 80 | 7,08 $ |
| Codex + Terra | 77 | 2,76 $ |
| Claude Code + Fable 5 | 77 | 11,80 $ |
| Codex + GPT-5.5 | 76 | 5,07 $ |
| Grok Build + Grok 4.5 | 76 | 2,59 $ |
| Codex + Luna | 75 | 1,57 $ |
| Claude Code + Opus 4.8 | 73 | 7,70 $ |
| Claude Code + DeepSeek V4 Pro | 47 | 0,27 $ |
Lecture : Terra égale exactement le score de Fable 5 (77) pour 4,3x moins cher. Luna dépasse Opus 4.8 (75 vs 73) pour 5x moins cher. Sur le code pur, c'est le meilleur rapport score/prix du marché actuellement.
Nuance méthodologique : chaque ligne utilise un harness différent (Codex, Claude Code, Grok Build...). Le harness influence le score indépendamment du modèle — la comparaison donne une tendance fiable, pas une équivalence à la décimale près.
6. Travail de connaissance et présentation (AA-Briefcase)
Score combiné : taux de réussite rubrique + qualité analytique + présentation.
| Modèle | AA-Briefcase Elo | Qualité analytique | Présentation |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 (fallback) | 1583 | 1764 | 1496 |
| GPT-5.6 Sol (max) | 1495 | 1592 | 1656 |
| Claude Sonnet 5 (max) | 1390 | 1355 | 1504 |
| Claude Opus 4.8 (max) | 1354 | 1463 | 1456 |
Terra et Luna n'apparaissent pas dans ce classement (hors du top testé par AA sur cette éval).
Lecture : Fable 5 garde l'avantage sur la qualité analytique pure. Mais Sol produit de meilleures présentations que Fable 5 (1656 vs 1496) — le meilleur score de présentation du classement, tous modèles confondus.
7. ⚠️ La section que personne ne montre : la fiabilité
C'est le graphique qui change toute la lecture du reste. AA-Omniscience mesure si un modèle sait reconnaître qu'il ne sait pas, plutôt que d'inventer une réponse.
Taux d'hallucination (plus bas = mieux)
| Modèle | Hallucination | Index Omniscience* |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 36 % | 27 |
| Claude Sonnet 5 | 37 % | 15 |
| Claude Fable 5 (fallback) | 55 % | 40 |
| GPT-5.6 Terra | 85 % | 0 |
| GPT-5.5 | 86 % | 20 |
| GPT-5.6 Sol | 89 % | 22 |
| GPT-5.6 Luna | 90 % | -11 |
L'Index Omniscience va de -100 à 100. 0 = autant de bonnes que de mauvaises réponses. Négatif = plus de fausses réponses que de vraies.
Ce que ça veut dire concrètement :
- Les trois modèles Claude (Fable, Opus, Sonnet) hallucinent nettement moins qu'ils ne se trompent : ils préfèrent dire "je ne sais pas" plutôt qu'inventer.
- Les trois modèles GPT-5.6 font l'inverse : face à l'incertitude, ils répondent quand même, et se trompent dans 85 à 90 % des cas où ils auraient dû s'abstenir.
- Luna score -11 sur l'index. Concrètement, il se trompe plus souvent qu'il n'a raison sur les questions où il n'est pas sûr.
Sur du code, une hallucination casse un test — elle est visible immédiatement et coûte du temps, pas de la crédibilité. Sur un livrable qui part sans relecture (synthèse client, chiffre dans un rapport, réponse support), une hallucination part avec le contenu. C'est le facteur qui ne figure dans aucun tableau de pricing.
8. Matrice de décision par cas d'usage
| Cas d'usage | Recommandation | Pourquoi |
|---|---|---|
| Code agentique, gros volume | Terra (via Codex) | Égale Fable 5 pour 4x moins cher, erreurs détectables (tests, build) |
| Code, budget serré / prototypage | Luna (via Codex) | Bat Opus 4.8 pour 5x moins cher, même logique : erreurs rattrapables |
| Code, projet critique / codebase complexe | Fable 5 | Meilleur score brut, verbosité modérée, meilleure fiabilité que le trio GPT |
| Tâches longues, terminal, agents autonomes | Sol ou Terra | Meilleurs scores Terminal-Bench v2.1, mode ultra multi-agents disponible |
| Livrable orienté présentation (slides, mise en forme) | Sol | Meilleur Presentation Elo du marché |
| Analyse, synthèse, contenu qui part sans relecture | Claude (Fable, Opus ou Sonnet) | Hallucination 3x à 4x plus basse que le trio GPT-5.6 |
| Volume, classification, extraction, tagging | Luna | 0,21 $/tâche, largement suffisant pour du travail structuré et vérifiable |
| Raisonnement scientifique / physique (CritPt) | Sol | Meilleur score de la catégorie |
9. Le résumé en une phrase par modèle
- Sol : le modèle le plus efficace du trio (peu de tokens, score élevé), mais hallucine presque 9 fois sur 10 quand il ne sait pas.
- Terra : égale Sonnet 5 sur l'intelligence brute pour 3x moins cher, égale Fable 5 sur le code pour 4x moins cher — à condition d'accepter un taux d'erreur élevé sur l'incertain.
- Luna : imbattable sur le rapport prix/score en code, mais l'index de fiabilité le plus bas de tout le comparatif.
- Sonnet 5 : fiable, mais verbeux au point de coûter plus cher par tâche que Sol malgré un tarif au token inférieur.
- Opus 4.8 : le meilleur compromis fiabilité/performance de la gamme Anthropic actuelle.
- Fable 5 : le score le plus haut du marché, la meilleure fiabilité, et le prix le plus élevé — le choix par défaut quand l'erreur n'est pas une option.
Guide compilé à partir des données publiques d'Artificial Analysis (artificialanalysis.ai), juillet 2026. Les scores et prix évoluent : vérifiez les valeurs à jour avant toute décision d'architecture à grande échelle.