Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol : comparatif 2026

Claude Opus 5.5 et GPT-6.1 Sol en deux mots

Claude Opus 5.5 et GPT-6.1 Sol répondent à des besoins proches : traiter du texte, des images et des fichiers, raisonner et appeler des outils sur de longs contextes. Leur différence immédiate tient aux tarifs et aux résultats fournis. GPT-6.1 Sol coûte moitié moins par token en entrée comme en sortie et affiche plusieurs benchmarks supérieurs. Claude Opus 5.5 conserve un indice de capacités Epoch légèrement plus élevé. Ces signaux demandent une lecture par usage, sans désigner automatiquement un gagnant universel.

Claude Opus 5.5 : Claude Opus 5.5 (Anthropic) : 4 $US / 20 $US par million de tokens, contexte 1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

GPT-6.1 Sol : GPT-6.1 Sol (OpenAI) : 2 $US / 10 $US par million de tokens, contexte 1,1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

Ils sont souvent mis en balance par ceux qui hésitent. Cette page aligne leurs caractéristiques point par point (11 critères), sans partenariat avec aucun des deux éditeurs.

Tableau comparatif

Critère par critère

Pour chaque critère : pourquoi il compte, la valeur de chacun et l'avantage. Un critère sans donnée des deux côtés n'est pas départagé.

Capacités (indice Epoch AI)

L'indice de capacités d'Epoch AI agrège de nombreux benchmarks en un seul chiffre : plus il est haut, plus le modèle réussit des tâches difficiles. Claude Opus 5.5 : 168,8. GPT-6.1 Sol : 168,4. Avantage : Claude Opus 5.5.

Benchmarks communs

Sur les benchmarks passés par les deux modèles, on compte les victoires de chacun. Claude Opus 5.5 : 0 sur 6. GPT-6.1 Sol : 4 sur 6. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Prix en entrée

Le prix des tokens envoyés au modèle pèse lourd dès que vous lui donnez de longs documents ou un historique de conversation. Claude Opus 5.5 : 4 $US / M tokens. GPT-6.1 Sol : 2 $US / M tokens. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Prix en sortie

Les tokens générés coûtent en général plusieurs fois plus cher ; ils dominent la facture pour la rédaction et le code. Claude Opus 5.5 : 20 $US / M tokens. GPT-6.1 Sol : 10 $US / M tokens. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Coût d'une tâche type

Pour une requête de 2 000 tokens en entrée et 500 en sortie, répétée 30 000 fois par mois (1 000 par jour). Claude Opus 5.5 : 540 $US par mois. GPT-6.1 Sol : 270 $US par mois. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte fixe la quantité de texte que le modèle lit d'un coup : utile pour les longs documents et les agents. Claude Opus 5.5 : 1 M tokens. GPT-6.1 Sol : 1,1 M tokens. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Sortie maximale

La longueur maximale d'une réponse compte pour générer de longs fichiers de code ou des rapports. Claude Opus 5.5 : 128 k tokens. GPT-6.1 Sol : 128 k tokens. Égalité sur ce point.

Entrées acceptées

Texte, images, fichiers, audio : plus le modèle accepte de formats, plus il couvre de cas sans outil supplémentaire. Claude Opus 5.5 : 3. GPT-6.1 Sol : 3. Égalité sur ce point.

Appel d'outils

Indispensable pour un agent : le modèle peut appeler des fonctions, des API ou des serveurs MCP. Claude Opus 5.5 : oui. GPT-6.1 Sol : oui. Égalité sur ce point.

Poids ouverts

Des poids téléchargeables permettent de faire tourner le modèle chez vous, sans envoyer vos données à un fournisseur. Claude Opus 5.5 : non. GPT-6.1 Sol : non. Égalité sur ce point.

Date de sortie

Un modèle plus récent intègre souvent des données plus fraîches et de meilleures techniques d'entraînement. Claude Opus 5.5 : 22 septembre 2026. GPT-6.1 Sol : 29 septembre 2026. Avantage : GPT-6.1 Sol.

En graphiques

Notre analyse

Les caractéristiques fournies placent les deux modèles dans un périmètre fonctionnel comparable. Claude Opus 5.5, publié par Anthropic le 22 septembre 2026, accepte texte, images et fichiers. GPT-6.1 Sol, publié par OpenAI le 29 septembre, propose les mêmes catégories d’entrée. Tous deux disposent du raisonnement et de l’appel d’outils. Ils peuvent donc être envisagés pour des applications qui combinent analyse de documents et actions pilotées par un modèle. Les fiches ne décrivent toutefois ni leurs styles de réponse ni leurs comportements dans un secteur précis. Vous ne pouvez pas déduire une spécialisation professionnelle de leur seul positionnement technique général.

GPT-6.1 Sol atteint 95,4 % sur GPQA, 93,7 % sur FrontierMath, 73,9 % sur SimpleQA et 94,2 % sur ARC2. Claude affiche respectivement 90,6 %, 91,2 %, 72,2 % et 93,3 %. Ils sont à égalité sur AIME, à 100 %, et ARC1, à 98,5 %. L’indice Epoch place pourtant Claude légèrement devant, avec 168,83 contre 168,37 : cet agrégat et les tests cités ne donnent donc pas exactement le même classement. Les tarifs par million de tokens sont de 4 dollars en entrée et 20 en sortie pour Claude, contre 2 et 10 pour GPT.

Les poids des deux modèles sont fermés. Aucune licence n’est précisée dans les données transmises, ce qui empêche de détailler les droits d’utilisation à partir de ces seules fiches. Anthropic et OpenAI sont tous deux indiqués comme éditeurs américains, mais ce pays ne suffit pas à établir le lieu d’hébergement ou de traitement de vos données. Les politiques de conservation, l’utilisation éventuelle des contenus pour l’entraînement et les modalités de suppression ne sont pas renseignées. Si vous manipulez des documents confidentiels, il faut donc examiner ces conditions séparément. Les informations présentes ne permettent pas de départager les modèles sur la confidentialité.

Claude dispose d’un contexte de 1 000 000 de tokens et GPT de 1 050 000. Cet écart peut compter si vos entrées approchent la limite, mais ne démontre pas une meilleure exploitation du contenu. Les deux plafonnent leurs sorties à 128 000 tokens. Pour une intégration quotidienne, les catégories d’entrée et les fonctions déclarées sont donc proches, tandis que le tarif différencie nettement le coût à volume identique. Les fiches ne donnent ni latence, ni débit, ni disponibilité opérationnelle. Testez vos documents et vos appels d’outils pour vérifier le comportement réel, surtout si votre décision dépend d’une contrainte absente des benchmarks.

Selon votre situation

Le bon choix dépend de l'usage. Voici, pour quelques situations courantes, les critères qui pèsent et qui l'emporte (valeur de Claude Opus 5.5 / valeur de GPT-6.1 Sol).

Gros volume de requêtes

Ici, GPT-6.1 Sol part avec un avantage : il l'emporte sur 3 des 3 critères qui comptent dans cette situation, à savoir coût d'une tâche type (540 $US par mois / 270 $US par mois), prix en entrée (4 $US / M tokens / 2 $US / M tokens) et prix en sortie (20 $US / M tokens / 10 $US / M tokens).

Tâches difficiles (raisonnement, code)

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (capacités (indice epoch ai) (168,8 / 168,4), benchmarks communs (0 sur 6 / 4 sur 6) et sortie maximale (128 k tokens / 128 k tokens)) : départagez-les à l'essai.

Agents et longs documents

Ici, GPT-6.1 Sol part avec un avantage : il l'emporte sur 1 des 3 critères qui comptent dans cette situation, à savoir appel d'outils (oui / oui), fenêtre de contexte (1 M tokens / 1,1 M tokens) et entrées acceptées (3 / 3).

Confidentialité maximale

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (poids ouverts (non / non)) : départagez-les à l'essai.

Lequel choisir ?

Choisissez Claude Opus 5.5 si…

• vous privilégiez capacités (indice epoch ai) (168,8)

Claude Opus 5.5 est un choix cohérent si votre sélection accorde du poids à l’indice Epoch, où il conserve une courte avance, et si vos tâches restent dans son contexte d’un million de tokens. Il partage les entrées et fonctions déclarées de GPT. Ses tarifs plus élevés demandent toutefois une justification dans vos propres essais, que les fiches seules ne fournissent pas.

Choisissez GPT-6.1 Sol si…

• vous privilégiez benchmarks communs (4 sur 6)
• vous privilégiez prix en entrée (2 $US / M tokens)
• vous privilégiez prix en sortie (10 $US / M tokens)
• vous privilégiez coût d'une tâche type (270 $US par mois)
• vous privilégiez fenêtre de contexte (1,1 M tokens)

GPT-6.1 Sol est logique si vous cherchez à réduire la dépense par token tout en conservant texte, images, fichiers, raisonnement et appel d’outils. Son contexte est légèrement plus grand. Il obtient aussi des résultats supérieurs sur plusieurs tests fournis, avec des égalités sur AIME et ARC1. Ce profil constitue un point de départ concret pour une évaluation sur vos tâches.

Points forts et limites de chacun

Claude Opus 5.5

• + Parmi les 20 % de modèles les plus performants selon Epoch AI (ECI 168,8).
• + Contexte très large (1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
• + Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
• − Cher : plus coûteux que 93 % des modèles payants.

GPT-6.1 Sol

• + Parmi les 20 % de modèles les plus performants selon Epoch AI (ECI 168,4).
• + Contexte très large (1,1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
• + Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
• − Cher : plus coûteux que 84 % des modèles payants.

Le meilleur test reste le vôtre : prenez trois tâches réelles de votre quotidien et soumettez-les aux deux pendant une semaine. Le calculateur de prix chiffre l'écart sur votre propre volume.

Et les autres ?

Si aucun des deux ne vous convient, regardez GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Gemini 4 Argon, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5 et GPT-6 Sol.

Autres duels liés :

• Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol
• Claude Opus 5.5 vs Gemini 4 Argon
• DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol
• Mistral Large 4 vs GPT-6.1 Sol
• Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra
• Claude Opus 5.5 vs Muse Wonder

En conclusion

Sur les données disponibles, GPT-6.1 Sol présente un argument économique clair et plusieurs avantages dans les benchmarks cités. Claude Opus 5.5 garde une légère avance sur l’indice Epoch, insuffisante à elle seule pour justifier tous les usages ou le surcoût. Si vos besoins fonctionnels sont communs aux deux, comparez leurs résultats sur vos documents. La confidentialité et les performances opérationnelles restent à vérifier, faute d’informations dans les fiches.