GPT 5.5 face à Opus 4.7 : J’ai testé les deux, voici le vainqueur

GPT 5.5 face à Opus 4.7 : J’ai testé les deux, voici le vainqueur

L'onglet affichait 250 000 jetons de sortie. J'ai actualisé le tableau de bord deux fois. Même chiffre.

Opus 4.7 venait d’achever la construction d'une simulation de système solaire en douze minutes. Même prompt, même tâche, GPT 5.5 avait terminé le même travail en exactement dix minutes — et utilisé 70 000 jetons de sortie. Pas 200 000. Pas 150 000. Soixante-dix mille. Une différence de 3,5x pour un rendu qui, à première vue, semblait quasiment identique. Les deux avaient des planètes cliquables. Les deux proposaient des vitesses orbitales ajustables. Les deux se sont affichés sans erreur du premier coup.

C’est à cet instant que j’ai compris que le débat GPT 5.5 vs Opus 4.7 ne serait pas tranché par des scores de benchmarks ou des argumentaires marketing. Il sera décidé par la facture des jetons et le chronomètre d’exécution. Et la réponse que tout le monde évite est bien plus intéressante que “X est meilleur que Y” — car tout dépend en réalité de ce que vous cherchez vraiment à délivrer.

J’ai passé la semaine dernière à soumettre ces deux modèles à quatre projets en conditions réelles : un site de personal branding, un simulateur de système solaire, un shooter spatial 3D, et une simulation d’écosystème qui pousse à bout la capacité de raisonnement one-shot. Des prompts réels. Un suivi de coûts réel. Un output exécutable, en conditions réelles. Cet article partage ce que j’ai appris, ce qui m’a surpris, et le modèle que je choisirais concrètement demain matin si je devais livrer un projet avant midi.

Restez avec moi jusqu’au troisième test. C’est là que mon pronostic sur le “vainqueur” a été pulvérisé en temps réel.

Pourquoi cette comparaison compte vraiment en ce moment

Le rythme des sorties est devenu dingue. GPT 5.4 est arrivé en février. Opus 4.7 a suivi peu de temps après. Aujourd’hui, GPT 5.5 — nom de code « Spud » d’après les fuites — débarque à environ six semaines d’intervalle de son prédécesseur, avec une hausse de prix, un argumentaire sur l’efficacité des tokens, et une fiche de benchmarks qui le place devant Opus 4.7 sur le Terminal Bench 2.0 avec 13,3 points d’écart (82,7 contre 69,4).

Si vous êtes développeur solo ou si vous gérez une stack d’agents facturée au token, chaque changement de modèle impose une analyse des coûts unitaires. Doubler le prix de votre input de 2,50 $ à 5,00 $ par million de tokens, ce n’est pas une note de bas de page — c’est une ligne qui pèse sur la facture mensuelle. L’argument d’OpenAI, c’est que GPT 5.5 consomme moins de tokens en sortie par tâche, donc le coût par tâche se stabilise, voire baisse. C’est le discours officiel. J’ai voulu voir ce que ça donne dans des cas réels, pas seulement sur des benchmarks synthétiques.

Ce qui rend ce round différent de la comparaison GPT 5.4 vs Opus 4.6 que j’ai menée il y a quelques mois : GPT 5.5 ne vend plus l’intelligence brute. Il vend la décomposition autonome — la capacité de prendre un prompt flou, d’identifier les zones d’ombre, puis d’exécuter les étapes suivantes sans revenir poser quinze questions pour clarification. C’est un changement de comportement, pas seulement de capacité. Et les changements de comportement sont notoirement difficiles à évaluer en se basant sur un communiqué de presse.

Si vous utilisez Claude Code depuis six mois, vous savez qu’Opus 4.7 a sa propre personnalité. Il rédige du code très détaillé, se justifie continuellement, et génère des sorties souvent soignées visuellement, mais coûteuses en tokens. Ma question au début de la semaine était simple : est-ce que le « faire plus avec moins » de GPT 5.5 tient réellement ses promesses, ou est-ce juste un slogan marketing qui masque une hausse de prix par deux ?

Mais avant de partager les résultats, vous devez comprendre la méthodologie du test — parce que les chiffres mis en avant ne signifient pas ce qu’ils semblent indiquer au premier abord.

La configuration du test : quatre builds, prompts identiques, mathématiques honnêtes

Toutes les comparaisons que j’ai lues souffrent du même problème : des tâches choisies pour favoriser un des modèles. Quelqu’un lance trois prompts, poste les résultats qui mettent en valeur son modèle préféré, et s’arrête là. Je voulais faire autrement.

J’ai sélectionné quatre tâches qui couvrent vraiment la diversité de ce que je construis chaque semaine avec ces modèles :

1. Un site web de marque personnelle — centré sur le design, dépendant du jugement, plusieurs itérations attendues
2. Une simulation du système solaire — physique, animation, mathématiques, contrôles interactifs
3. Un jeu de tir spatial 3D — logique de gameplay, sensations des contrôles, rendu en temps réel
4. Une simulation d’écosystème — comportements émergents complexes, le défi one-shot le plus difficile

Pour chaque tâche, un seul prompt rédigé. Le même prompt pour les deux modèles. Pas d’itérations, pas de suivi, pas de « en fait, peux-tu corriger ça ». Juste le prompt, le résultat, et la facture.

J’ai suivi quatre métriques à chaque essai :

• Temps d’exécution : temps réel du dépôt du prompt à la sortie finale
• Jetons d’entrée : ce que le modèle a consommé (prompts + contexte récupéré)
• Jetons de sortie : ce que le modèle a généré en retour
• Coût estimé : entrée × 5 $/M + sortie × 30 $/M pour GPT 5.5, entrée × 5 $/M + sortie × 25 $/M pour Opus 4.7

Référence des tarifs : GPT 5.4 était à 2,50 $/15. GPT 5.5 s’affiche à 5,00 $/30 — soit exactement le double. Opus 4.7 tourne autour de 5,00 $/25, ce qui rend son jeton de sortie environ 5 $ moins cher par million que GPT 5.5. Donc, si la promesse d’efficacité en jetons de GPT 5.5 est réelle, il va falloir compenser ce delta de prix avec nettement moins de jetons de sortie. Les calculs sont stricts et transparents.

Dernière précision sur la configuration. GPT 5.5 a été testé via Codex (l’environnement de coding d’OpenAI, avec appel d’outils, exécution multi-agents, et les nouveaux workflows réutilisables). Opus 4.7, lui, passait par Claude Code. Ce sont les environnements référents de chaque modèle. Comparer les APIs brutes aurait avantagé injustement chacun à sa façon — ces modèles sont conçus pour être utilisés dans leur environnement attitré.

Passons maintenant aux résultats. Et commençons par le build où l’écart était le plus embarrassant.

Expérience 1 : Création d’un site web de marque personnelle

La consigne : « Crée un site web de marque personnelle dynamique avec une section héro animée, un historique professionnel vérifié avec des cartes contextuelles, une vitrine de projets et un formulaire de contact. Utilise des conventions de design modernes. Rend-le prêt pour la production. »

Délibérément vague. C’est précisément le type de prompt où la décomposition autonome est censée exceller — ou s'effondrer.

GPT 5.5 (Codex) a terminé en environ quatre minutes. Il a généré un site avec des boucles de vérification sur l’historique professionnel (cliquer sur chaque poste déployait une carte contextuelle affichant les projets associés), une timeline interactive et un formulaire de contact avec une validation conforme. Le design n’allait pas remporter de prix, mais il était cohérent et prêt à être mis en production. Coût estimé : environ 1 $.

Opus 4.7 (Claude Code) a terminé en environ quatorze minutes. Le site était plus esthétique — animations plus fluides, meilleure hiérarchie typographique, choix de couleurs plus réfléchis. Mais il subsistait quelques bugs d’UI mineurs : un état hover qui persistait, un bouton du formulaire de contact qui chevauchait son conteneur sur mobile. Corrigeables, mais réels. Coût estimé : environ 5 $.

Un écart de temps d’exécution de 3,5x. Un coût 5x supérieur. Pour un résultat qui, après quinze minutes de QA, était globalement équivalent en termes de capacité à être mis en ligne.

Voici ce qui m’a surpris. GPT 5.5 utilisait nettement moins de tokens de sortie, non pas parce qu’il écrivait moins de code, mais parce qu’il écrivait du code plus concis. En comparant les diffs côte à côte, Opus 4.7 produisait plus de commentaires, plus d’espaces vides, et apportait davantage « d’explications » dans le code même. La sortie de GPT 5.5 avait l’allure d’un ingénieur senior à qui l’on demande d’optimiser pour la clarté plutôt que pour l’auto-documentation. Moins de texte, plus d’efficacité.

J’avais supposé que « moins de tokens de sortie » signifiait « sortie moins détaillée ». Ce n’est pas le cas. Cela désigne simplement un style de code différent, avec la même surface fonctionnelle. Cette nuance est cruciale, car cela signifie que l’efficacité de GPT 5.5 ne se fait pas au détriment de l’exhaustivité — elle provient d’une meilleure compression.

Astuce de pro : si vous facturez vos clients à l’heure pour des réalisations assistées par IA, cette seule expérience a suffi à rentabiliser mon abonnement à Codex pour le mois. Être 3,5 fois plus rapide sur des chantiers courants n’est pas seulement une amélioration de benchmark. C’est une nouvelle manière de travailler.

Mais ce n’était que la construction facile. La suivante réservait une surprise.

Expérience 2 : Simulation du Système Solaire — Là où Opus a riposté

Le prompt : "Créez une simulation interactive du système solaire avec une vitesse orbitale ajustable, des planètes cliquables affichant des panneaux d’information, et des échelles relatives précises."

C’est ici que je m’attendais à ce que GPT 5.5 l’emporte une fois de plus sur la rapidité. Ce fut le cas. De justesse. Environ 30 secondes de moins sur une tâche d’environ 8 minutes.

Mais l’analyse s’est avérée rapidement intéressante.

GPT 5.5 a consommé plus de jetons en entrée parce que la gestion des appels outils de Codex s’est fragmentée — lectures multiples de fichiers, appels de recherche variés, plus de dispersion contextuelle. Le framework d’Opus 4.7 a été plus conservateur concernant la récupération des informations. Résultat : GPT 5.5 fut légèrement plus rapide mais aussi un peu plus cher, tandis que le rendu d’Opus 4.7 offrait des proportions orbitales visiblement meilleures et une palette de couleurs plus harmonieuse.

C’est l’expérience qui a mis à mal ma thèse “GPT 5.5 gagne sur le coût”. Les jetons de sortie ne représentent que la moitié de l’addition. Les jetons d’entrée comptent aussi, et à cause d’un usage des outils plus agressif, GPT 5.5 peut perdre sur le coût d’entrée même quand il gagne sur la sortie. L’économie globale dépend du framework, pas uniquement du modèle.

Si je devais livrer un widget système solaire à un client, je choisirais la version Opus 4.7. Elle ressemble davantage à une réalisation qu’un designer approuverait. Ce n’est pas une métrique que l’on peut quantifier. C’est un choix éditorial. Et sur le terrain des choix de proportion visuelle, Opus 4.7 conserve un avantage que GPT 5.5 n’a pas complètement rattrapé.

Mais je tiens à rester honnête : l’écart de 1 $ ici relève de la marge d’arrondi pour la plupart des projets. Si vous développez des prototypes ponctuels, ce n’est pas cette expérience qui devrait guider votre choix de modèle. La prochaine, oui.

Expérience 3 : Shooter spatial 3D — Le résultat qui a changé ma perspective

J’abordais cette expérience en pensant qu’Opus 4.7 l’emporterait. Logique de jeu, contrôles en temps réel, effets sonores — c’était un terrain sur lequel la capacité de raisonnement plus approfondie d’Opus devait faire la différence.

Ce ne fut pas le cas.

Le prompt : "Construis un shooter spatial 3D jouable avec des contrôles joueurs fluides, des vaisseaux ennemis qui ripostent, des effets de particules lors des impacts, des effets sonores et un système de score. Il faut que le jeu soit vraiment amusant à jouer."

GPT 5.5 a terminé en environ quatre minutes. Les contrôles étaient fluides. La physique était précise — les projectiles suivaient naturellement leur trajectoire, les ennemis esquivaient selon des schémas crédibles, la caméra suivait le mouvement sans à-coups. J’y ai joué dix minutes avant de me rappeler que je devais l’évaluer. C’était vraiment fun. Coût estimé : moins de 3 $.

Opus 4.7 a pris environ six minutes. Les effets sonores étaient meilleurs — plus variés, mixage supérieur, audio des explosions plus dramatique. Mais les contrôles étaient lourds. Le mouvement du joueur souffrait d’une latence. Le temps de recharge des tirs était mal calibré. L’IA ennemie comportait un bug faisant geler brièvement les vaisseaux adverses si l’on passait derrière eux. Coût estimé : environ 4,50 $.

J’ai testé les deux versions deux fois pour éviter toute partialité. Même résultat : le jeu de GPT 5.5 était meilleur sur ce qui compte le plus dans un jeu — les sensations immédiates — tandis que celui d’Opus 4.7 bridait par un certain niveau de finition qui reste vain si la jouabilité est ratée.

C’est là que j’ai dû réviser mon modèle mental concernant les points forts de chaque modèle. J’associais Opus 4.7 à "meilleur sur la réflexion complexe" et GPT 5.5 (ou plutôt Codex plus largement) à "meilleur sur l’itération rapide". Ce n’est plus vraiment vrai. GPT 5.5 excelle désormais dans les choix de gameplay parce qu’il privilégie des décisions par défaut plus marquées en termes de timing, de courbes de réponse et de feedback immédiat. Opus 4.7 hésite davantage — il rajoute de la configuration, se demande trop souvent "l’utilisateur voudra-t-il pouvoir ajuster ceci ?" — et au final, génère un code plus flexible mais avec des réglages beaucoup moins convaincants.

Pour le prototypage de jeux, c’est un souci. Les réglages par défaut sont cruciaux. Un joueur ne règle pas de curseur avant de décider si un jeu est amusant.

Si vous avez lu jusqu’ici, vous obtenez déjà ce que la plupart des benchmarks ne livreront jamais. L’expérience réelle de ces modèles sur des builds concrets ne colle pas aux classements du leaderboard. Ce qui m’amène à la dernière expérience, où les deux modèles m’ont remis à ma place.

Expérience 4 : Simulation d’écosystème — Là où les deux modèles atteignent leurs limites

Prompt : « Construis une simulation interactive d’écosystème avec prédateurs, proies et plantes. Inclure la reproduction, la faim, le vieillissement et la mort. La population doit atteindre un équilibre stable sans intervention manuelle. »

C’est le prompt one-shot sur lequel tous les modèles d’IA de code échouent. Je le savais. Je l’ai inclus parce que la façon dont un modèle échoue est souvent plus instructive que sa réussite.

GPT 5.5 a tourné environ dix minutes. Il a produit une simulation fonctionnelle avec toutes les entités demandées. Mais la dynamique des populations était défaillante : les prédateurs s’éteignaient en trente secondes car la faim progressait plus vite que le rythme de reproduction. Environ 2x plus de tokens en entrée que Opus, mais nettement moins de tokens en sortie. Coût net : légèrement supérieur à Opus.

Opus 4.7 a tourné près de douze minutes. Sa simulation a échoué à l’inverse : les proies se reproduisaient trop vite et l’écran était saturé en quarante secondes, puis le framerate s’est effondré. Moins de tokens en entrée, plus de tokens en sortie. Légèrement moins cher au final.

Aucun n’a atteint l’équilibre. Aucun n’était viable sans itération supplémentaire. Mais la façon de rater de chaque modèle m’a appris quelque chose d’utile.

L’échec de GPT 5.5 était d’ordre mathématique. La logique de la simulation était structurellement correcte — il suffisait d’ajuster les paramètres. La courbe de faim, le taux de reproduction, la formule d’âge. Des chiffres à modifier en cinq minutes.

L’échec d’Opus 4.7 était structurel. Un bug dans le déclenchement de la reproduction : chaque entité au-dessus d’un certain seuil de forme se reproduisait à chaque tick, au lieu de tous les N ticks. Pour corriger cela, il faudrait refactorer la boucle. Vingt minutes minimum.

C’est une tendance que j’ai observée toute la semaine. Quand GPT 5.5 échoue, l’échec est généralement ajustable. Quand Opus 4.7 échoue sur un one-shot complexe, l’échec est souvent d’ordre architectural. Ce n’est pas toujours vrai. Mais assez fréquent pour que cela influence désormais mon choix de modèle. Les échecs ajustables se réparent à moindre coût. Les échecs architecturaux coûtent du vrai temps.

Il y a une troisième leçon dans cette expérience. Les deux modèles ont brûlé environ 3 à 5 $ pour générer une simulation bancale. Si vous comptez sur ces outils pour de vraies tâches complexes de niveau recherche, prévoyez toujours deux ou trois cycles d’itération, pas un seul. Quiconque vous vend du « one-shot to production » vous vend la démo, pas le vrai flux de travail.

Les chiffres globaux sur les quatre expériences

Voici le bilan général sur l’ensemble des quatre workflows.

GPT 5.5 a terminé les quatre workflows en environ moitié moins de temps réel. Il a généré 3,5 fois moins de tokens de sortie. Et il s’est révélé légèrement moins cher malgré un prix par token doublé. Voilà le vrai résultat à retenir.

Mais voici ce que les chiffres globaux dissimulent. La consommation de tokens d’entrée de GPT 5.5 était supérieure. Si vous exécutez une charge de travail gourmande en entrée — grandes fenêtres de contexte, chargements de bases de code volumineuses, analyses de documents — cet écart est important. La fenêtre de contexte d’1 million de tokens d’Opus 4.7 dépasse largement le plafond de 400 000 tokens de GPT 5.5. Pour la refonte globale d’une base de code sur une application de production réelle, Opus 4.7 garde une mémoire de travail bien plus large.

J’ai détaillé ce déblocage du million de tokens de contexte dans ma revue de GPT 5.4 plus tôt cette année — et la plupart de mes remarques sur la gestion des fenêtres de contexte s’appliquent à la limite de 400 K de GPT 5.5, avec encore plus d’acuité. Impossible de charger un monolithe Laravel de 800 K tokens dans GPT 5.5. C’est faisable avec Opus 4.7. Pour certaines équipes, ce seul fait suffit à trancher la comparaison.

Les quatre véritables améliorations de GPT 5.5

OpenAI met en avant quatre avantages majeurs avec la version 5.5. Après une semaine de tests, voici ce qu’il en est réellement.

Efficacité sur les tokens. Réelle. Confirmée. Sur quatre builds très différents, GPT 5.5 a utilisé une fraction des tokens de sortie consommés par Opus 4.7 pour un output fonctionnel équivalent. C’est la principale amélioration économique et ce n’est pas un argument marketing : cela se voit littéralement sur votre facture.

Décomposition autonome. Partiellement réelle. Sur des prompts vagues, GPT 5.5 fait des choix par défaut plus sûrs et pose moins de questions pour clarifier. Sur l’expérience du site de personal branding, cela a permis un gain de temps tangible. Dans la simulation d’écosystème, il a fait de mauvais choix par défaut qui ont fait perdre du temps. Résultat : utile, mais il faut lui accorder moins de confiance sur des tâches véritablement inédites.

Améliorations de Codex. Réelles. Le parallélisme multi-agent au sein de Codex est nettement plus rapide que sur la version précédente. Les workflows réutilisables sont un véritable gain de confort, surtout si vous avez constitué votre propre bibliothèque de patterns. L’appel d’outils est aussi plus fiable que celui livré avec GPT 5.4.

Focus cybersécurité. Je n’ai pas pu tester cet aspect de façon exhaustive en une semaine. Anthropic et OpenAI affirment toutes deux avoir renforcé la robustesse face aux attaques dans leurs modèles phares. Si ce point vous importe, testez vous-même avec des prompts de red teaming. Ne vous fiez ni à l’un, ni à l’autre, sur leur marketing à ce sujet. J’ai déjà abordé en début d’année une partie de la question sécurité-IA dans l’article sur la découverte de failles zero-day par l’IA — une lecture utile si la sécurité des modèles compte dans votre stack.

Les compromis honnêtes que personne ne partage

Il est temps de vous dire ce que je confierais à un ami autour d’un café.

Le doublement du prix de GPT 5.5 compte bien plus que ne veulent l’admettre les services marketing. Oui, l’efficacité sur le token de sortie le rend compétitif pour certains flux de travail, tâche par tâche. Mais si vous facturez directement via l’API sans la gestion contextuelle intelligente de Codex, votre facture peut facilement dépasser celle de GPT 5.4. Le slogan « faire plus avec moins » a ses bémols. Le plus gros : tout dépend du bon fonctionnement de l’enveloppe logicielle.

Le million de tokens de contexte d’Opus 4.7 reste un rempart solide. Si vous travaillez dans de larges bases de code — je parle de vrais systèmes en production avec des centaines de fichiers, pas de petits projets — la fenêtre contextuelle d’Opus 4.7 change réellement la donne. J’ai largement détaillé ce point lors de mes tests sur les premières versions d’Opus 4.7 face à mon propre flux, et la conclusion reste valable. La taille du contexte, c’est une capacité, pas une simple fonctionnalité. Les 400K de GPT 5.5 suffiront pour la plupart des usages. Pour toutes les tâches qui excèdent 400K, vous aurez besoin d’Opus 4.7. Il n’y a pas de solution de contournement.

Le rythme des sorties est épuisant. Six semaines entre deux versions majeures, cela signifie que le flux que vous aviez optimisé le mois dernier ne sera peut-être plus optimal celui d’après. Je n’ai pas de solution à cela. J’ai commencé à systématiser : « tester le nouveau modèle sur trois tâches réelles déjà réalisées avec l’ancien, puis décider ». Aller plus loin est une perte de temps que je ne peux pas me permettre. Si vous essayez de suivre chaque release en temps réel, vous serez submergé avant d’avoir livré quoi que ce soit de significatif.

Les benchmarks sont utiles, mais restent limités. GPT 5.5 devance Opus 4.7 de 13 points sur Terminal Bench 2.0. Il est aussi devant sur Frontier Math et Cyber Gym. Ce sont de vrais signaux. Mais « premier sur tel benchmark » ne signifie pas « meilleur pour votre flux ». Mon expérience du shooter spatial est l’exemple le plus parlant : GPT 5.5 a remporté le test de jouabilité d’une manière qu’aucun benchmark n’aurait su prédire.

Pour un panorama plus poussé de l’écosystème Codex dans son ensemble — et sa comparaison au flux Claude Code — je vous recommande mon analyse du comparatif des workflows bi-agents et du calcul de rentabilité Codex vs Claude Code dans des articles précédents. Les conclusions restent valables avec GPT 5.5 — elles deviennent simplement un peu plus intéressantes.

Quand utiliser quoi : l’arbre de décision que je suis réellement

Après une semaine de tests, voici le cadre que j’applique à mes propres projets.

Utilisez GPT 5.5 (via Codex) lorsque :

• Vous devez livrer rapidement et que le projet tient dans une fenêtre de contexte de 400K tokens
• Le ressenti jeu, les micro-interactions ou les retours immédiats sont déterminants
• Vous souhaitez des comportements autonomes sur des prompts flous
• Vous facturez au temps économisé, pas au nombre de tokens consommés
• La tâche bénéficie de modèles de workflow réutilisables

Utilisez Opus 4.7 (via Claude Code) lorsque :

• La base de code est trop volumineuse pour la fenêtre de contexte de GPT 5.5
• La proportion visuelle, le sens esthétique ou le soin typographique sont essentiels
• Vous préférez un code flexible et configurable à des choix par défaut arrêtés
• Vous avez besoin d’explications détaillées du raisonnement du modèle
• Vous travaillez sur des sessions agents longues où la conservation du contexte est cruciale

Utilisez les deux en parallèle lorsque :

• La tâche est véritablement complexe et vous souhaitez comparer deux solutions concurrentes
• Vous ne savez pas quel modèle produira le meilleur résultat par défaut et vous pouvez supporter le coût
• Vous construisez des workflows agents qui attribuent différents sous-tâches à différents modèles

C’est sur ce dernier point que, selon moi, se joue réellement l’avenir du code assisté par l’IA sur l’année à venir. La question n’est plus « quel modèle est le meilleur », mais bien de mettre en place une logique de routage qui choisit le bon modèle pour chaque sous-tâche d’un workflow global. Je fais déjà des tests dans ce sens : les résultats sont prometteurs, mais il est encore tôt. Sujet d’un prochain article.

Foire aux questions

GPT 5.5 est-il meilleur qu’Opus 4.7 pour le codage ?

GPT 5.5 est plus rapide, plus efficace sur la gestion des tokens en sortie, et légèrement moins cher pour la plupart des tâches de programmation. Opus 4.7 dispose d’une fenêtre de contexte plus grande (1M contre 400K tokens) et produit des résultats plus sensibles au design. Pour les projets qui tiennent en 400K tokens, GPT 5.5 est avantagé. Pour les bases de code volumineuses, Opus 4.7 reste le meilleur choix.

Combien coûte GPT 5.5 par rapport à GPT 5.4 ?

GPT 5.5 a doublé les tarifs de GPT 5.4 — 5 $/M en entrée et 30 $/M en sortie, contre 2,50 $/M en entrée et 15 $/M en sortie auparavant. L’argument avancé est que la réduction du nombre de tokens générés par tâche compense le tarif unitaire. Lors de mes tests, cela s’est vérifié pour la majorité des charges de travail.

Quelle est la fenêtre de contexte pour GPT 5.5 ?

GPT 5.5 prend en charge une fenêtre de contexte de 400 000 tokens. Opus 4.7 supporte 1 million de tokens. Pour la plupart des tâches de codage, 400K suffisent. Pour des refactorisations à l’échelle de grandes bases de production, la fenêtre de contexte élargie d’Opus 4.7 reste plus adaptée.

GPT 5.5 peut-il remplacer Claude Code avec Opus 4.7 ?

Pour certains workflows, oui — notamment le prototypage rapide, le développement de jeux, et les tâches où le ressenti de gameplay est important. Pour les sessions d’agent longues, les grandes bases de code ou les travaux à forte composante design, Opus 4.7 intégré à Claude Code conserve des avantages. J’utilise les deux en parallèle et je répartis les tâches selon l’arbre de décision présenté plus haut.

La décomposition autonome de GPT 5.5 fonctionne-t-elle vraiment ?

Elle existe, mais le résultat est inégal. Sur des prompts vagues pour des problèmes standards (sites web, simulations classiques), il prend des décisions par défaut pertinentes qui font gagner du temps. Sur des projets vraiment nouveaux comme les simulations d’écosystèmes, il choisit par défaut des options erronées qui coûtent du temps. On peut lui faire confiance sur des territoires familiers, mais il est moins fiable sur de l’inédit.

Ce que je vais faire lundi matin prochain

Voici la réponse pratique.

Je garde Opus 4.7 comme modèle par défaut pour l’agent qui gère le refactoring inter-codebase sur un gros projet Laravel dont je m’occupe. Le contexte de 1M de tokens permet des opérations impossibles autrement, et ça ne changera pas cette semaine.

Je bascule mon workflow de prototypage vers GPT 5.5, via Codex. L’amélioration de vitesse de 3,5x rien que sur l’expérimentation du site de personal branding suffit à le justifier pour le travail client où la rapidité compte plus que la finition visuelle. Pour les étapes de finition, je réintégrerai Opus 4.7.

J’installe un test A/B pour les deux prochaines semaines : chaque nouveau prompt sera exécuté en parallèle dans les deux modèles, et je suivrai lequel des outputs est effectivement utilisé en production. J’aurai des données concrètes et non plus du ressenti d’ici la mi-mai. Si vous voulez lire le post qui en découlera, vous le trouverez sur mejba.me dès sa publication.

Ce à quoi je ne m’attendais pas après cette semaine de tests : le soulagement. Non pas parce qu’un modèle l’a emporté de façon nette. Mais parce que les deux modèles sont désormais tellement bons que le choix entre les deux est une question d’optimisation de workflow, plus un compromis de qualité. On a dépassé l’époque où il fallait choisir le meilleur modèle et faire avec ses défauts. Désormais, on choisit le bon modèle pour la tâche. C’est un problème bien plus agréable.

La vraie question n’est plus « GPT 5.5 ou Opus 4.7 ? ». C’est : « Lequel prendrez-vous à 9h demain, quand vous devez livrer à 17h ? ». Basez votre choix sur les quatre expériences ci-dessus, et vous économiserez plus d’argent qu’aucun tableau de benchmarks ne saurait vous le montrer.

À vous de jouer : lancez vos propres quatre expériences. Ne faites pas confiance aux miennes. Ni à celles des autres. Testez par vous-même.

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