Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro : Quel modèle d’IA phare l’emporte en 2026 ?

Trois modèles phares, trois paris différents sur ce qui compte le plus. Claude Opus 4.6 privilégie la profondeur et la sécurité. GPT-5 vise une capacité étendue. Gemini 2.5 Pro mise sur la longueur du contexte et la multimodalité.

Cette comparaison utilise des données de benchmark, des tarifs réels et des cas d’usage pratiques pour vous aider à choisir le modèle adapté à votre charge de travail.

Fiche technique

	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
Fournisseur	Anthropic	OpenAI	Google
Fenêtre de contexte	200K tokens	128K tokens	1M tokens
Sortie max	32K tokens	32K tokens	64K tokens
Entrée / 1M tokens	5,00 $	2,00 $	1,25 $
Sortie / 1M tokens	25,00 $	8,00 $	10,00 $
Réflexion étendue	Oui	Non	Oui (Gemini 2.5 Flash)
Vision	Oui	Oui	Oui
Utilisation native d’outils	Oui	Oui (appel de fonction)	Oui
Mise en cache des prompts	Explicite (cache_control)	Automatique	Mise en cache du contexte

Les prix sont les tarifs officiels de février 2026.

Benchmarks importants

Programmation

Benchmark	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
SWE-Bench Verified	72,5 %	~68 %	~65 %
HumanEval	92,0 %	~90 %	~88 %
MBPP+	87,5 %	~85 %	~83 %

Claude domine sur les benchmarks en ingénierie logicielle. L’écart est le plus visible sur les tâches complexes multi-fichiers où la cohérence des modifications est cruciale. Pour la génération de code simple (fonctions uniques, scripts), les trois modèles sont comparables.

Raisonnement

Benchmark	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
GPQA Diamond	65,0 %	~63 %	~60 %
MMLU Pro	84,5 %	~83 %	~81 %

Les performances en raisonnement sont proches pour les trois. Les différences sont dans la marge d’erreur pour la plupart des applications pratiques.

Multimodal

Gemini 2.5 Pro offre les capacités multimodales les plus avancées : compréhension native de la vidéo, traitement audio, et possibilité d’ancrer les réponses dans les résultats Google Search. Claude et GPT-5 gèrent bien les images et documents mais n’ont pas d’entrée vidéo/audio native.

Analyse détaillée des prix

Coût pour 1 000 conversations typiques

En supposant 2K tokens d’entrée + 1K tokens de sortie par conversation :

Modèle	Coût par conversation	1 000 conversations
Gemini 2.5 Pro	0,013 $	12,50 $
GPT-5	0,012 $	12,00 $
Claude Opus 4.6	0,035 $	35,00 $

Claude Opus 4.6 coûte environ 3 fois plus que GPT-5 par conversation. La question est de savoir si la différence de qualité justifie cette prime pour votre cas d’usage.

Impact de la mise en cache des prompts

Pour les applications avec des prompts système répétitifs (chatbots, agents, analyse documentaire), la mise en cache modifie l’économie :

Modèle	Entrée standard	Entrée mise en cache	Économies
Claude Opus 4.6	5,00 $/1M	0,50 $/1M	90 %
GPT-5	2,00 $/1M	1,00 $/1M	50 %
Gemini 2.5 Pro	1,25 $/1M	variable	variable

La mise en cache explicite d’Anthropic offre la plus forte réduction (90 % sur les lectures cache) mais nécessite de marquer les points de rupture dans vos prompts. La mise en cache automatique d’OpenAI est plus simple mais moins économique.

Fenêtre de contexte : quand ça compte vraiment

Le contexte à 1M tokens de Gemini est 5 fois plus grand que celui de Claude et 8 fois celui de GPT-5. Mais la longueur du contexte ne compte que si vous l’utilisez réellement.

Quand le contexte à 1M tokens est utile :

Analyse de bases de code entières (un dépôt moyen fait 200K-500K tokens)
Traitement de longs documents juridiques ou articles de recherche
Synthèse multi-documents (comparer 10+ documents simultanément)
Historiques longs de conversations dans des boucles d’agents

Quand 200K tokens suffisent :

La plupart des tâches de programmation (fichier unique ou petit module)
Conversations standards de chatbot
Q&R documentaire sur des fichiers individuels
Intégration API et appels de fonctions

Quand 128K tokens suffisent :

Applications de chat simples
Génération de code pour fonctions individuelles
La plupart des pipelines RAG (les morceaux récupérés font typiquement 2K-10K tokens)

Pour la majorité des applications en production, 128K tokens suffisent. Le contexte à 1M tokens est un avantage réel pour des charges spécifiques, pas une amélioration générale.

Points forts selon les cas d’usage

Claude Opus 4.6 excelle dans

Tâches complexes de programmation. La supériorité sur SWE-Bench se traduit par des performances réelles sur le refactoring multi-fichiers, la revue de code et les décisions d’architecture. Si vous utilisez Claude Code ou Cursor avec Claude, la différence de qualité est notable sur les problèmes difficiles.

Analyse nuancée. Claude tend à produire des réponses plus équilibrées et raisonnées sur des questions ambiguës. Il est moins enclin à affirmer des informations incorrectes avec assurance.

Applications critiques en sécurité. La formation Constitutional AI d’Anthropic rend Claude plus prudent sur les cas limites, ce qui est précieux en santé, droit et finance.

GPT-5 excelle dans

Tâches polyvalentes. GPT-5 est le modèle le plus équilibré. Il gère la programmation, l’écriture, l’analyse et la conversation avec une qualité constante dans tous les domaines.

Intégration écosystémique. L’API OpenAI est la norme de facto. La plupart des outils, frameworks et tutoriels supposent le format OpenAI. GPT-5 fonctionne immédiatement avec tout.

Vitesse. GPT-5 a généralement une latence plus faible que Claude Opus 4.6, surtout pour les prompts courts.

Gemini 2.5 Pro excelle dans

Tâches à long contexte. Quand vous devez traiter plus de 500K tokens, Gemini est la seule option pratique parmi les modèles phares.

Flux multimodaux. La compréhension native vidéo, le traitement audio et l’ancrage dans Google Search offrent à Gemini des capacités que les autres n’ont pas.

Applications sensibles au coût. À 1,25 $/10,00 $ par 1M tokens, Gemini offre le meilleur rapport qualité-prix parmi les trois modèles phares.

La recommandation pratique

Pour la plupart des développeurs en 2026 :

Utilisez GPT-5 par défaut. C’est le meilleur modèle polyvalent à un prix raisonnable.
Passez à Claude Opus 4.6 (ou Sonnet 4.6) pour les tâches complexes de programmation et d’analyse où la qualité prime sur le coût.
Utilisez Gemini 2.5 Pro lorsque vous avez besoin d’un long contexte ou de capacités multimodales.

L’approche multi-modèles fonctionne mieux avec un agrégateur qui vous permet de changer de modèle sans modifier votre intégration. LemonData propose plus de 300 modèles via une seule clé API compatible OpenAI, ainsi passer de Claude à GPT-5 ou Gemini se fait en une ligne de code.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# Même code, modèle différent
for model in ["gpt-5", "claude-opus-4-6", "gemini-2.5-pro"]:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
    )

Prix et benchmarks en date de février 2026. Les capacités des modèles évoluent rapidement. Consultez la documentation des fournisseurs pour les données les plus récentes.

Comparez les trois modèles avec une seule clé API : LemonData — 1 $ de crédit offert à l’inscription.

Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro : Quel modèle d'IA phare l'emporte en 2026 ?