Claude Opus 4.5, la riposte à GPT-5.1 et Gemini 3

En trois jours, Google Gemini 3, GPT-5.1 d’OpenAI puis Claude Opus 4.5 d’Anthropic ont rebattu les cartes. La riposte d’Anthropic joue autant l’architecture agentique (agentic) et l’efficacité coût par tâche que la course aux benchmarks.

Dans les faits, Claude Opus 4.5 arrive avec des gains concrets pour l’entreprise: meilleure tenue sur des tâches longues, orchestration d’outils plus fiable et prix divisés par trois par rapport à l’ancienne génération.

Pourquoi cette riposte maintenant ?

De septembre à novembre 2025, la séquence s’est accélérée. OpenAI a posé GPT‑5 en septembre, puis GPT‑5.1 avec un raisonnement adaptatif et une compaction de contexte en novembre. Google a dévoilé Gemini 3 avec un score Elo record sur le classement LMArena , et des démonstrations de raisonnement multimodal avancé.

Anthropic a attendu la fin novembre pour positionner Claude Opus 4.5 comme complément plutôt que copie conforme. L’accent est mis sur le génie logiciel, des systèmes agentiques robustes et une baisse de coût agressive. Dans ce contexte, le signal dirigeant est clair: Dario Amodei a indiqué que Claude écrivait déjà environ 90% du code interne. Opus 4.5 vise à consolider cet avantage en production.

Ce que change Claude Opus 4.5 côté produit

D’abord, un paramètre d’effort ajustable permet d’arbitrer entre profondeur de raisonnement, latence et consommation de jetons (token). En effort moyen, Opus 4.5 égale Sonnet 4.5 sur des tâches de code tout en consommant environ 76% de jetons en moins. En effort maximal, il dépasse Sonnet tout en utilisant près de 48% de jetons en moins.

Ensuite, la compaction de contexte s’intègre au cœur du système. La fenêtre de contexte (capacité d’entrée) reste à 200 000 jetons, la sortie à 64 000, mais la cohérence est mieux maintenue sur des tâches s’étalant sur des heures, grâce à une gestion avancée de la mémoire et à la coordination de sous‑agents.

Enfin, la préservation des blocs de réflexion change la donne: le raisonnement accumulé n’est plus jeté d’un tour à l’autre, y compris lors d’appels d’outils. En pratique, cela réduit les oublis et les contresens dans les workflows multi‑étapes.

Dans l’ensemble, le “package” est resserré: fenêtre 200k in/64k out et tarification ramenée à 5 dollars par million de jetons en entrée et 25 dollars en sortie, soit une division par trois par rapport à Opus 4.1.

Benchmarks et performances réelles : ce que signifient les scores

Sur SWE‑bench Verified, qui évalue la résolution de bugs réels dans des dépôts open source, Claude Opus 4.5 atteint 80,9% et prend la tête devant GPT‑5.1 (~77–78%) et Gemini 3 Pro (76,2%). Le benchmark est public et largement suivi par l’écosystème SWE‑bench Verified .

Sur le benchmark de puzzles abstraits ARC‑AGI‑2, Opus 4.5 atteint 37,6%. C’est plus du double de GPT‑5.1 (17,6%) et devant Gemini 3 Pro (31,1%), même si le mode de raisonnement prolongé Gemini 3 Deep Think pousse à 45,1% avec un coût en jetons plus élevé. Pour la compréhension multimodale, la hiérarchie diffère: Gemini 3 garde l’avantage sur vidéo, GPT‑5.1 domine sur certains tests de compréhension large, quand Opus 4.5 se distingue sur le pilotage d’ordinateur (computer use) et les tâches agentiques.

Les signaux “monde réel” vont dans le même sens: meilleurs scores Terminal Bench, moins d’itérations nécessaires, et une baisse sensible du coût par tâche grâce à l’efficacité en jetons. Autrement dit, moins de relances et moins d’allers‑retours pour obtenir une sortie exploitable.

Pour approfondir la lecture des évaluations publiques, voir ARC‑AGI‑2 (ARC Prize) et le classement LMArena .

De l’idéation à l’action : Opus 4.5 passe du “penseur” à l’“acteur”

La découverte dynamique d’outils évite de charger des centaines de définitions en contexte, libérant de la place pour le raisonnement utile. L’appel de fonction programmable (function calling) permet d’exécuter des outils directement en Python, rendant les workflows plus déterministes et rapides.

La gestion des sous‑agents progresse également. Opus 4.5 peut orchestrer des agents légers pour exécuter des tâches bien délimitées, tout en gardant la stratégie et le fil conducteur. Dans les faits, combiner Opus 4.5 en chef d’orchestre et des modèles plus petits en exécution améliore les taux de réussite sur des workflows complexes.

Un exemple révélateur: sur un test imposant de refuser un changement de réservation en classe économique, Opus 4.5 a trouvé une voie légitime en améliorant d’abord la classe, puis en modifiant la réservation. Le benchmark compte cela comme une “erreur”, mais c’est exactement le type de résolution créative recherché dans les environnements contraints en entreprise.

Tarification, efficacité en jetons et coût total de possession

Côté prix, la rupture est nette: 5 dollars par million de jetons en entrée et 25 en sortie, contre 15/75 pour Opus 4.1. GPT‑5.1 est affiché à 1,25/10 et Gemini 3 Pro à 2/12 (avec un palier supérieur pour les contextes très longs). Toutefois, l’efficacité en jetons d’Opus 4.5 — 50 à 76% de jetons en moins selon les réglages et les tâches — bascule souvent le coût total de possession (TCO) en sa faveur sur les problèmes complexes.

Dans ce cadre, Opus n’est plus cantonné au “premium pour cas critiques”. Il devient un choix par défaut crédible pour une part bien plus large du parc de workloads.

Cas d’usage prioritaires en entreprise (avec indicateurs utiles)

Génie logiciel. Refactorisations multi‑dépôts, planifications d’implémentations, corrections guidées. Les équipes rapportent des demandes d’intégration (PR — pull request) plus souvent mergeables, des temps corrigés en baisse et moins de revert.

Automatisation back‑office. Tableurs, présentations et documents produits avec une meilleure cohérence métier. On mesure le gain via le temps de cycle et le taux d’erreurs détectées en revue.

Finance et conformité. Agrégation de dépôts réglementaires, données de marché et systèmes internes pour l’analyse et l’alerte proactive. Les équipes suivent l’amélioration des modèles d’analyse via des indicateurs clés de performance (KPI) de précision et le taux d’alertes réellement utiles.

Cybersécurité. Corrélation de journaux, renseignement sur les menaces et réponse aux incidents. Les gains s’observent sur le temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de remédiation (MTTR), ainsi que sur la qualité des playbooks d’intervention.

Comment tester dès aujourd’hui sans perte de temps

Opus 4.5 est disponible dans les applications Claude, via l’interface de programmation (API) directe et sur les plateformes cloud majeures (Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Azure). L’intégration dans GitHub Copilot est proposée en aperçu, et les développeurs peuvent l’utiliser dans Cursor, un environnement de développement intégré (IDE), ou via Claude Code, l’interface en ligne de commande (CLI) d’Anthropic.

À court terme, un protocole de 7 à 14 jours suffit pour objectiver le gain. Démarrez sur des scénarios métiers représentatifs, variez le niveau d’effort et instrumentez la collecte de données.

• Sélectionnez 3 à 5 scénarios clés; fixez une référence de coût par issue close, de jetons par issue et de taux de réussite sans relance. Variez effort bas/moyen/haut.
• Activez des journaux d’outils; tracez les échecs, les boucles et les abandons; documentez les invites (“prompts”) de garde‑fou.
• Réalisez des tests contrôlés d’injection de consignes; mesurez la robustesse et l’escalade vers un humain.
• Sécurisez les données: masquez les informations personnelles identifiables (PII), isolez les secrets, exécutez en sandbox, gardez un humain dans la boucle pour les actions sensibles.

Choisir entre Claude, GPT et Gemini : règles pratiques

Si votre priorité est le génie logiciel à long horizon, l’orchestration multi‑outils et la robustesse face aux tentatives de manipulation, choisissez Opus 4.5. Pour la multimodalité avancée, notamment vidéo et vision, ainsi qu’une intégration “maison” avec l’écosystème Google, l’avantage va à Gemini 3. Pour l’écriture créative, la narration et la polyvalence conversationnelle, GPT‑5.1 reste une valeur sûre.

À budget strict pour des tâches simples, GPT‑5.1 ou des modèles plus légers comme Sonnet/Haiku peuvent suffire. Mais dès que la tâche devient complexe, l’efficacité en jetons d’Opus 4.5 le rend souvent compétitif, voire moins coûteux à résultat égal.

Côté architecture, une stratégie qui fonctionne bien consiste à utiliser Opus 4.5 en orchestrateur et des sous‑agents légers pour l’exécution.

Sécurité, limites et gouvernance à ne pas négliger

Anthropic annonce une meilleure robustesse aux injections de consignes, avec un taux de réussite en attaque mono‑coup autour de 4,7%, inférieur à Gemini 3 Pro et GPT‑5.1. Toutefois, la résistance diminue lorsque l’attaquant peut multiplier les tentatives. Il reste indispensable de maintenir des contrôles applicatifs: politiques d’usage, audits systématiques et journaux d’exécution.

Dans les faits, Opus 4.5 réduit la flatterie automatique et d’autres comportements indésirables. Mais il faut prévoir des plans de repli: délais maximum, escalade humaine, sandboxing des outils et quotas de jetons.

Ce qu’il faut surveiller dans les 3 à 6 mois

Les évolutions de prix et d’efficacité en jetons, ainsi que les nouveaux modes de raisonnement prolongé chez les concurrents. Les retours d’expérience sectoriels en banque, santé et outils développeurs, et la maturité des frameworks multi‑agents. Enfin, les exigences réglementaires sur la traçabilité des agents et l’explicabilité des décisions.

Conclusion opérationnelle

Recommandation: lancez une preuve de concept (POC) bi‑modèles — Claude Opus 4.5 face à votre modèle de référence — sur un flux prioritaire. Mesurez coût/qualité/latence avec les trois niveaux d’effort et un schéma orchestrateur + sous‑agents. Décidez en 30 jours: si le coût par tâche baisse d’au moins 30% à qualité égale ou supérieure, déployez Opus 4.5 comme modèle par défaut sur ce périmètre. Conservez GPT‑5.1 pour la création éditoriale et Gemini 3 pour les charges vidéo/vision. Et avant le passage à l’échelle, mettez en place des défenses contre les injections multi‑tentatives et une gouvernance des invites et des outils.