Claude Opus vs Sonnet : quel modèle choisir ?

Claude Opus 4.7 et Sonnet 4.6 partagent une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, mais l’écart de performance s’est creusé avec cette nouvelle génération. Opus 4.7 atteint 87,6 % sur SWE-bench Verified (+8 points par rapport à Sonnet), introduit la vision haute résolution à 3,75 MP et un nouveau niveau d’effort xhigh. Sonnet 4.6 reste le meilleur rapport qualité-prix pour le codage quotidien.

J’ai utilisé les deux modèles intensivement sur mes projets depuis leur sortie. Voici comment choisir le bon modèle selon votre cas d’usage.

Tableau de décision rapide

Avant d’entrer dans les détails, voici un résumé actionnable pour faire votre choix en 30 secondes.

Règle simple : commencez par Sonnet 4.6. Passez à Opus 4.7 si vous avez besoin d’Agent Teams, de raisonnement scientifique avancé, de vision haute résolution ou d’une sortie supérieure à 64K tokens.

Benchmarks Opus 4.7 vs Sonnet 4.6 : écart de 8 points en codage (SWE-bench) et 20,1 points en raisonnement scientifique (GPQA Diamond).

Benchmarks : Opus 4.7 creuse l’écart

Les benchmarks publics montrent un écart qui s’est nettement creusé avec Opus 4.7. En codage, Opus reprend une avance claire sur Sonnet. En raisonnement scientifique, il atteint la zone de saturation des benchmarks actuels.

Codage : Opus 4.7 reprend l’avantage

Sur SWE-bench Verified, le benchmark de référence qui simule la correction de bugs réels sur des dépôts open-source, Opus 4.7 atteint 87,6 % contre 79,6 % pour Sonnet 4.6, soit un écart de 8 points (source : Anthropic, avril 2026). L’écart a nettement grandi par rapport aux 1,2 point qui séparaient Opus 4.6 (80,8 %) de Sonnet 4.6.

Sur SWE-bench Pro, le benchmark plus exigeant, Opus 4.7 monte à 64,3 % contre 53,4 % pour Opus 4.6, devançant GPT-5.4 (57,7 %) et Gemini 3.1 Pro (54,2 %). Sur CursorBench, le score passe de 58 % à 70 %.

En pratique, Sonnet 4.6 reste performant pour écrire une fonction, corriger un bug clair ou rédiger des tests unitaires. Mais pour les refactorisations complexes et les corrections multi-fichiers, Opus 4.7 a creusé l’écart. Pour un guide complet sur ce nouveau modèle, consultez notre guide Opus 4.7.

Raisonnement scientifique : 20 points d’avance pour Opus

GPQA Diamond évalue le raisonnement sur des questions de physique, chimie et biologie de niveau doctorat. Opus 4.7 y obtient 94,2 %, contre 74,1 % pour Sonnet 4.6, soit un écart de 20,1 points. Ce score place Opus 4.7 au niveau de GPT-5.4 (94,4 %) et Gemini 3.1 Pro (94,3 %), une zone de quasi-saturation pour ce benchmark.

Sur Humanity’s Last Exam, Opus 4.7 atteint 46,9 % (contre 40 % pour Opus 4.6 et environ 26 % pour Sonnet). Si votre travail implique de l’analyse scientifique, de la recherche ou du raisonnement multi-étapes complexe, Opus 4.7 est nettement au-dessus.

Automatisation GUI et productivité

Sur OSWorld, le benchmark d’automatisation d’interface graphique, les scores restent proches : 72,7 % pour Opus 4.6 et 72,5 % pour Sonnet 4.6. Pour les tâches d’automatisation bureautique et les agents qui interagissent avec des applications, Sonnet 4.6 offre des résultats comparables pour un coût moindre.

Contexte long : MRCR v2

Sur MRCR v2, le benchmark de recherche d’informations dans des contextes longs (variante 8-aiguilles, 1M tokens), Opus 4.6 atteignait 76 %. Les deux modèles conservent une fenêtre de 1M tokens, fiable pour les tâches de récupération d’informations dans des documents volumineux.

Prix et coût par requête

Opus 4.7 conserve les mêmes tarifs qu’Opus 4.6 : 5 $/MTok en entrée et 25 $/MTok en sortie (source : page de tarification Anthropic). Cependant, le nouveau tokenizer d’Opus 4.7 peut consommer jusqu’à 35 % de tokens en plus pour le même texte, ce qui augmente le coût effectif par requête.

Comparaison des tarifs API

Coût par requête typique

Prenons une interaction courante de codage : 2 000 tokens en entrée et 8 000 tokens en sortie.

• Opus 4.7 : (2 000 x 5 / 1 000 000) + (8 000 x 25 / 1 000 000) = 0,01 + 0,20 = 0,21 $
• Sonnet 4.6 : (2 000 x 3 / 1 000 000) + (8 000 x 15 / 1 000 000) = 0,006 + 0,12 = 0,13 $

Opus 4.7 revient donc environ 1,6 fois plus cher par requête au tarif nominal. En tenant compte du nouveau tokenizer (jusqu’à 35 % de tokens en plus), le coût effectif peut monter à environ 0,28 $ par requête dans le pire cas. Sur 10 000 requêtes par mois, la différence avec Sonnet varie de 800 $ à 1 500 $ selon le contenu.

Optimiser les coûts avec le prompt caching

Le prompt caching réduit le coût des tokens déjà traités à 10 % du tarif de base. Si vous réutilisez un system prompt de 5 000 tokens sur chaque requête, le cache hit coûte 0,50 $/MTok sur Opus au lieu de 5 $. Cette fonctionnalité est disponible sur les deux modèles et se rentabilise dès la deuxième requête. Avec le nouveau tokenizer d’Opus 4.7, le prompt caching est d’autant plus pertinent pour maîtriser la facture.

Fonctionnalités exclusives d’Opus 4.7

Sonnet 4.6 et Opus 4.7 partagent de nombreuses capacités : fenêtre de 1M tokens, adaptive thinking, prompt engineering avancé, vision et outils serveur. Mais Opus propose plusieurs fonctionnalités que Sonnet n’a pas.

Agent Teams

Agent Teams permet de lancer plusieurs instances de Claude qui travaillent en parallèle sur différentes parties d’un projet. Vous pouvez, par exemple, confier la refactorisation d’un module à un agent pendant qu’un autre rédige les tests et qu’un troisième met à jour la documentation.

En pratique, j’y vois trois cas d’usage clairs : les migrations de code à grande échelle, les audits de sécurité sur des bases de code volumineuses et les workflows multi-étapes complexes. Pour tirer le meilleur parti de ces agents dans votre terminal, consultez notre guide complet de Claude Code.

Vision haute résolution (3,75 MP)

Opus 4.7 accepte des images jusqu’à 2 576 pixels sur le bord long, soit environ 3,75 mégapixels, plus de trois fois la résolution d’Opus 4.6 (~1,15 MP). Cette capacité permet de lire correctement des diagrammes techniques, des structures chimiques et des captures d’écran détaillées que les modèles précédents peinaient à interpréter. Sonnet 4.6 reste limité à ~1,15 MP.

Niveaux d’effort xhigh et max, sortie 128K

Opus 4.7 introduit un nouveau palier d’effort xhigh entre high et max, offrant un contrôle plus fin du compromis entre profondeur de raisonnement et latence. Anthropic recommande xhigh pour les tâches de codage et les workflows agentiques. Le niveau max reste disponible pour le raisonnement exhaustif. Combiné à une sortie maximale de 128K tokens (contre 64K pour Sonnet), Opus est taillé pour les analyses approfondies.

Nouveau tokenizer

Opus 4.7 utilise un tokenizer mis à jour qui contribue à ses gains de performance. Le facteur de conversion varie entre 1,0 et 1,35 selon le type de contenu : le même texte peut consommer jusqu’à 35 % de tokens en plus qu’avec Opus 4.6 ou Sonnet 4.6. C’est un point à intégrer dans vos calculs de coûts API.

Matrice de choix : Sonnet 4.6 pour les tâches courantes, Opus 4.7 pour le raisonnement complexe, la vision HD et les agents.

Cas d’usage : quand choisir Sonnet, quand choisir Opus

Choisissez Sonnet 4.6 pour

• Codage quotidien : écriture de fonctions, correction de bugs, tests unitaires. La qualité du code est identique à Opus en pratique
• Chatbots et support client : la vitesse supérieure (40-60 tokens/s) offre une expérience utilisateur plus fluide
• Automatisation bureautique : agents d’automatisation, traitement de documents, workflows répétitifs
• Génération de contenu : rédaction, résumé, traduction. Sonnet gère ces tâches avec la même fenêtre de 1M tokens
• Prototypage rapide : itérations fréquentes où la vitesse compte autant que la qualité

Choisissez Opus 4.7 pour

• Refactorisation multi-fichiers : avec 87,6 % sur SWE-bench Verified, Opus 4.7 gère les corrections complexes sur plus de 10 fichiers interconnectés
• Audit de sécurité et analyse de vulnérabilités : les tâches critiques où chaque détail compte, avec le niveau d’effort xhigh pour un raisonnement approfondi
• Raisonnement scientifique et recherche : 94,2 % sur GPQA Diamond, au niveau des meilleurs modèles mondiaux
• Analyse visuelle de documents : la vision à 3,75 MP permet de lire des diagrammes techniques et des captures d’écran détaillées
• Workflows multi-agents : avec Agent Teams, Opus orchestre des tâches parallèles sur un projet
• Analyse de documents très longs : combinaison de la fenêtre de 1M tokens et de la sortie de 128K tokens

Si vous débutez avec Claude, notre guide pour bien démarrer vous aidera à configurer votre premier projet avant de choisir entre les modèles.

Routage 90/10 : économie de 36 % par rapport à un usage 100 % Opus.

Stratégie de routage : combiner les deux modèles

La stratégie la plus rentable consiste à ne pas choisir un seul modèle, mais à router intelligemment vos requêtes.

Le principe 80/20

Dirigez 80 à 95 % de vos requêtes vers Sonnet 4.6 et réservez Opus 4.7 pour les tâches identifiées comme complexes. En pratique, cela revient à :

1. Définir des critères de complexité : longueur du contexte, nombre de fichiers impliqués, type de raisonnement requis
2. Router automatiquement : via l’API, analysez la requête et sélectionnez le modèle approprié
3. Mesurer et ajuster : suivez la qualité des réponses par modèle et affinez vos critères

Exemple concret avec l’API

Si vous développez une application avec l’API Claude, vous pouvez implémenter un routeur simple basé sur la longueur du prompt ou des mots-clés indicateurs de complexité. Les requêtes contenant des termes comme « refactoriser », « auditer » ou « analyser en profondeur » sont dirigées vers Opus, le reste vers Sonnet.

Économies estimées

Pour un volume de 10 000 requêtes par mois, avec 90 % routées vers Sonnet :

• Tout Opus : ~2 100 $ / mois
• Tout Sonnet : ~1 260 $ / mois
• Routage 90/10 : ~1 344 $ / mois (économie de 36 % vs tout Opus)

Le routage intelligent permet de garder la qualité d’Opus là où elle compte, sans exploser la facture.

Opus 4.7, Sonnet 4.6 ou Haiku 4.5 : la gamme complète

Pour être complet, voici où se positionne Haiku 4.5, le troisième modèle de la gamme Claude, dans cette comparaison.

Haiku 4.5 reste pertinent pour les tâches de classification, le triage de tickets et les réponses courtes à faible latence. Si vous cherchez à optimiser vos coûts, combiner les trois modèles via un routeur intelligent reste l’approche la plus rentable.

Pour explorer les capacités du plan gratuit de Claude, qui donne accès à Sonnet 4.6 et Haiku 4.5, consultez notre guide Claude gratuit.

Ce qu’il faut retenir

Sonnet 4.6 reste le choix par défaut pour la grande majorité des utilisateurs et des développeurs. Avec 79,6 % sur SWE-bench, une fenêtre de 1M tokens et un tarif de 3 $/MTok en entrée, le rapport qualité-prix est solide.

Opus 4.7 a creusé l’écart par rapport à son prédécesseur et à Sonnet : 87,6 % sur SWE-bench Verified (+8 points vs Sonnet), 94,2 % sur GPQA Diamond, vision à 3,75 MP et le nouveau niveau d’effort xhigh. Il se justifie pour le codage complexe, la recherche scientifique, l’orchestration multi-agents via Agent Teams et l’analyse visuelle de documents. Attention cependant au nouveau tokenizer qui peut augmenter la facture de 35 %.

Mon verdict : la bonne stratégie n’est pas de choisir l’un ou l’autre, mais de les combiner via un routage intelligent. Sonnet pour le volume, Opus pour la complexité.