Verdict express

• Pour le raisonnement difficile, l’analyse financière, la correction de code et les tâches de revue exigeantes, Claude Opus 4.7 mérite d’être testé en premier. LLM Stats place ses avantages du côté de GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et FinanceAgent v1.1.
• Pour la navigation web, le terminal, l’usage d’un système d’exploitation, les appels d’outils et les agents longs en plusieurs étapes, GPT-5.5 doit être très haut dans la liste de test. Les signaux publics le favorisent sur BrowseComp, CyberGym, OSWorld-Verified et Terminal-Bench 2.0.
• Côté prix, Claude Opus 4.7 est moins cher en sortie ; côté fiche technique disponible, GPT-5.5 est mieux documenté dans les sources OpenAI. BenchLM liste les deux modèles à 5 $ en entrée par million de tokens, avec 25 $ en sortie pour Claude Opus 4.7 contre 30 $ pour GPT-5.5, tandis que la page modèles d’OpenAI détaille le contexte, la sortie maximale, la latence et les outils de GPT-5.5.

Comparatif rapide

Ce que les benchmarks racontent vraiment

La séparation est assez nette. LLM Stats place les avances de Claude Opus 4.7 dans les tests lourds en raisonnement et en validation, comme GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et FinanceAgent v1.1. À l’inverse, les avances de GPT-5.5 se concentrent sur des tests d’usage d’outils de longue durée, notamment Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified et CyberGym.

C’est plus utile qu’un simple classement général. Si votre produit demande surtout de résoudre des problèmes complexes, d’analyser des données financières, de réparer du code ou de produire une réponse qui passera une revue stricte, Claude Opus 4.7 envoie de meilleurs signaux publics. Si votre produit ressemble davantage à un agent qui navigue, manipule un terminal, interagit avec une interface ou enchaîne des appels d’outils, GPT-5.5 paraît mieux placé dans les benchmarks disponibles.

Quelques scores publics : une boussole, pas un verdict

Webreactiva publie des exemples de scores qui illustrent cette spécialisation. Ils sont utiles pour comprendre la direction du signal, mais ils doivent être lus avec les réserves de BenchLM et LLM Stats sur les données partielles et les méthodologies non parfaitement alignées.

Le motif général rejoint celui de LLM Stats : GPT-5.5 se distingue davantage sur le terminal, la navigation et les environnements OS, tandis que Claude Opus 4.7 ressort mieux sur SWE-Bench Pro, MCP Atlas, le raisonnement et la finance. Mais ces chiffres ne doivent pas être transformés en classement définitif : les comparaisons publiques ne correspondent pas à un test unique, contrôlé de bout en bout, avec les mêmes paramètres pour les deux modèles.

Prix, tokens et documentation : attention au coût réel

Sur les prix affichés, BenchLM indique que les deux modèles coûtent 5 $ en entrée par million de tokens. La différence se fait en sortie : 30 $ par million de tokens pour GPT-5.5, contre 25 $ pour Claude Opus 4.7. La page de comparaison de LLM Stats présente également Claude Opus 4.7 comme environ 1,1 fois moins cher par token.

La fiche modèles d’OpenAI donne davantage de détails opérationnels sur GPT-5.5 : identifiant gpt-5.5, positionnement pour le code et le travail professionnel, niveaux de raisonnement none, low, medium, high et xhigh, fenêtre de contexte de 1 million de tokens, sortie maximale de 128 000 tokens, latence rapide et prise en charge de Functions, Web search, File search et Computer use.

Cela ne suffit pas à calculer le coût de production. Le guide API d’OpenAI recommande, pour les workflows longs ou intensifs en outils, de comparer les modèles sur l’exactitude, la consommation de tokens et la latence de bout en bout. En pratique, le coût réel dépendra donc du nombre de tokens d’entrée et de sortie, des appels d’outils, des relances, des échecs et du temps total nécessaire pour obtenir une réponse exploitable.

Le benchmark interne d’Anthropic : intéressant, mais pas décisif ici

Anthropic met aussi en avant un benchmark interne de type research agent. Selon l’entreprise, Claude Opus 4.7 atteint un score total ex aequo au plus haut niveau sur six modules, à 0,715, et progresse dans le module General Finance de 0,767 avec Opus 4.6 à 0,813 avec Opus 4.7.

C’est un signal utile sur l’évolution de Claude dans sa propre famille de modèles, en particulier pour les tâches longues et financières. Mais ce n’est pas un face-à-face public, contrôlé et indépendant entre GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 ; il ne remplace donc pas les comparaisons croisées ni vos propres évaluations.

Comment choisir selon votre workflow

Testez GPT-5.5 en premier si votre produit agit comme un agent

GPT-5.5 est le candidat naturel si votre application enchaîne des étapes, appelle des outils, navigue sur le web, manipule des fichiers, utilise un terminal ou pilote une interface. Les benchmarks où il ressort devant sont précisément orientés vers ces usages longs et outillés. La documentation OpenAI confirme aussi la prise en charge de Functions, Web search, File search et Computer use pour GPT-5.5.

Testez Claude Opus 4.7 en premier si la qualité de raisonnement prime

Claude Opus 4.7 doit passer en tête de votre banc d’essai si vos tâches relèvent du raisonnement difficile, de la finance, de la correction de code ou d’une revue très stricte. Les signaux publics favorables se concentrent sur GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et FinanceAgent v1.1.

Il a aussi un avantage de prix affiché quand la charge est très riche en sortie : BenchLM liste Claude Opus 4.7 à 25 $ par million de tokens générés, contre 30 $ pour GPT-5.5.

Ne tranchez pas sans test interne

Les benchmarks publics servent très bien à prioriser les essais. Ils servent beaucoup moins bien à signer une décision de production. La méthode la plus robuste consiste à reprendre vos vraies tâches, vos prompts, vos données, vos outils autorisés, vos réglages de raisonnement et vos critères de notation, puis à comparer les modèles dans des conditions identiques. La mise en garde de LLM Stats sur les scores auto-déclarés en high reasoning tier explique justement pourquoi ces variables doivent être contrôlées.

Mesurez au minimum le taux de réussite, les types d’erreurs, la consommation de tokens, les reprises nécessaires et la latence de bout en bout. C’est aussi la recommandation explicite du guide GPT-5.5 d’OpenAI pour les workflows longs ou intensifs en outils : benchmarker face aux autres modèles sur l’exactitude, la consommation de tokens et la latence totale.

Le meilleur choix peut être de ne pas choisir

Un déploiement sérieux n’a pas forcément besoin d’un seul modèle. Si vos tests internes confirment la complémentarité observée dans les benchmarks publics, vous pouvez router les tâches de raisonnement, de finance et de correction de code difficile vers Claude Opus 4.7, et les tâches de navigation, terminal, OS et agents outillés vers GPT-5.5.

C’est souvent plus réaliste qu’un choix binaire. Les données disponibles ne disent pas qu’un modèle domine tout. Elles disent que chaque modèle semble plus confortable dans certains terrains de jeu.

Conclusion

Le constat le plus solide aujourd’hui est simple : Claude Opus 4.7 montre un léger avantage global dans les agrégations de benchmarks disponibles, surtout sur le raisonnement, la finance et les tâches de revue ; GPT-5.5 ressort plus fort sur les workflows longs, outillés et agentiques.

Pour démarrer vite, testez Claude Opus 4.7 sur GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et les tâches financières ; testez GPT-5.5 sur le terminal, la navigation, les environnements OS et les agents qui appellent beaucoup d’outils. Pour trancher en production, revenez toujours à vos propres données, votre budget tokens, vos exigences de latence et vos évaluations internes.

Verdict express

• Pour le raisonnement difficile, l’analyse financière, la correction de code et les tâches de revue exigeantes, Claude Opus 4.7 mérite d’être testé en premier. LLM Stats place ses avantages du côté de GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et FinanceAgent v1.1.
• Pour la navigation web, le terminal, l’usage d’un système d’exploitation, les appels d’outils et les agents longs en plusieurs étapes, GPT-5.5 doit être très haut dans la liste de test. Les signaux publics le favorisent sur BrowseComp, CyberGym, OSWorld-Verified et Terminal-Bench 2.0.
• Côté prix, Claude Opus 4.7 est moins cher en sortie ; côté fiche technique disponible, GPT-5.5 est mieux documenté dans les sources OpenAI. BenchLM liste les deux modèles à 5 $ en entrée par million de tokens, avec 25 $ en sortie pour Claude Opus 4.7 contre 30 $ pour GPT-5.5, tandis que la page modèles d’OpenAI détaille le contexte, la sortie maximale, la latence et les outils de GPT-5.5.

Comparatif rapide

Ce que les benchmarks racontent vraiment

La séparation est assez nette. LLM Stats place les avances de Claude Opus 4.7 dans les tests lourds en raisonnement et en validation, comme GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et FinanceAgent v1.1. À l’inverse, les avances de GPT-5.5 se concentrent sur des tests d’usage d’outils de longue durée, notamment Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified et CyberGym.

C’est plus utile qu’un simple classement général. Si votre produit demande surtout de résoudre des problèmes complexes, d’analyser des données financières, de réparer du code ou de produire une réponse qui passera une revue stricte, Claude Opus 4.7 envoie de meilleurs signaux publics. Si votre produit ressemble davantage à un agent qui navigue, manipule un terminal, interagit avec une interface ou enchaîne des appels d’outils, GPT-5.5 paraît mieux placé dans les benchmarks disponibles.

Quelques scores publics : une boussole, pas un verdict

Webreactiva publie des exemples de scores qui illustrent cette spécialisation. Ils sont utiles pour comprendre la direction du signal, mais ils doivent être lus avec les réserves de BenchLM et LLM Stats sur les données partielles et les méthodologies non parfaitement alignées.

Le motif général rejoint celui de LLM Stats : GPT-5.5 se distingue davantage sur le terminal, la navigation et les environnements OS, tandis que Claude Opus 4.7 ressort mieux sur SWE-Bench Pro, MCP Atlas, le raisonnement et la finance. Mais ces chiffres ne doivent pas être transformés en classement définitif : les comparaisons publiques ne correspondent pas à un test unique, contrôlé de bout en bout, avec les mêmes paramètres pour les deux modèles.

Prix, tokens et documentation : attention au coût réel

Sur les prix affichés, BenchLM indique que les deux modèles coûtent 5 $ en entrée par million de tokens. La différence se fait en sortie : 30 $ par million de tokens pour GPT-5.5, contre 25 $ pour Claude Opus 4.7. La page de comparaison de LLM Stats présente également Claude Opus 4.7 comme environ 1,1 fois moins cher par token.

La fiche modèles d’OpenAI donne davantage de détails opérationnels sur GPT-5.5 : identifiant gpt-5.5, positionnement pour le code et le travail professionnel, niveaux de raisonnement none, low, medium, high et xhigh, fenêtre de contexte de 1 million de tokens, sortie maximale de 128 000 tokens, latence rapide et prise en charge de Functions, Web search, File search et Computer use.

Cela ne suffit pas à calculer le coût de production. Le guide API d’OpenAI recommande, pour les workflows longs ou intensifs en outils, de comparer les modèles sur l’exactitude, la consommation de tokens et la latence de bout en bout. En pratique, le coût réel dépendra donc du nombre de tokens d’entrée et de sortie, des appels d’outils, des relances, des échecs et du temps total nécessaire pour obtenir une réponse exploitable.

Le benchmark interne d’Anthropic : intéressant, mais pas décisif ici

Anthropic met aussi en avant un benchmark interne de type research agent. Selon l’entreprise, Claude Opus 4.7 atteint un score total ex aequo au plus haut niveau sur six modules, à 0,715, et progresse dans le module General Finance de 0,767 avec Opus 4.6 à 0,813 avec Opus 4.7.

C’est un signal utile sur l’évolution de Claude dans sa propre famille de modèles, en particulier pour les tâches longues et financières. Mais ce n’est pas un face-à-face public, contrôlé et indépendant entre GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 ; il ne remplace donc pas les comparaisons croisées ni vos propres évaluations.

Comment choisir selon votre workflow

Testez GPT-5.5 en premier si votre produit agit comme un agent

GPT-5.5 est le candidat naturel si votre application enchaîne des étapes, appelle des outils, navigue sur le web, manipule des fichiers, utilise un terminal ou pilote une interface. Les benchmarks où il ressort devant sont précisément orientés vers ces usages longs et outillés. La documentation OpenAI confirme aussi la prise en charge de Functions, Web search, File search et Computer use pour GPT-5.5.

Testez Claude Opus 4.7 en premier si la qualité de raisonnement prime

Claude Opus 4.7 doit passer en tête de votre banc d’essai si vos tâches relèvent du raisonnement difficile, de la finance, de la correction de code ou d’une revue très stricte. Les signaux publics favorables se concentrent sur GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et FinanceAgent v1.1.

Il a aussi un avantage de prix affiché quand la charge est très riche en sortie : BenchLM liste Claude Opus 4.7 à 25 $ par million de tokens générés, contre 30 $ pour GPT-5.5.

Ne tranchez pas sans test interne

Les benchmarks publics servent très bien à prioriser les essais. Ils servent beaucoup moins bien à signer une décision de production. La méthode la plus robuste consiste à reprendre vos vraies tâches, vos prompts, vos données, vos outils autorisés, vos réglages de raisonnement et vos critères de notation, puis à comparer les modèles dans des conditions identiques. La mise en garde de LLM Stats sur les scores auto-déclarés en high reasoning tier explique justement pourquoi ces variables doivent être contrôlées.

Mesurez au minimum le taux de réussite, les types d’erreurs, la consommation de tokens, les reprises nécessaires et la latence de bout en bout. C’est aussi la recommandation explicite du guide GPT-5.5 d’OpenAI pour les workflows longs ou intensifs en outils : benchmarker face aux autres modèles sur l’exactitude, la consommation de tokens et la latence totale.

Le meilleur choix peut être de ne pas choisir

Un déploiement sérieux n’a pas forcément besoin d’un seul modèle. Si vos tests internes confirment la complémentarité observée dans les benchmarks publics, vous pouvez router les tâches de raisonnement, de finance et de correction de code difficile vers Claude Opus 4.7, et les tâches de navigation, terminal, OS et agents outillés vers GPT-5.5.

C’est souvent plus réaliste qu’un choix binaire. Les données disponibles ne disent pas qu’un modèle domine tout. Elles disent que chaque modèle semble plus confortable dans certains terrains de jeu.

Conclusion

Le constat le plus solide aujourd’hui est simple : Claude Opus 4.7 montre un léger avantage global dans les agrégations de benchmarks disponibles, surtout sur le raisonnement, la finance et les tâches de revue ; GPT-5.5 ressort plus fort sur les workflows longs, outillés et agentiques.

Pour démarrer vite, testez Claude Opus 4.7 sur GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas et les tâches financières ; testez GPT-5.5 sur le terminal, la navigation, les environnements OS et les agents qui appellent beaucoup d’outils. Pour trancher en production, revenez toujours à vos propres données, votre budget tokens, vos exigences de latence et vos évaluations internes.