Guerre des prix : Opus 5.5 et GPT-6 surtout moins chers
Le 22 septembre 2026, les deux plus grands laboratoires d’IA lancent leurs nouveaux modèles le même jour. Anthropic publie Claude Opus 5.5, OpenAI lance GPT-6 Sol et Luna. Et celui qui juxtapose les deux annonces voit que la vraie nouvelle est deux fois la même. Pas les benchmarks, mais le tarif. Les deux laboratoires promettent essentiellement la même chose : un peu plus pour beaucoup moins cher. La question est ce que cela dit sur la direction que prend cette course.
Anthropic : le haut de gamme à 40 % de moins
Claude Opus 5.5 coûte 4 dollars par million de tokens en entrée et 20 dollars par million en sortie, 20 % de moins qu’Opus 5. Les cache reads, la relecture de texte que le modèle a déjà traité, baissent à 0,20 dollar par million, 60 % moins chers. Et puis il y a la déclaration de coûts totaux d’Anthropic elle-même : « It performs at the level of Claude Fable 5.1 on most work and costs 40% less to run than Opus 5. » Trois pourcentages différents donc, pour trois choses différentes : 20 % sur les tokens, 60 % sur le cache, 40 % sur le coût d’exécution total du travail typique.
Les performances sont bien là, comme le montre l’analyse de The Decoder : 66,4 % sur Terminal-Bench 4.0, où Fable 5.1 s’était arrêté à 55,8 %, 67,7 % sur Humanity’s Last Exam avec outils, et 58 points sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, le plus haut jamais mesuré. Anthropic promet en outre une amélioration du style d’écriture stéréotypé que les critiques ont baptisé « Claudish » : le modèle place selon l’entreprise « the most important information first », utilise moins de jargon et suit mieux les instructions d’écriture. Les premiers testeurs ont jugé les réponses « clearer and easier to understand ».
Le côté sécurité reste au niveau de Fable 5.1 : les tâches sensibles de cybersécurité sont redirigées vers Opus 4.8, pour la biologie s’applique le Life Sciences Verification Program, et « preserved thinking » doit empêcher la distillation par les concurrents. Un watermarking conforme au règlement européen sur l’IA (AI Act) y est inclus. Le modèle est immédiatement disponible sur AWS, Google Cloud, Azure et la plateforme Claude, sous l’ID de modèle claude-opus-5-5. Tweakers aussi a relayé la sortie, avec la baisse de prix comme titre. À juste titre.
OpenAI : moitié prix, même intelligence
OpenAI remplace le même jour GPT-5.6 Sol et Luna par GPT-6 Sol et Luna, et là le message est encore plus cru : les tarifs sont réduits de moitié, les scores non. Sol passe de 4/20 à 2/10 dollars par million de tokens, Luna de 0,20/1,20 à 0,10/0,50 dollars. The Decoder a mis les benchmarks côte à côte et a résumé ainsi les chiffres d’Artificial Analysis :
“GPT-6 Sol and Luna cut per-task costs in half compared to their predecessors, but intelligence scores stay at GPT-5.6 levels, with gains in some evaluations and regressions in others.”
Traduction libre : GPT-6 Sol et Luna réduisent les coûts par tâche de moitié par rapport à leurs prédécesseurs, mais les scores d’intelligence restent au niveau de GPT-5.6, avec des gains sur certaines évaluations et des régressions sur d’autres. Concrètement, Sol passe de 47 à 48 points, un point d’avance, et Luna reste stable à 37. Sur les benchmarks GDPval pour le travail de connaissance, il y a même des régressions.
Le positionnement est clair : Sol pour les tâches complexes récurrentes comme la révision de code, le débogage et l’analyse, Luna pour les gros volumes et le travail délimité. Mais il y a un pli notable, car Luna à effort maximal égale Sol en « xhigh » et coûte 78 % de moins. OpenAI cannibalise ainsi son propre modèle plus cher. Les nouveaux modèles sont dans ChatGPT Work et Codex pour les abonnés payants et dans l’API en tant que gpt-6-sol et gpt-6-luna ; les utilisateurs gratuits obtiennent Luna sur desktop. TechCrunch a couvert le lancement.
La nouvelle liste de prix en bref
Tous les montants par million de tokens, ancien prix entre parenthèses :
| Modèle | Input par Mtok | Output par Mtok | Changement |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 4 dollars (était 5) | 20 dollars (était 25) | tokens 20 % moins chers, coûts totaux selon Anthropic 40 % moins élevés |
| GPT-6 Sol | 2 dollars (était 4) | 10 dollars (était 20) | divisé par deux |
| GPT-6 Luna | 0,10 dollar (était 0,20) | 0,50 dollar (était 1,20) | divisé par deux, la sortie baisse même un peu plus |
L’arme n’est plus l’intelligence, mais le prix
Mettez les deux sorties côte à côte et vous voyez où se déplace la concurrence : de « qui est le plus intelligent » à « qui est le moins cher par tâche ». OpenAI réduit ses tarifs de moitié sans gain d’intelligence notable. Anthropic abaisse le coût du niveau supérieur de quarante pour cent. Ce n’est pas une coïncidence, c’est le même mouvement depuis deux directions, et cela rime avec le précédent changement de tarif de Fable 5.1, où la vraie nouvelle était aussi dans la liste de prix. Le motif se répète.
Pour les utilisateurs et les entreprises, c’est simplement une bonne nouvelle : le même calcul devient plus avantageux à quelques mois d’intervalle. Mais deux choses méritent votre attention. Premièrement : les petits caractères par tâche. Chez OpenAI, il y a des régressions sur les benchmarks de travail de connaissance, donc celui qui déploie GPT-6 pour précisément ce type de travail peut globalement régresser. Chez Anthropic, les tâches sensibles de cybersécurité sont redirigées vers Opus 4.8, ce qui pour ce créneau signifie que vous ne recevez pas toujours le nouveau modèle qui figure sur la facture. Deuxièmement : le fait que le prix soit désormais l’arme suggère que les sauts de capacité pure deviennent rares, ou délibérément tempérés. La semaine dernière encore, Anthropic a publié des mesures rendant son propre rythme vérifiable ; quelques jours plus tard, l’argument de vente n’est pas un saut mais une remise. Ces deux faits vont ensemble de façon suspecte.
Pratiquement : celui qui a choisi un abonnement IA ou un budget API avant cette semaine peut refaire son calcul. Comment faire correctement ce calcul, avec le décompte et non l’affichage comme point de départ, nous l’avons exposé plus tôt dans ce qu’une IA coûte réellement pour une entreprise. Les chiffres de cet article sont depuis hier déjà dépassés, dans le sens favorable. C’est précisément le point.
