Claude Opus 5 vs Sonnet 5 : lequel utiliser ?

Pourquoi je ne réponds pas à ça avec une fiche technique

Ne faites jamais confiance à la liste de prix. C'est la seule habitude que trois ans à déployer des agents IA sur les files d'attente support d'autres personnes m'aient apprise. J'ai vu un utilisateur en essai enchaîner douze conversations de test propres et adorer chaque réponse. Puis il a ouvert la page de facturation, et a déposé une demande d'annulation dans la foulée. Entre ces deux moments, rien n'avait changé dans le produit. Ce qui avait changé, c'est juste que le chiffre abstrait à l'unité était devenu une vraie facture.

Le même piège se cache dans la question Claude Opus 5 vs Sonnet 5. Par million de tokens, Opus 5 affiche $5 en entrée et $25 en sortie. Pour Sonnet 5, la liste indique $3 et $15. Arrêtez-vous de lire là et vous choisissez Sonnet, et une bonne partie de ceux qui font ça finiront par dépenser plus.

L'ordre de cet article est donc le suivant : d'abord les spécifications, ensuite les benchmarks, puis à quoi ressemble réellement la facture. Il se termine par une règle de routage applicable dès cet après-midi.

Ce qu'est Claude Opus 5

Claude Opus 5 a été lancé le 24 juillet 2026, et Anthropic le décrit comme se rapprochant de l'intelligence de pointe de Claude Fable 5 à moitié prix. L'id API est claude-opus-5, il dispose d'une fenêtre de contexte de 1M de tokens avec une sortie maximale de 128k, et la date de connaissances fiable se situe en mai 2026.

Le positionnement ici est inhabituellement direct. La documentation d'Anthropic vous dit de commencer par Claude Opus 5 pour le codage agentique complexe et le travail en entreprise, et de ne monter vers Fable 5 que lorsque vous avez besoin du plafond absolu. Détail à souligner : Sonnet 5 n'apparaît nulle part dans cette recommandation.

Le prix n'a pas bougé depuis Opus 4.8, il reste à $5 et $25. Ce qui a bougé, c'est le comportement. Le thinking est désormais activé par défaut, ce qui signifie qu'une requête qui tournait auparavant sans thinking dépensera désormais des tokens en raisonnement, sauf indication contraire. J'ai décortiqué tout le chemin de mise à niveau dans mon test d'Opus 5, et le face-à-face avec Fable 5 couvre le niveau au-dessus.

Ce qu'est Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 est sorti le 30 juin 2026, présenté comme "le modèle Sonnet le plus agentique à ce jour" et, selon les mots mêmes d'Anthropic, proche d'Opus 4.8 en performance mais à des prix plus bas. Le contexte de 1M est identique, tout comme le plafond de sortie de 128k. Cinq niveaux d'effort pour les deux également. C'est aussi le modèle par défaut sur les forfaits Free et Pro de Claude, ce qui en fait le Claude que la plupart des gens utilisent sans jamais l'avoir choisi.

Deux choses sont faciles à manquer à son sujet.

D'abord, l'ancre de comparaison est Opus 4.8, pas Opus 5. Sonnet 5 a été lancé trois semaines et demie avant qu'Opus 5 n'existe, donc Anthropic n'a jamais publié de comparaison de Sonnet 5 face à Opus 5. Chaque comparaison que vous lisez, celle-ci comprise, est assemblée à partir de deux lancements distincts.

Ensuite, les scores de benchmark phares de Sonnet 5 sont publiés sous forme d'image sur la page produit, pas en texte. Le 27 juillet, j'ai revérifié le billet de lancement, la page produit et aussi la documentation, et les chiffres restent enfermés dans un PNG. Donc partout où je cite un chiffre de Sonnet 5 ci-dessous, il vient de la system card d'Opus 5 d'Anthropic ou d'une évaluation indépendante, jamais d'un chiffre que je n'ai pas pu vérifier. Le regard plus approfondi sur le modèle lui-même se trouve dans mon test de Sonnet 5, tandis que le tour d'horizon des alternatives couvre ce qui d'autre correspond à ce créneau.

La comparaison des spécifications

Tout ce qui suit provient du tableau comparatif des modèles d'Anthropic et de la documentation des prix, plus le guide de migration.

Quatre de ces lignes changent selon la façon dont vous construisez, pas seulement ce que vous payez.

L'écart de date de connaissances est de quatre mois, et il va dans un sens qu'on n'attend peut-être pas : c'est le modèle cher qui est le plus récent ici. Opus 5 connaît jusqu'à mai 2026, tandis que Sonnet 5 s'arrête en janvier.

Le plancher de cache de 512 tokens d'Opus 5 est la moitié de celui de Sonnet 5. Les prompts système courts qui étaient silencieusement non-cachables chez Sonnet deviennent cachables chez Opus, et un hit de cache coûte 10% de l'entrée de base. Sur une charge de travail à haute fréquence et prompts courts, cela réduit discrètement l'écart de prix.

Le mode rapide est exclusif à Opus. À $10 / $50 pour environ 2,5x la vitesse de sortie, le mode rapide reste un aperçu de recherche réservé à l'API first-party, donc il est hors de portée pour Bedrock et les clouds partenaires.

Et role: "system" dans le tableau messages fonctionne sur Opus 5, alors que ce n'est pas pris en charge sur Sonnet 5. Si vous reconstruisiez tout l'historique des messages juste pour mettre à jour des instructions en cours de route, Opus 5 vous permet d'arrêter ça, et sans perdre les hits de cache de prompt des tours précédents. C'est une vraie simplification du chemin de code, et c'est aussi le genre de détail qui n'apparaît jamais sur un graphique de benchmark. Pour choisir une API entre fournisseurs plutôt qu'au sein d'un seul, ma comparaison des trois API couvre le champ plus large.

En capacité, ce n'est pas serré

La system card d'Opus 5 d'Anthropic est le seul endroit où les deux modèles sont mesurés sur le même protocole, et les écarts y sont larges.

Frontier-Bench est la ligne sur laquelle il faut s'attarder. C'est le successeur de Terminal-Bench 2.1, 74 tâches plus difficiles s'exécutant dans des environnements terminal conteneurisés, et Opus 5 score plus de deux fois et demie ce que score Sonnet 5. Un écart de niveau ne décrit pas ça. Pour ce genre de travail, c'est une classe d'outil différente.

Deux mises en garde honnêtes à ce sujet. Anthropic indique dans la system card que les classificateurs de sécurité d'Opus 5 ont signalé et refusé 5% des appels API dans cette évaluation, avec repli sur Opus 4.8. Et sur la ligne sécurité, les deux modèles tiennent bon : aucun n'a produit d'exploit fonctionnel dans l'évaluation Firefox 147, et avec le mode auto activé, aucune attaque par injection de prompt n'a réussi contre l'un ou l'autre sur 129 environnements d'usage navigateur.

Voici maintenant la partie qui tranche

La capacité n'a jamais vraiment été la question ici. Avec un budget illimité, on ferait simplement tourner Fable 5 pour tout. La vraie question est ce que coûte un travail terminé, et c'est l'endroit où les deux modèles cessent de se comporter comme leurs étiquettes de prix.

Artificial Analysis a fait tourner les deux sur AA-Briefcase, un benchmark de travail intellectuel de long horizon construit autour de projets de plusieurs semaines avec des milliers de fichiers sources. Anthropic reproduit ensuite les résultats dans la system card d'Opus 5.

Opus 5 rafle les trois premières places, 1720, 1693 et 1606 Elo, pour max, xhigh et high dans cet ordre. Sonnet 5 en max se situe à 1386, ce qui est en dessous d'Opus 5 en medium (1470). Vient ensuite le graphique des coûts :

Alignez les deux et le résultat devient inconfortable pour le modèle bon marché :

Opus 5 en high bat Sonnet 5 en max sur la qualité, et coûte $4 de moins par tâche en le faisant. Opus 5 en medium le bat encore, pour environ un tiers du prix. Le nombre de tours explique pourquoi : Sonnet 5 en max a fait en moyenne 183 tours par tâche, le plus élevé de tous les modèles du graphique, contre 103 pour Opus 5 en max.

Là où l'inverse est vrai

Je préfère le signaler plutôt que de vous laisser le découvrir plus tard. Sur les tâches courtes, l'ordre s'inverse. Le passage de l'Intelligence Index d'Artificial Analysis le dit crûment :

"Frontier intelligence with reduced cost: Claude Opus 5 (max) costs $2.03 on average per Intelligence Index task, below Claude Fable 5 (with fallback) at $2.75, but still above Claude Opus 4.8 (max) at $1.80 and Claude Sonnet 5 (max) at $1.53. However, at high and xhigh reasoning efforts Opus 5 can outperform both Opus 4.8 and Claude Sonnet 5 at a lower cost per task"

Artificial Analysis, X

Donc sur des tâches à l'échelle de l'index, Sonnet 5 en max est le modèle le moins cher, $1,53 contre $2,03. Sur du travail agentique de plusieurs heures, ce même modèle devient presque le plus onéreux du tableau. La durée de la tâche est la charnière. Court et superficiel favorise Sonnet, long et profond favorise Opus, et il n'existe pas de réponse unique « lequel est le moins cher » qui survive aux deux cas.

Faites vos propres calculs

Les tarifs affichés sont la partie facile. Le multiplicateur est ce que les gens sautent, alors ce calculateur vous force à le régler vous-même. Faites-le glisser jusqu'à ce qu'il reflète combien de tokens de sortie en plus le modèle bon marché a besoin pour terminer le même travail, puis observez où les deux lignes se croisent.

Deux choses à garder honnêtes là-dessus. Le multiplicateur ne s'applique qu'à la sortie, donc il sous-estime un peu l'écart, car plus de tours signifie aussi relire davantage d'entrée. Et ceci est de l'arithmétique sur des prix catalogue, pas un benchmark : le prompt caching, la remise de la Batch API et la forme de votre propre prompt feront tous bouger le chiffre réel.

Le mécanisme que ça encode n'a rien de théorique. Un développeur l'a mesuré directement :

"Sonnet is supposed to be the cheaper model, but on the harder task it:

Cheaper per token does not always mean cheaper per completed task."

took longer

wrote more code

used more than twice the output tokens

needed more fixes

still cost more than Fable

shricodev, Reddit

Le curseur d'effort est la vraie décision

Voici la reformulation que j'aurais aimé qu'on me donne : vous ne choisissez pas entre deux modèles, vous choisissez un point sur un curseur d'effort en cinq crans, et le nom du modèle se situe en aval de ce choix.

Les deux modèles acceptent low, medium, high, xhigh et max, et les deux ont high par défaut sur l'API. L'étendue que produit ce réglage est énorme. Sur l'exécution AA-Briefcase d'Anthropic elle-même, Opus 5 va de 1223 Elo en low jusqu'à 1720 en max, et le coût va de $1,78 à $17,79. Au sein d'un seul id de modèle, c'est une plage de coût de 10x. L'erreur est de l'appeler « Claude Opus 5 » comme s'il n'avait qu'un seul profil de performance.

C'est pourquoi la règle la plus tranchante issue de la première semaine porte sur le curseur, et non sur le niveau :

"The cost per task chart is telling me that I should never use Sonnet 5 above medium effort level - Opus always performs better for a given cost. So I guess the takeaway is that if Sonnet 5 medium isn't good enough for you, switch models, not effort levels."

doctoboggan, Hacker News

D'autres développeurs sont arrivés à la même politique de façon indépendante :

"If I'm using medium or low reasoning, I use Sonnet 5. If high or above, I use Opus 4.8. (Before 5, I was never using Sonnet. This is a Sonnet 5 vs Opus 4.8 comparison.)"

furyofantares, Hacker News

Appliqué à la gamme actuelle, cela donne : Sonnet 5 en low ou medium, Opus 5 en high et au-delà, et jamais Sonnet 5 en max. Si votre instinct vous dit de monter l'effort de Sonnet, c'est le signal de changer de modèle à la place. La documentation sur l'effort le confirme de l'autre côté : la consigne d'Anthropic pour Opus 5 s'est éloignée du « commencer à xhigh » de l'ère 4.x, pour commencer à high et recourir à low et medium comme principal levier de coût.

Compléments pratiques, si vous intégrez ça dans un flux de travail : mon guide de sélection de modèle et les notes sur la fenêtre de contexte. Aussi le tour d'horizon de Claude Code plus large.

Ce que les gens font réellement : Opus planifie, Sonnet exécute

Demandez aux développeurs lequel des deux ils ont choisi et la plupart refuseront la question. Le schéma dominant de la première semaine est un pipeline à deux modèles.

Il sert aussi de correctif pour la plainte la plus courante sur Opus 5, l'épuisement de la limite de plan :

"Control which subagents get spawned on your workflows. Opus 5 is spawning Opus 5 (most probably) and eating up your usage. Get a grip of the promo and use Opus 5 to orchestrate and Sonnet 5 to implement and that's it."

PA100T0, Reddit

Cet épuisement est réel, et il est signalé de façon répétée. Un utilisateur du forfait à $20 a chiffré l'échange dans l'autre sens : « Je confirme, je lui ai fait faire une chose que je faisais faire à Sonnet 5, et ça a consommé genre 15% de ma limite d'usage Pro. » D'autres disent l'inverse et n'arrivent pas du tout à entamer leur quota Max avec ça, donc traitez les retours sur les limites de plan comme dépendants de la charge de travail, pas comme un fait établi.

Ce schéma a un mode d'échec honnête, et celui-là a même un nom :

"Sonnet 5 is great at following concrete specs but will fill in gaps with reasonable-sounding defaults that quietly diverge from what Opus intended."

Agent007_MI9, Reddit

Le correctif ici, c'est un cahier des charges plus serré, pas un meilleur modèle. Comme le disait une réponse dans ce fil, un plan suffisamment détaillé pour que l'implémentation devienne mécanique ne dérivera pas, peu importe quel modèle l'exécute. Si vous construisez bien ce pipeline, Claude Skills et subagents en sont les conteneurs, et ma comparaison skills contre subagents détaille qui fait quoi.

Un écueil concret à connaître avant de construire dessus. Des développeurs sur r/ClaudeCode rapportent une instruction codée en dur dans les binaires récents de Claude Code qui décourage spécifiquement Opus 5 de déléguer à des sous-agents, ce qui pourrait discrètement saper une configuration Opus-planifie-Sonnet-exécute. Il vaut la peine de vérifier votre propre version avant de supposer que le routage a bien lieu. Mes notes sur les outils MCP et sur les bonnes pratiques Claude Code couvrent la plomberie environnante.

Le cas de Sonnet 5, plaidé équitablement

J'ai passé l'essentiel de cet article à expliquer pourquoi le modèle cher est souvent le bon marché, alors laissez-moi rendre justice à l'autre camp, parce que le soutien qu'il reçoit est réel.

"I daily drive Sonnet 5/medium because it gets most things right most of the time at first try, while costing a lot less than Fable.

Opus can give better results on architectural/concept tasks and I use it sparingly, but it still costs more than Sonnet 5. Opus 5 seems to achieve results very close to Fable 5 while costing less (keeps Opus 4.8 pricing IIUC), but still more than Sonnet 5 then."

plqbfbv, Hacker News

Sonnet 5 gagne nettement sur quatre points. Selon la propre notation de latence d'Anthropic, c'est le modèle le plus rapide, ce qui compte énormément pour tout ce qui est destiné à l'utilisateur. Sur les paliers Free et Pro de Claude, il est gratuit et par défaut. Il est vraiment moins cher sur du travail court, superficiel et à haut volume, ce qui décrit la majorité du trafic en production. Et en low ou medium sur une tâche bien spécifiée, la différence de qualité ne se voit fréquemment pas dans le résultat.

Il existe aussi une véritable frange qui soutient que le niveau intermédiaire ne devrait pas exister du tout, et le lancement d'Opus 5 a aiguisé cet argument :

"Seeing Opus 5 vs Sonnet 5 or even Sol vs Terra, I really think it doesn't make sense having mid tier models, just train top tier and low tier, AI labs saves money and users have 1 less model to choose/try/discard, no?"

Ivan Fioravanti, X

Je ne suis pas d'accord avec ça, et ma raison est le schéma de routage vu plus haut : les systèmes en production sont multi-agents, donc des forces orthogonales battent une échelle d'intelligence unique. Ça reste néanmoins un argument vivant, et pas marginal. Si vous voulez élargir le champ au-delà d'Anthropic, mes tours d'horizon des alternatives à GPT-5.6 Sol et des alternatives à Kimi K3 couvrent les concurrents les plus proches, tout comme le test de Gemini 3.6 Flash.

Alors, lequel utiliser

Le choix se fait ici en fonction de la tâche, pas de la préférence :

Deux anti-recommandations, dites clairement. Ne faites pas tourner Sonnet 5 en max. Chaque jeu de données que j'ai trouvé pointe dans la même direction : à ce réglage, vous payez le prix Opus pour des résultats à l'échelle Sonnet. Et ne mettez pas non plus Opus 5 par défaut sur max. Sur chaque graphique ici, c'était le réglage le plus cher, alors que high ou xhigh battaient l'essentiel du champ pour une fraction de ce prix.

Si aucun des deux ne convient, les alternatives à Claude et mon tour d'horizon des meilleurs agents IA couvrent le marché plus large.

Pour l'outillage autour du modèle, les meilleurs assistants de codage IA couvre les éditeurs dans lesquels vivent ces modèles, et les CLI de codage agentique est le pendant côté terminal.

Les coûts sur les paliers grand public vivent dans mes décryptages des prix de Claude Code et des prix de Cowork. En dessous de Sonnet, il existe encore un palier moins cher, que j'ai couvert dans Haiku dans Claude Code.

Si le modèle doit répondre à de vrais clients

Tout ce qui précède suppose que c'est vous qui tenez le curseur d'effort. Quand le plan est une file d'attente support, cette hypothèse s'effondre et tout le cadrage change.

Un client se moque que vous ayez routé sa question de remboursement en medium. Ce qui l'intéresse, c'est si la réponse était correcte. Et les deux chiffres qui tranchent ça ne figurent sur aucun des classements ci-dessus : quelle fraction des tickets l'agent clôt sans un humain, puis à quelle fréquence il dit quelque chose de faux avec assurance. La system card d'Anthropic elle-même note qu'Opus 5 hallucine légèrement plus qu'Opus 4.8 malgré une précision globale supérieure, et c'est exactement le genre de problème qui fait de la prévention des hallucinations en support un enjeu produit plutôt qu'un enjeu de modèle.

Le travail peu reluisant reste le même, quel que soit le Claude choisi. Il commence par l'entraînement sur votre base de connaissances. Vient ensuite le fait de conditionner les réponses à la confiance, et de suivre le taux de résolution honnêtement au lieu de compter le spam auto-clôturé.

Puis il s'agit de garder un humain dans la boucle, et de concevoir quand l'IA passe le relais pour que le client ne sente jamais la couture. Rien de tout ça n'est livré avec une clé API.

Guides pratiques pour le reste : mon tour d'horizon de la déviation de tickets et le texte sur les bonnes pratiques de transfert. Il y a aussi le décryptage coût agent vs agent humain.

Plus sur ce secteur dans mes notes sur l'IA pour le support technique.

Essayez eesel

Si vous êtes arrivé ici parce qu'une file d'attente support est votre destination, alors la réponse honnête à Claude Opus 5 vs Sonnet 5 est que cette décision ne devrait pas vous revenir du tout. eesel choisit et bascule le modèle sous-jacent à votre place. Il simule aussi chaque déploiement contre vos tickets historiques avant qu'il ne touche une conversation en direct, et la facturation se fait à la résolution plutôt qu'au token. Ainsi, le mode d'échec au cœur de tout cet article, où le modèle bon marché finit par gonfler discrètement la plus grosse facture, ne retombe jamais sur vous.

Il se branche sur le helpdesk que vous utilisez déjà et apprend des tickets auxquels vous avez déjà répondu. Et vous pouvez voir ce qu'il aurait répondu sur de vraies conversations passées, avant que qui que ce soit d'externe n'en voie un seul mot. Gratuit à l'essai.