La gamme de modèles Claude
Anthropique propose trois niveaux de modèles, chacun optimisé pour un compromis différent entre performance, coût et vitesse.
Claude Opus 4
Le plus capable — Pour les tâches complexes nécessitant un raisonnement profond.
- Forces : Raisonnement complexe, code avancé, analyse nuancée, tâches multi-étapes
- Contexte : 200K tokens (1M avec extended thinking)
- Latence : La plus élevée
- Coût : Le plus élevé
- Cas d'usage : Architecture logicielle, recherche complexe, code critique, agents autonomes
Claude Sonnet 4
Le meilleur rapport qualité/prix — Idéal pour la majorité des tâches professionnelles.
- Forces : Excellent en code, rédaction, analyse, très bon raisonnement
- Contexte : 200K tokens
- Latence : Modérée
- Coût : Intermédiaire
- Cas d'usage : Développement au quotidien, rédaction, résumés, chatbots, RAG
Claude Haiku 3.5
Le plus rapide et économique — Pour les tâches simples à haute fréquence.
- Forces : Rapidité, coût minimal, bon pour les tâches structurées
- Contexte : 200K tokens
- Latence : Très faible
- Coût : Le plus bas
- Cas d'usage : Classification, extraction, modération, pré-filtrage, chatbot simple
Guide de décision rapide
| Critère | Opus 4 | Sonnet 4 | Haiku 3.5 |
|---|---|---|---|
| Raisonnement complexe | ★★★ | ★★☆ | ★☆☆ |
| Qualité du code | ★★★ | ★★★ | ★★☆ |
| Vitesse | ★☆☆ | ★★☆ | ★★★ |
| Coût | $$$ | $$ | $ |
| Suivi d'instructions | ★★★ | ★★★ | ★★☆ |
Stratégie recommandée
Pour un produit en production
1. Commencez avec Sonnet pour le prototypage et le développement 2. Upgradez vers Opus uniquement pour les tâches où Sonnet échoue 3. Déléguez à Haiku les tâches simples et à haut volume
Architecture multi-modèle
Un pattern courant est le routage intelligent :
Requête entrante → Classifier (Haiku) → Simple : Haiku
→ Moyen : Sonnet
→ Complexe : OpusQuand upgrader vers Opus ?
- La tâche nécessite un raisonnement sur plus de 5 étapes
- Des erreurs subtiles apparaissent avec Sonnet
- La tâche implique une compréhension profonde du contexte
- Vous construisez un agent avec des décisions critiques
Quand Haiku suffit
- Classification binaire ou catégorielle
- Extraction de données structurées depuis un format connu
- Modération de contenu
- Résumés courts et factuels
- Pré-filtrage avant un modèle plus puissant