Opus 5.5 contre GPT-6 Sol et Luna : la guerre des prix de l'IA en 90 minutes
Le 22 septembre 2026, Anthropic et OpenAI ont lancé de nouveaux modèles à 90 minutes d'écart, divisant les prix par deux. Ce qui est confirmé, ce qui circule en ligne et pourquoi il vaut mieux les tester vous-même.
Le 22 septembre 2026, deux des laboratoires d'IA les plus suivis au monde ont publié de nouveaux modèles à 90 minutes d'intervalle. Anthropic a d'abord lancé Claude Opus 5.5, puis OpenAI a répondu avec GPT-6 Sol et GPT-6 Luna : même jour, prix réduits de moitié, et la page d'accueil de Hacker News envahie par des milliers de commentaires sur qui remporte le duel. Voici ce que l'on sait avec certitude, ce qui circule en ligne comme rumeur ou benchmark non officiel, et pourquoi cela concerne aussi une PME ou un MSP italien.
Photo : CSIRO (CC BY 3.0), Wikimedia Commons.
Ce qui est confirmé
Le 22 septembre 2026, Anthropic a lancé Claude Opus 5.5 : 20 % moins cher qu'Opus 5 (4 $ par million de tokens en entrée, 20 $ en sortie), avec une lecture du cache en baisse de 60 % à 0,20 $ par million de tokens et une sortie 30 % plus rapide. La fenêtre de contexte reste à 1 million de tokens, le modèle est disponible sur l'API Anthropic, Amazon Bedrock, Google Cloud et Microsoft Foundry, ainsi que sur les offres Pro, Max, Team et Enterprise. Anthropic indique qu'il s'agit de sa première sortie depuis l'essai « We Must Pace the Frontier » publié par Dario Amodei le 12 septembre 2026 (un appel à ralentir le développement de l'IA de pointe pour que la sécurité puisse rattraper son retard), et que le modèle a été testé par des évaluateurs externes comme METR.
Environ 90 minutes plus tard, OpenAI a dévoilé GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux modèles moins chers qui viennent compléter le modèle phare GPT-6 Astra (sorti le 3 septembre 2026). Sol, pensé pour le coding et les agents, coûte 2 $/10 $ par million de tokens, soit la moitié du prix promotionnel de GPT-5.6 Sol ; Luna, pour les tâches à gros volume comme les résumés, descend à 0,10 $/0,50 $. Les deux ont une fenêtre de contexte de 1,05 million de tokens et sont déjà disponibles dans ChatGPT, Codex, l'API et GitHub Copilot.
Sur le benchmark indépendant Artificial Analysis Intelligence Index, Opus 5.5 en puissance de calcul maximale obtient 58 points, le score le plus élevé jamais enregistré : 5 points devant GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1, bloqués à 53. Sur la page d'accueil de Hacker News, le fil sur Opus 5.5 a dépassé 1 700 points et plus de 1 100 commentaires, tandis que celui sur GPT-6 Sol et Luna en a rassemblé presque autant : le temps d'un après-midi, les deux annonces ont occupé toute la une.
Rumeur
Ce qui se dit
Le tableau des benchmarks officiels ne raconte cependant pas toute l'histoire. Le développeur Paweł Huryn gère Bug Hunt Bench, un test indépendant et non officiel qui plante 105 bugs réels dans deux bases de code en production et fait travailler les modèles à l'aveugle dans leur CLI native. Selon la mise à jour du 23-24 septembre, GPT-6 Astra est en tête avec 45 bugs résolus sur 105, suivi par GPT-5.6 Sol (43,5), Claude Fable 5.1 (43) et Claude Opus 5.5 (41,7) ; un fil showcase sur r/codex, construit sur le même graphique que celui de Huryn, affirme que GPT-6 Sol marque un net recul de qualité par rapport à GPT-5.6 Sol — une lecture encore débattue par ceux qui tentent de la reproduire, pas une donnée officielle.
Sur le fil Hacker News consacré à GPT-6 Sol et Luna, l'utilisateur gizmodo59 note que le prédécesseur de Luna était déjà le modèle le plus utilisé sur OpenRouter et se demande comment OpenAI peut tenir avec des marges aussi faibles ; l'utilisateur sieve raconte que, dans ses propres flux de coding, des modèles open-weight comme DeepSeek V4.1 Flash et MiMo-V2.6 de Xiaomi restent moins chers grâce à un cache plus efficace — des retours personnels, pas des chiffres vérifiés. Le blog indépendant paddo.dev, après avoir testé Opus 5.5 et GPT-6 Sol sur quatre tâches avec des tests cachés, rapporte un code toujours correct dans les deux cas : seul le coût changeait, car sur les tâches les plus lourdes, Opus écrivait environ 36 000 tokens contre 11 000 pour Sol.
Pourquoi c'est important pour vous
Pour une PME ou un MSP italien, il ne s'agit pas de prendre parti pour un modèle : en un après-midi, les prix au token ont été divisés par deux chez deux des trois laboratoires les plus utilisés, ce qui pèse directement sur qui facture des services IA à ses clients ou automatise du support et de la billetterie à gros volume. Aucun des quatre modèles de cette semaine — Opus 5.5, GPT-6 Astra, Sol ou Luna — n'est open-weight : ils ne tournent qu'en cloud, donc « où vont mes données » se réduit à « quelle région et quel cloud je choisis » entre AWS, Google Cloud et Azure, pas à un vrai contrôle local.
Si la souveraineté des données est une contrainte réelle — ce qui est souvent le cas pour les entreprises réglementées — l'alternative dont parlent aussi les commentaires sur Hacker News reste un modèle open-weight (DeepSeek, MiMo, Kimi) hébergé sur votre propre infrastructure, au prix de quelques points de benchmark en moins en échange du contrôle. Dans tous les cas, avant de changer de fournisseur, la règle qui ressort aussi des benchmarks indépendants cités plus haut reste valable : apportez 2 à 3 cas réels de votre entreprise — un contrat, un ticket, un extrait de code — et testez-les vous-même, car l'écart entre les modèles est plus petit et plus confus que ce que racontent les annonces. Altovar aide les entreprises à s'y retrouver dans ces changements de modèles et à évaluer les intégrations IA, y compris les options locales ou souveraines quand les données ne peuvent pas sortir de l'entreprise.
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