Haiku, Sonnet ou Opus : quel modèle Claude pour quelle tâche

D'où ça vient

Le 7 octobre 2026, Anthropic a sorti Claude Haiku 5.5, présenté comme son petit modèle « le moins cher, le plus rapide et le plus capable » jamais sorti¹. Il est proposé dans Claude sur le web, iOS et Android, de l'offre gratuite à Enterprise². Trois choses à comprendre : les noms des modèles, le coût d'une tâche en tokens, et le réglage d'effort. Je les prends dans cet ordre.

Les premiers retours anglophones sont plus nuancés que les gros titres. Simon Willison, développeur suivi de près dans le milieu, parle d'une « hausse de prix cachée » : le même texte produit plus de tokens qu'avant (source secondaire)⁹. Artificial Analysis, qui mesure les modèles de façon indépendante, place Haiku 5.5 à 43 sur son indice, devant GPT-6 Luna d'OpenAI (38) et Gemini 3.8 Flash de Google (41), mais loin de Sonnet 5.5 (56) (source secondaire)¹⁰.

Haïku, sonnet, opus : que veulent dire les noms

Les noms ne sont pas tirés au hasard. Dario Amodei, le patron d'Anthropic, l'a expliqué en 2024 : l'entreprise a choisi un thème poétique. « Qu'est-ce qu'un poème vraiment court ? Un haïku. » Le sonnet est « un poème de taille moyenne », et l'opus, « comme un magnum opus », est « une grande œuvre » (traduction de l'auteur)⁶.

Le guide d'Anthropic classe aujourd'hui quatre modèles, du plus léger au plus lourd⁴ :

Mon avis : pense à un cabinet. Haiku, c'est l'assistant qui trie le courrier en dix secondes. Sonnet, le collaborateur à qui tu confies l'essentiel du travail. Opus et Fable, les associés que tu ne déranges que pour les gros dossiers. Tu ne paies pas un associé pour ouvrir le courrier.

Combien coûte une tâche en tokens

Un token est un morceau de mot : c'est l'unité avec laquelle le modèle lit et écrit. Anthropic indique qu'un token valait environ 3,5 caractères en anglais sur ses anciens modèles, et que ses modèles récents produisent environ 30 % de tokens en plus pour le même texte⁷. Haiku 5.5 suit cette règle par rapport à Haiku 4.5¹¹.

Traduit en pages : un feuillet de 1 500 signes fait environ 550 tokens sur les modèles récents, en anglais (calcul de l'auteur)⁷. Compte un peu plus en français, où les mots sont plus longs. C'est un ordre de grandeur, pas un compteur.

Tout se mesure en tokens : ce que tu envoies (ta question, tes documents), ce que tu reçois, et ce que le modèle pense avant de répondre. Dans l'application, ton quota se vide en tokens. Par l'API, ta facture se calcule en tokens.

Deux exemples aux prix publics de l'API, constatés le 16/10/2026, hors réflexion du modèle (calcul de l'auteur)^{1, 3} :

À volume égal, Haiku 5.5 coûte 20 fois moins que Sonnet 5.5, en entrée comme en sortie^{1, 3}. Au-delà de 100 000 tokens dans une même requête, son prix est multiplié par 5¹.

Mon avis : ces montants ne concernent que les automatisations branchées sur l'API. Si tu paies des abonnements Claude par utilisateur, ta facture ne bouge pas. Ce que tu gagnes dans l'application avec Haiku, c'est du quota.

Pourquoi Sonnet 5.5 au quotidien

Sonnet 5.5 est sorti le 28 septembre 2026³. Anthropic le présente comme un complément « plus rapide et moins cher » d'Opus 5.5, fort sur le travail courant bien cadré : produire des documents, des présentations, des tableurs³. Son guide le recommande quand tu ne sais pas quel modèle prendre⁴.

L'écart avec Haiku reste net dès qu'il faut raisonner : 56 contre 43 sur l'indice d'Artificial Analysis (source secondaire)¹⁰, et 70,6 % contre 39,2 % sur un test de tâches techniques en plusieurs étapes, selon Anthropic¹.

Mon avis : un mail client important, une analyse de contrat, la préparation d'un rendez-vous, ça se fait sur Sonnet. Tu n'as pas envie de tout relire deux fois pour économiser du quota.

Où Haiku suffit dans une entreprise

Anthropic place Haiku 5.5 sur les tâches courtes, répétitives et en grand volume : résumés, classement, requêtes sur des bases de données, support client en direct, pilotage de navigateur^{1, 2}. Traduit pour une PME :

• Une boîte de réception partagée qui déborde : trier les mails ou les demandes par urgence ou par service. C'est le cas d'école du classement¹.
• Des réunions sans compte-rendu : résumer une transcription en dix lignes, avec décisions et actions¹.
• Des factures ou des bons de commande à ressaisir : extraire montants et dates vers un tableau. Rogo, un client d'Anthropic, l'utilise pour extraire des chiffres de rapports financiers¹.
• Un fichier clients encombré : repérer les fiches obsolètes. HubSpot, éditeur de logiciel de gestion clients, dit qu'il a été le plus rapide sur ce test¹. C'est un témoignage choisi par Anthropic.
• Une saisie répétitive sur un site web : remplir un formulaire, relever une information. C'est là que le saut est le plus net¹.

Le point commun : la tâche est courte, la consigne est claire, et tu fournis toi-même la matière. Haiku travaille sur ce que tu lui donnes, pas sur ce qu'il sait.

Ce que j'ai vu : dans mes propres outils, j'ai confié le tri et le résumé de mes mails à un petit modèle. C'est rapide, mais au début il oubliait parfois un point dans le résumé. En ajustant l'effort, j'arrive à un résultat abouti.

Mon avis : si un dirigeant de 30 personnes me dit « on a mis le meilleur modèle partout, c'est plus simple », je lui réponds : « Garde-le pour ce qui compte. Pour trier cent mails par jour, prends le plus léger, tes équipes iront plus vite et ton quota tiendra la semaine. »

Ce que les chiffres ne disent pas

Personne n'a publié de mesure indépendante de Haiku 5.5 dans une PME. La référence la plus solide est Artificial Analysis, qui fait passer les mêmes tests à tous les modèles (source secondaire)^{10, 12}. Ce qu'elle montre :

• Il invente encore. Sur un test de connaissances sans document, quand il ne sait pas, il donne une réponse fausse dans 40 % des cas au lieu de dire « je ne sais pas ». C'est mieux que GPT-6 Luna (77 %), mais ce n'est pas fiable¹⁰.
• Rapide ne veut pas dire immédiat. Il écrit vite, 182 tokens par seconde, mais en effort élevé il met 21,5 secondes avant le premier mot, contre 1,8 seconde en médiane des modèles mesurés¹².
• La baisse réelle est inférieure à l'affichage. Avec 30 % de tokens en plus¹¹, un prix divisé par 10 donne une baisse d'environ 87 % à texte identique (calcul de l'auteur). Anthropic annonce 75 % en moyenne¹.

Anthropic ajoute deux points dans son propre rapport de sécurité. Haiku 5.5 a « plus sur-refusé que tous les autres modèles testés » (traduction de l'auteur)⁸ : des développeurs renvoient déjà vers Sonnet les demandes qu'il refuse (source secondaire)¹³. En revanche, il résiste mieux aux instructions piégées cachées dans un document : 7,1 % d'attaques réussies, contre 83,2 % pour Haiku 4.5⁸. Utile si tu lui fais lire des mails ou des pages web.

Un modèle bon aux tests n'est pas un modèle bon sur tes dossiers.

L'effort, le dernier réglage

L'effort, c'est le temps de réflexion que tu accordes au modèle avant qu'il réponde. Il se règle dans le sélecteur de modèle : tu le baisses pour des réponses rapides qui consomment moins ton quota, tu le montes pour les problèmes difficiles⁴.

Il existe cinq niveaux : bas, moyen, élevé, très élevé et maximum⁵. Haiku 5.5 est le premier Haiku à le proposer¹, réglé sur « moyen » par défaut⁵. Sonnet 5.5 l'est aussi dans l'application³. Pour Haiku 5.5, Anthropic recommande⁵ :

L'effet sur le temps est net. Simon Willison a demandé à Haiku 5.5 le même dessin en effort bas et en effort maximum : 7 secondes dans un cas, 5 minutes et 9 secondes dans l'autre (source secondaire)⁹. En effort maximum, Artificial Analysis mesure environ trois fois plus de tokens produits par tâche que GPT-6 Luna (source secondaire)¹⁰.

Mon avis : l'effort se règle comme on briefe un collaborateur. « Fais-moi ça vite » pour un tri, « prends le temps » pour une analyse. Laisser l'effort au maximum, c'est demander à ton assistant de réfléchir dix minutes avant de classer un mail. Et dans l'autre sens, c'est l'effort qui a réglé mes résumés de mails.

Ce que je ferais

1. Tester Haiku sur deux tâches répétitives. Cette semaine, prends deux tâches qui tiennent en une page : trier une boîte partagée, résumer un compte-rendu. Fais-les une fois avec Haiku 5.5 en effort bas, une fois avec Sonnet 5.5. Note le temps, ce que tu as corrigé, et si le résultat part tel quel. Testé par l'auteur sur le tri et le résumé de ses mails : environ 30 minutes pour un résultat abouti, avec l'aide de l'IA pour les premiers essais.
2. Garder Sonnet par défaut. Pour rédiger, analyser, préparer un rendez-vous, reste sur Sonnet 5.5 en effort moyen^{3, 4}.
3. Monter l'effort à bon escient. Passe en effort élevé seulement sur les analyses où tu as vu la différence. Le reste du temps, ton quota te remerciera⁴.
4. Si tu automatises par l'API : garde tes requêtes sous 100 000 tokens pour rester au prix bas, et prévois une bascule vers Sonnet quand Haiku refuse^{1, 13}.