Sonnet, Opus, Haiku, Fable : quel modèle Claude choisir ?

Au début de l’été, j’ai écrit un article sur le meilleur modèle IA où je parlais des modèles de manière assez large. Aujourd’hui, j’ai envie de centrer la discussion sur les modèles d’Anthropic / Claude.

Oui, vous savez, ces petits noms à côté de la barre de discussion. Sonnet, Opus, Haiku, Fable. Que ce soit dans le chat web, Claude Cowork ou Claude Code, ou en API, ces noms ont un réel impact sur la qualité de la réponse, de l’exécution de la tâche et la facture. Ce n’est pas juste un petit nom de compagnon :)

Note : Quand je parle de facture, ça vous concerne même si vous payez un prix fixe par abonnement - un modèle cher dépensera votre quota plus rapidement. Le prix au token permet d’avoir un ordre de grandeur même si on n’utilise pas Claude via API.

Pourquoi ça compte de bien choisir

L’idée de base est simple : un modèle, c’est un compromis entre intelligence, vitesse et coût. Plus un modèle raisonne finement, plus il coûte cher et plus il est lent à répondre. Ce n’est pas un détail technique réservé aux développeurs qui optimisent une facture d’API : ça se sent directement dans l’usage, même via le chat web ou l’application de bureau.

Prendre un modèle trop léger pour une tâche qui demande de la réflexion se concluera probablement par une réponse incomplète, voire à côté de la plaque. Ou parfois, on arrive au résultat mais avec beaucoup plus d’aller-retours, et donc un coût + temps qui pourrait dépasser celui du modèle supérieur.

À l’inverse, prendre un modèle trop lourd pour une tâche simple ou très spécifiée, c’est le risque d’augmenter inutilement la facture et le temps de réponse, et même de divaguer vu que le modèle va se mettre à vouloir beaucoup raisonner - il pourrait sortir plus facilement du cadre que vous lui avez donné.

Un autre point à avoir en tête, l’écologie. Ce serait dommage de constamment utiliser un modèle surdimensionné pour trier trois mails, on peut largement s’éviter ce gaspillage - pour chasser ces foutus moustiques tigres, j’utilise mes mains voire la raquette électrique et non un lance-flamme… même si, je l’avoue, je pourrais me laisser tenter.

Bref, le bon modèle n’est pas le plus puissant disponible. C’est celui qui correspond à la tâche. La solution adaptée au besoin, comme toujours :)

Ce que sont Haiku, Sonnet, Opus et Fable

Anthropic (l’entreprise derrière Claude) range ses modèles sur une échelle du plus rapide au plus capable. Voici où ça en est à l’heure où j’écris ces lignes (à vérifier sur la page officielle si ça change entre-temps).

Haiku 4.5 est le plus rapide et le moins cher (1 $ / 5 $ par million de tokens en entrée / sortie). Contexte de 200 000 tokens, une génération de retard sur les autres (le 4.5 a son importance). Anthropic le pense pour le volume : extraction de données, classification, tri, un sous-agent qui fait le sale boulot répétitif pendant qu’un modèle plus costaud supervise.

Sonnet 5 est le modèle “couteau suisse” qui équilibre les trois curseurs coût-temps-raisonnement (2 $ / 10 $ par million de tokens). Avec son 1 million de tokens disponible en contexte, c’est le modèle par défaut de Claude sur les plans gratuit et payant. Anthropic le recommande pour la majorité des usages : écrire du code, rédiger, analyser un document, faire tourner un agent.

Opus 5 monte d’un cran sur le raisonnement (5 $ / 25 $, même contexte de 1 million de tokens). Anthropic le pense pour l’entreprise : du code agentique complexe, de l’analyse juridique ou financière dense, les cas où une erreur de raisonnement coûte cher. (Note à part, je n’aime pas cette catégorisation “pour l’entreprise”, je trouve que ce n’est pas du tout pertinent. On y reviendra.)

Fable 5.1 est le plus haut de gamme disponible pour le public (Mythos étant sa version brute réservée à quelques acteurs) pensé pour les travaux longs et autonomes (10 $ / 50 $) : un agent qui tourne plusieurs heures sur un dépôt de code entier sans supervision.

Comment choisir, en vrai

Le discours officiel actuel d’Anthropic penche plutôt vers : “partez du modèle le plus intelligent disponible, puis ajustez le niveau d’effort pour maîtriser le coût ou prenez un modèle en-dessous”. D’une certaine manière, l’argument tient debout — un modèle plus capable se trompe moins souvent, ça peut coûter moins cher qu’un petit modèle qui tâtonne à plusieurs reprises. Ok, mais est-ce qu’il n’y aurait pas aussi un argument financier derrière ? Je suis sûr que ça les arrange un peu qu’on consomme les plus chers d’abord :)

Alors comment on fait ? Concrètement, je conseillerais de choisir le modèle Sonnet par défaut. Pour écrire, coder, analyser un document, faire tourner un agent qui touche du code ou du texte, Sonnet fait très bien le travail dans la majorité des cas, et pour prix + temps raisonnable.

Il est très polyvalent, que ce soit pour des tâches très techniques (créer un endpoint avec ses validations et tests, faire un bon refactoring, faire de la revue de code), ou pour des tâches plutôt métier (écrire une proposition client, préparer son plan de posts LinkedIn, synthétiser un ensemble de réunions et en tirer des actions concrètes).

Je descends vers Haiku quand je suis sur des tâches répétitives, que j’ai du volume à traiter, peu de nuance, un cadre clair, quelque chose de très spécifié. Trier, extraire, formater, classer, … les doigts dans le nez pour Haiku. Suivre un plan détaillé avec chaque étape, qu’un autre modèle aurait pu rédiger, est aussi dans ses cordes.

Je monte vers Opus quand Sonnet échoue vraiment, que j’ai besoin de beaucoup plus d’exploration ou raisonnement, que je touche une grande complexité : un bug incompréhensible qui traverse de nombreux fichiers, un contrat de 80 pages à décortiquer avec des clauses à analyser, planifier une stratégie, un plan de migration à rédiger point par point en pensant à tous les détails, effets de bords, etc.

Et Fable ? C’est plutôt une exception. Au vu du prix très élevé et de sa lenteur, on y réfléchit à plusieurs reprises avant. Je pense qu’on a plutôt envie de le sortir pour des questions de cybersécurité avancées, si on veut un agent autonome pendant des heures, qu’on fait de la recherche, qu’on est sur quelque chose d’assez massif. Ou quand on veut frimer avec son abonnement Max 20x en créant un PoC de site web 3D qui sera jeté juste après l’avoir montré. Je pense qu’on peut souvent essayer de faire échouer Opus avant de monter sur du Fable.

Un modèle par défaut, pas un modèle unique

Avec Sonnet par défaut, on ne tombe normalement jamais trop loin de la plaque. Si vraiment on ne sait pas ou qu’on débute avec tous ces trucs d’IA, ça me semble le meilleur choix de départ. Et puis, petit à petit, on apprend. On commence à prendre des habitudes et à repérer quel modèle est le plus adapté à chacun des types de tâches que l’on fait régulièrement.

Si vous êtes toujours resté sur le même modèle, ça vaudrait le coup d’essayer de changer, d’expérimenter ce qu’il se passe, pour découvrir ce qui sera le plus adapté pour vous.

Il y a un aspect que j’ai subtilement évoqué aujourd’hui : et si, pour une même tâche, on faisait travailler plusieurs modèles ensemble — un pour planifier, un autre pour exécuter ? C’est un vrai sujet, qui permet d’aller encore plus loin dans l’idée “le bon modèle pour la bonne tâche”, et ce sera pour un prochain article ;)