Fable 5.2, Opus 5.5, GPT-6 Sol, Gemini 4 Argon : lequel choisir

Il n'y a pas de gagnant universel : le choix se fait par usage. Claude Fable 5.2 (8 $ / 40 $ par million de tokens) est le plus fort des quatre sur les agents longs et le travail technique ouvert, mais il coûte le double d'Opus 5.5 et se réserve aux tâches où le gain est mesuré. Claude Opus 5.5 (4 $ / 20 $) reste, selon Anthropic, le modèle de tous les jours. GPT-6 Sol (2 $ / 10 $) est le candidat économique pour la plupart des automatisations. Gemini 4 Argon se teste sur les dossiers longs.

Une précision utile : dans son annonce du 9 novembre 2026, Anthropic compare Fable 5.2 à GPT-6 Astra et à Gemini 4 Carbon, les paliers hauts d'OpenAI et de Google, pas à Sol ni à Argon. Voici le tableau des prix, le choix par usage, un calcul de coût par dossier, ce que change la rétention de 30 jours, et la méthode pour trancher sur vos données.

Fable 5.2, Opus 5.5, GPT-6 Sol et Gemini 4 Argon : prix, contexte et vitesse

Les prix sont les tarifs API publics en dollars par million de tokens (entrée / sortie), relevés auprès des éditeurs au 10 novembre 2026, hors cache, batch et options payantes. Sonnet 5.5 figure en repère, au même prix que Sol.

Les écarts de prix sont nets. Fable 5.2 coûte quatre fois plus que Sol et Sonnet 5.5, et le double d'Opus 5.5 ou d'Argon après le 1er décembre. Il a pourtant baissé de 20 % par rapport à Fable 5.1 (10 $ / 50 $), pour un modèle jusqu'à 30 % plus rapide, selon Anthropic.

Les prix de Sol et d'Argon ci-dessus viennent des pages officielles d'OpenAI et de Google, relues le 10 novembre. Une nuance : la page tarifaire d'OpenAI liste désormais un GPT-6.1 Sol au même prix de base. Vérifiez l'identifiant exact du modèle que votre équipe appelle avant de chiffrer. Notre comparatif de fin septembre et notre comparatif Argon et Opus 5.5 du 13 octobre détaillent le contexte de leur sortie.

Quel modèle pour quel usage d'entreprise ?

Le bon modèle est le moins cher qui atteint votre seuil de qualité sur votre tâche. Voici le premier candidat à tester par usage, et le signal qui justifie de monter. Les scores cités sont ceux publiés par Anthropic, à lire comme des chiffres d'éditeur.

Agents longs et automatisation de processus

C'est le terrain de Fable 5.2. Sur AutomationBench (processus métier), Anthropic publie 51,4 %, contre 42,5 % pour Opus 5.5 et 31,4 % pour Fable 5.1. Sur FrontierSWE v2 (code agentique), 69,9 % contre 62,3 % pour Opus 5.5. Sur OSWorld 2.1 (pilotage d'ordinateur), 89,3 % contre 87,2 %. Anthropic cite des équipes d'agents qui migrent un service de Python vers Rust, ou un audit de sécurité de 10 à 12 heures mené par environ 170 agents relecteurs chez Uber.

Deux limites. Sur AutomationBench, Gemini 4 Carbon (53,9 %) devance Fable 5.2, toujours selon Anthropic. Et la délégation à des sous-agents peut peser lourd dans le coût d'une session. Un agent au parcours balisé, avec des étapes et des outils connus, tourne souvent très bien sur Sonnet 5.5 ou GPT-6 Sol. Nous développons ces agents IA sur mesure avec le modèle en simple paramètre, pour pouvoir le changer.

RAG et assistants internes

Un assistant qui répond à partir de vos documents dépend d'abord de la qualité de la recherche des passages, pas du palier du modèle. Sonnet 5.5 et GPT-6 Sol sont les premiers à tester, à 2 $ / 10 $. Opus 5.5 se justifie quand les questions demandent de croiser plusieurs documents. Fable 5.2 est rarement le bon choix par défaut : son contexte de 1 million de tokens et son raisonnement adaptatif servent surtout aux agents, pas à une question simple posée à une base documentaire.

Extraction de documents en volume

Factures, bons de commande, attestations : le format de sortie est fixe et la marge d'interprétation faible. À 10 000 documents par mois, la différence de prix entre Sol et Fable 5.2 se chiffre en centaines de dollars (voir plus bas). Fable 5.2 ne se justifie ici que sur un cas très difficile. Anthropic cite un test SQL chez Oracle où deux autres modèles additionnaient mal les montants, ce qui rappelle que la vérification des totaux reste indispensable, quel que soit le modèle.

Code, rédaction et analyse

Code. Anthropic recommande Opus 5.5 comme modèle de tous les jours pour la plupart des tâches de code, et Fable pour le travail technique le plus ambitieux. Sur FrontierCode 2.0, Fable 5.2 en effort élevé (45,3 %) égale le meilleur score d'Opus 5.5 (45,5 %) pour environ la moitié du coût par tâche, selon Anthropic : le prix au token double, mais le coût par tâche peut baisser.

Rédaction et analyse. Sur AA-Briefcase v1.1 (travail intellectuel), Fable 5.2 obtient 66,1 % contre 61,2 % pour Opus 5.5, mais en Elo Opus 5.5 reste légèrement devant (1 800 contre 1 785). Sur la lecture de graphiques (Chartography), 73,4 % contre 64,4 %. Pour des textes courants, Sonnet 5.5 reste le point de départ.

Fable 5.2 peut aussi servir de conseiller à un modèle plus petit, ou d'orchestrateur qui délègue à des modèles moins chers. C'est souvent la façon la plus rentable de l'utiliser, comme l'explique notre article sur Claude Fable 5.2 en entreprise.

Combien coûte une tâche avec chacun ?

Le prix au million de tokens ne dit rien tant qu'on ne le ramène pas à une tâche. Deux cas types, sans cache, sans tokens de raisonnement supplémentaires et sans nouvelle tentative. Premier cas : l'extraction d'un document de 3 000 tokens en entrée et 500 en sortie, à 10 000 documents par mois.

Second cas : la revue d'un dossier contractuel de 60 000 tokens en entrée et 4 000 en sortie, à 2 000 dossiers par mois.

Sur ces cas, Fable 5.2 coûte quatre fois plus que Sol. Trois effets font dévier le calcul en production.

Le raisonnement. Fable 5.2 a une réflexion adaptative toujours active, avec cinq niveaux d'effort (low, medium, high, xhigh, max). Le défaut est high par l'API et medium dans les applications et Claude Code. Les tokens de réflexion étant facturés en sortie, un effort élevé alourdit la facture. Anthropic précise aussi que demander « réponds sans réfléchir » ne coupe pas la réflexion à partir de medium.

Le cache et les lots. Chez Anthropic, la lecture de cache coûte 0,20 $ par million de tokens et le traitement par lots est à moitié prix (4 $ / 20 $ pour Fable 5.2). Pour un traitement qui n'a pas besoin de réponse immédiate, c'est le premier levier.

Les erreurs. C'est souvent le poste le plus lourd. Un écart de cinq points de qualité sur 2 000 dossiers, c'est 100 dossiers à reprendre. À trente minutes de relecture chacun, cela fait 50 heures par mois, bien plus que l'écart d'API. La métrique qui compte est le coût par tâche validée, pas le prix au token.

Données et hébergement : ce qui change avec Fable 5.2

Anthropic exige une rétention de 30 jours des données pour Fable 5.2 et Mythos 5.2, et n'offre pas de zéro rétention, sauf autorisation expresse de sa part. Pour une entreprise qui a négocié un zéro rétention avec son fournisseur, ou dont les clients l'exigent, c'est le point à régler avant le premier test, pas après.

Côté disponibilité, Fable 5.2 est proposé sur l'API Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud et Microsoft Foundry, ainsi que dans les applications Claude. Opus 5.5 est disponible sur l'API Claude, AWS, Google Cloud et Microsoft Azure. Gemini 4 Argon relève de Google, et GPT-6 Sol d'OpenAI. Pour Argon, la disponibilité dans les régions européennes de Google Cloud était à confirmer au moment de sa sortie, comme le détaille notre article sur Gemini 4 Argon en entreprise.

Si vos données ne peuvent pas quitter une infrastructure maîtrisée, aucun de ces quatre modèles ne règle la question seul : un modèle ouvert hébergé chez vous est alors à évaluer, dans le cadre d'un projet d'IA souveraine.

Comment trancher : tester sur ses propres cas

Chaque éditeur publie des scores mesurés sur ses propres protocoles. Anthropic compare Fable 5.2 à des modèles qu'il a choisis, avec ses harnais et ses niveaux d'effort. Ces chiffres désignent des candidats, pas le modèle à mettre en production. La méthode qui tient :

1. Constituer 30 à 50 cas réels, simples et difficiles, avec la bonne réponse validée par le métier.
2. Fixer le seuil avant le test : par exemple 95 % des champs exacts, aucun montant inventé.
3. Garder un prompt identique au premier tour, en notant le niveau d'effort.
4. Mesurer quatre choses : la qualité, le coût réel par tâche, la latence et le respect du format de sortie.
5. Pour Fable 5.2, balayer les niveaux d'effort : le même modèle peut coûter très différemment entre medium et max.

Retenez le moins cher qui passe le seuil, et routez les cas limites vers le palier au-dessus. Si vous tournez déjà sur Fable 5.1 ou Opus 5.5, les points de migration à vérifier sont détaillés dans notre article sur le changement de modèle d'un RAG ou d'un agent en production. Les métriques sont décrites dans notre guide pour évaluer un LLM en entreprise.

Pour un test mené par nos soins, notre audit RAG et agents IA rejoue vos vrais cas sur plusieurs modèles, à prompt identique, avant que vous ne choisissiez.

Ce qu'on en retient

• Pas de gagnant universel : un modèle par usage, validé sur vos cas.
• Fable 5.2 est le plus fort sur les agents longs d'après Anthropic, mais à 8 $ / 40 $ il se réserve aux tâches où le gain est mesuré.
• Opus 5.5 reste le modèle de tous les jours pour le code et le travail intellectuel, selon Anthropic.
• GPT-6 Sol et Sonnet 5.5 (2 $ / 10 $) couvrent la plupart des automatisations. Argon se teste avant le 1er décembre, date où son prix double.
• Les scores d'Anthropic portent sur Astra et Carbon, pas sur Sol ni Argon.
• Fable 5.2 impose 30 jours de rétention : à vérifier avant de s'engager.

Questions fréquentes sur le comparatif Fable 5.2, Opus 5.5, GPT-6 Sol et Gemini 4 Argon

Pour aller plus loin

• Claude Fable 5.2 en entreprise : prix, effort, rétention et usages.
• Changer de modèle en production : les vérifications avant de migrer un RAG ou un agent.
• Sonnet 5.5, Opus 5.5 ou GPT-6 Sol : le comparatif de fin septembre, milieu de gamme et volume.
• Gemini 4 Argon, Opus 5.5 ou Muse Wonder : le comparatif haut de gamme du 13 octobre.
• Claude Opus 5.5 en entreprise : le modèle de tous les jours d'Anthropic.
• GPT-6 Sol et Luna : le milieu de gamme et le volume chez OpenAI.

Sources

• Anthropic, annonce de Claude Fable 5.2 et Mythos 5.2 (9 novembre 2026)
• Documentation Claude, nouveautés de Fable 5.2
• OpenAI, tarifs de l'API
• Google, nouveautés de Gemini 4 Argon et tarifs