GPT-5.1 Codex Max vs Claude Sonnet 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5.1 Codex Max de OpenAI et Claude Sonnet 5.5 de Anthropic sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-5.1 Codex Max propose une fenêtre de contexte de 400K tokens au tarif de $1.75/$14.00 par million de tokens, tandis que Claude Sonnet 5.5 offre 1M tokens de contexte à $2.00/$10.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT-5.1 Codex Max
Modèle Phare de PointeGPT-5.1 Codex Max de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence de
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.2%
Claude Sonnet 5.5
Modèle Phare de PointeClaude Sonnet 5.5 de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence d
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.9%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Claude Sonnet 5.5 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Sonnet 5.5 has a larger context window (1M vs 400K tokens).
- Claude Sonnet 5.5 is faster at 105 tok/s vs 95 tok/s.
- Claude Sonnet 5.5 leads on SWE-bench coding (82.9% vs 78.2%).
| Caractéristique | GPT-5.1 Codex Max | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 62 | 78 |
Provider | OpenAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $1.75 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $14.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.87 / 1M | $1.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.2% | 82.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80% | 79.4% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.20 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1700 ms
- Tarification API optimisée ($1.75/$14 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
- Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 550 ms
- Tarification API optimisée ($2/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Codex Max | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.40 | $3.29 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 72K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 37K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT-5.1 Codex Max | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-codex-max | claude-sonnet-5-5-20260901 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-11 | 2026-09 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | June 2026 |
| Architecture | Maximum-capability code-specialised reasoning model | Adaptive Frontier Multimodal Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) | $0.2/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Codex Max vs Claude Sonnet 5.5: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex Max or Claude Sonnet 5.5?
Claude Sonnet 5.5 is more intelligent. It scores 78 compared with 62 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Sonnet 5.5 is faster, generating 105 tokens per second compared with 95 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Claude Sonnet 5.5 is cheaper at $1.54 per 1M tokens blended, compared with $1.87 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Sonnet 5.5 has lower latency, with a time to first token of 0.55s compared with 1.70s.
Which model has a larger context window?
Claude Sonnet 5.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 400K tokens.
Verdict
GPT-5.1 Codex Max (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Claude Sonnet 5.5 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Claude Sonnet 5.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Claude Sonnet 5.5 assure un débit supérieur et Claude Sonnet 5.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-5.1 Codex Max ou Claude Sonnet 5.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Claude Sonnet 5.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GPT-5.1 Codex Max et Claude Sonnet 5.5 ?+
GPT-5.1 Codex Max est facturé $1.75 / $14.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $10.00 pour Claude Sonnet 5.5. En coût pondéré, Claude Sonnet 5.5 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT-5.1 Codex Max prend en charge 400K tokens contre 1M tokens pour Claude Sonnet 5.5. Côté vitesse de génération, Claude Sonnet 5.5 est le plus rapide.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de OpenAI et Anthropic, fiches système et benchmarks indépendants (2026).