Grok 4.7 vs Claude Opus 5 : benchmarks, coût par tâche, adéquation au code
C’est la forme de la décision : un écart de qualité mesuré face à un écart de coût mesuré, et la réponse dépend de la charge de travail. Ce guide donne les chiffres, les spécifications, la méthode du coût par tâche et une lecture charge par charge. Il ne rapporte aucun benchmark EvoLink.
Pourquoi ce rapprochement
Spécifications et tarifs
| Élément de décision | Claude Opus 5 | Grok 4.7 |
|---|---|---|
| ID de modèle chez le fournisseur | claude-opus-5 | grok-4.7 |
| Sortie | 24 juillet 2026 | 21 septembre 2026 |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 de tokens | 500 000 tokens |
| Sortie maximale | 128 000 tokens | Non publiée par xAI ; EvoLink affiche la limite de sa route sur la page produit |
| Modalités | Texte et images vers texte | Texte et images vers texte |
| Contrôle du raisonnement | Réflexion adaptative, activée par défaut ; effort à high par défaut | reasoning_effort : low, medium, high (par défaut), xhigh |
| Tarif catalogue du fournisseur par million de tokens | 5 $ en entrée, 25 $ en sortie ; lecture du cache 0,50 $ ; écriture de cache 5 minutes 6,25 $ | 2 $ en entrée, 6 $ en sortie ; entrée mise en cache 0,50 $ |
| Règle de long contexte | Non précisée sur la fiche du modèle ; consultez la page de tarifs d’Anthropic | Prompt ≥ 200 000 tokens : chaque token facturé 2× (4 $ / 1 $ / 12 $) |
| Variante plus rapide | Mode Fast (aperçu de recherche, tarifé séparément) | Grok 4.7 Fast : 2× la vitesse, 2× le prix ; uniquement dans Cursor et Grok Build, ni sur l’API publique ni sur la route EvoLink |
| Outils côté serveur | Tool use d’Anthropic et outils hébergés | Recherche web, X Search, exécution de code, recherche dans les pièces jointes et les collections de xAI, facturés séparément |
| Route EvoLink | En service | En service depuis le 22 septembre 2026 |
Deux lignes déterminent tout ce qui suit. Le contexte d’Opus 5 est deux fois plus grand, ce qui tranche pour toute requête unique qui a besoin de plus de 500 000 tokens. Et la règle de long contexte de Grok 4.7 double le tarif de toute la requête dès que le prompt atteint 200 000 tokens, ce qui réduit l’écart de prix pour le travail à long contexte : à ce palier, les 4 $ en entrée et 12 $ en sortie de Grok font face aux 5 $ et 25 $ d’Opus.
Benchmarks : ce que montrent les tests tiers
xhigh et Claude Opus 5 en réflexion adaptative, effort maximal. Résultats au 22 septembre 2026 :| Mesure | Claude Opus 5 | Grok 4.7 (xhigh) |
|---|---|---|
| Intelligence Index v4.3.2 | 51 | 46 |
| Terminal-Bench 4.0 | 49 % | 26 % |
| Humanity’s Last Exam | 55 % | 43 % |
| AutomationBench-AA | 57 % | 66 % |
| Tokens de sortie pour exécuter l’index | 140M | 240M |
| Coût d’exécution de l’index | 7 275 $ | 4 967 $ |
| Vitesse de sortie | 56 tokens/s | 39 tokens/s |
| Délai avant le premier token | 49,25 s | 0,85 s |
Quatre lectures. Opus 5 mène sur l’index et sur les deux mesures les plus difficiles, Terminal-Bench, l’indicateur le plus proche du travail d’agent autonome, montrant l’écart le plus large. Grok 4.7 gagne AutomationBench, un jeu de tâches d’automatisation en entreprise, de neuf points. Grok 4.7 a écrit 70 % de tokens de sortie en plus pour terminer la même suite, et pourtant la suite a coûté un tiers de moins, parce que son tarif de sortie est environ le quart de celui d’Opus. Et le profil de latence est inversé : Opus 5 à effort maximal met environ 49 secondes avant le premier token, Grok 4.7 moins d’une seconde, ce qui compte pour l’usage interactif.
Coût par tâche, pas coût par token
Aux tarifs catalogue, l’entrée de Grok 4.7 est 2,5× moins chère et sa sortie environ 4,2× moins chère que celles d’Opus 5. La suite d’Artificial Analysis montre ce qui en survit au contact d’une vraie charge de travail : Grok 4.7 a eu besoin de 240 millions de tokens de sortie là où Opus 5 en a eu besoin de 140 millions, si bien que l’économie réalisée sur la suite a été d’environ 32 %, pas 76 %. C’est le schéma à attendre. Un modèle au tarif plus bas peut dépenser plus de tokens, et parfois plus de tentatives, pour atteindre le même résultat accepté.
API cost per accepted task = all billed evaluation charges / accepted tasksUtilisez l’usage réellement facturé sur le canal que vous utilisez. Gardez visibles les catégories entrée, sortie, cache et outils. S’il n’y a aucun résultat accepté, signalez l’échec de l’évaluation au lieu d’un zéro.
Ajoutez ensuite le travail de bascule. Si Grok fait économiser 0,125 $ par tâche acceptée et que l’adaptation du flux coûte 500 $, le seuil de rentabilité est de 4 000 tâches acceptées. Pour un produit à fort volume, c’est une affaire de jours ; pour un outil interne à faible volume, il peut ne jamais être atteint.
Le comportement du cache mérite d’être mesuré des deux côtés. Opus 5 facture une écriture de cache à 6,25 $ par million pour le cache de 5 minutes, puis des lectures à 0,50 $ ; xAI facture l’entrée mise en cache à 0,50 $ sans frais d’écriture distincts dans sa grille publiée. Le tarif d’entrée effectif de chaque côté dépend de votre taux de succès du cache.
Quel modèle pour quelle charge
| Charge | Lecture des preuves | Ce qu’il faut vérifier sur vos propres tâches |
|---|---|---|
| Agents de code de longue durée | Opus 5 mène Terminal-Bench de 23 points ; l’argument le plus fort en faveur d’Opus | Taux de correctifs acceptés et coût par tâche acceptée à l’effort par défaut de chaque modèle |
| Tâches bornées à fort volume (extraction, classification, rédaction) | L’avantage tarifaire de Grok 4.7 est le plus grand là où la consommation de tokens est prévisible | Validité du schéma et coût par tâche à l’effort medium ou high |
| Outils interactifs avec budgets de latence | Grok 4.7 renvoie un premier token en moins d’une seconde dans le test d’AA ; Opus 5 à effort maximal met environ 49 s | Temps d’achèvement de bout en bout à l’effort dont votre produit a besoin |
| Flux d’automatisation en entreprise | Grok 4.7 mène AutomationBench-AA de neuf points | Si la forme des tâches du benchmark correspond aux vôtres |
| Requêtes uniques au-dessus de 500 000 tokens | Seul Opus 5 peut prendre la requête | Une stratégie de découpage qui passe le même test d’acceptation |
| Requêtes entre 200 000 et 500 000 tokens | Le palier long contexte de Grok divise par deux son avantage de prix | Comparer le tarif Grok par palier, pas le tarif d’accroche |
Ce sont des lectures de résultats tiers, pas des garanties. Les deux modèles documentent l’entrée texte et image, le function calling et les sorties structurées : chaque catégorie peut donc être testée sur les deux.
Menez une évaluation équitable
effort, Grok 4.7 utilise quatre niveaux nommés de reasoning_effort. Lancez la première passe à la valeur par défaut de chaque modèle et notez les tokens de raisonnement et de sortie consommés. Une seconde passe peut régler chaque modèle dans un budget d’ingénierie fixe ; présentez séparément les résultats sans réglage et avec réglage.Notez le résultat de la tâche, pas le nombre d’appels d’outils. Pour les agents de code, séparez la planification de l’implémentation : un modèle peut exposer un plan solide et laisser le correctif incomplet. Utilisez le même évaluateur pour les deux sorties, faites des contrôles ponctuels avec un humain ou un validateur exécutable, et masquez le nom des modèles pendant la relecture subjective.
Ce que la passerelle simplifie, et ce qu’il vous reste à adapter
EvoLink expose les deux modèles via le même compte, la même clé et les mêmes endpoints compatibles OpenAI, si bien que l’ID de modèle devient une valeur de configuration. Cela ne rend pas portables les fonctionnalités propres à un modèle.
| Zone d’intégration | Travail à inventorier | Preuve que l’adaptateur est prêt |
|---|---|---|
| Messages et instructions système | Rôles, blocs de contenu et contraintes retenues | Des conversations représentatives préservent le comportement voulu |
| Contrôles de raisonnement | Faire correspondre effort et la réflexion adaptative à reasoning_effort par charge ; ne pas supposer d’équivalence | Consommation de tokens de raisonnement notée par réglage, sur les deux |
| Outils | Définitions, autorisation et format des résultats ; outils serveur de Grok vs outils côté application | Arguments valides, actions sûres et erreurs récupérables |
| Résultats structurés | Champs requis et validateurs en aval | Les sorties acceptées passent les mêmes contrôles applicatifs |
| Streaming | Événements partiels, interruption et gestion de la fin | L’interface et le backend gèrent chaque issue terminale |
| Suivi des coûts | Champs d’usage, champs de cache et liens entre tâche et tentatives | Les totaux concordent avec la facturation réelle de chaque route |
| Budget de contexte | Requêtes qui approchent 200K sur Grok, ou qui dépassent 500K quel que soit le modèle | Une règle de compaction ou de découpage testée sur le jeu d’acceptation |
Quand garder les deux modèles est la bonne réponse
Les preuves plaident davantage pour une répartition que pour une bascule complète : routez vers Grok 4.7 le travail borné et à fort volume là où il réussit, et gardez Opus 5 pour les tâches d’agents de longue durée et pour les requêtes qui ont besoin de plus de 500 000 tokens. Définissez la catégorie d’entrée, la règle d’acceptation et la condition d’escalade avant d’attribuer du trafic.
Pour le repli, confiez la responsabilité de l’état à l’application. Si un outil a déjà écrit un fichier ou effectué une action externe, le second modèle a besoin de l’état à jour et d’une règle de reprise claire. C’est une conception de déploiement pour votre application, pas la promesse qu’EvoLink classe automatiquement les charges ou transfère l’état entre modèles.
Une première évaluation concrète sur EvoLink
grok-4.7 sur la même clé EvoLink, à l’effort par défaut, et comparez côte à côte les résultats acceptés et l’usage facturé. La page Claude Opus 5 et la page Grok 4.7 affichent les tarifs et la configuration actuels de chaque route.FAQ
Grok 4.7 est-il aussi bon que Claude Opus 5 ?
Pas sur les benchmarks indépendants. Artificial Analysis attribue 51 à Opus 5 et 46 à Grok 4.7 sur son Intelligence Index, avec Opus 5 devant sur Terminal-Bench 4.0 (49 % contre 26 %) et Humanity’s Last Exam. Grok 4.7 mène AutomationBench-AA (66 % contre 57 %).
Lequel est le meilleur pour le code, Grok 4.7 ou Opus 5 ?
Pour le code agentique de longue durée, l’écart sur Terminal-Bench favorise Opus 5. Pour les tâches de code bornées à sortie prévisible, le tarif plus bas de Grok 4.7 peut l’emporter sur le coût par tâche acceptée. Testez vos propres tâches de dépôt à l’effort par défaut de chaque modèle.
De combien Grok 4.7 est-il moins cher qu’Opus 5 ?
Aux tarifs catalogue, 2,5× en entrée et environ 4,2× en sortie. Sur la suite complète d’Artificial Analysis, l’économie réalisée a été d’environ 32 %, parce que Grok 4.7 a consommé 70 % de tokens de sortie en plus. Les tarifs EvoLink actuels des deux modèles figurent sur leurs pages produit.
Lequel a la plus grande fenêtre de contexte ?
Opus 5, avec 1 000 000 de tokens contre 500 000. Opus 5 documente aussi une sortie maximale de 128 000 tokens.
Lequel est le plus rapide ?
Dans le test d’Artificial Analysis, Grok 4.7 a renvoyé son premier token en 0,85 seconde contre 49 secondes pour Opus 5 à effort maximal, tandis qu’Opus 5 a streamé sa sortie plus vite une fois lancé (56 contre 39 tokens par seconde).
Les contrôles de raisonnement sont-ils interchangeables ?
effort ; Grok 4.7 utilise quatre niveaux nommés de reasoning_effort. Lancez la première passe à la valeur par défaut de chaque modèle et notez la consommation réelle de tokens de raisonnement.Peut-on évaluer les deux modèles via EvoLink dès maintenant ?
claude-opus-5 et grok-4.7.Quand vaut-il la peine de garder les deux modèles ?
Lorsque chacun a un rôle mesurable : Grok 4.7 pour le travail borné à fort volume là où il réussit, Opus 5 pour les agents de longue durée et les requêtes au-dessus de 500 000 tokens.
Sources
- Artificial Analysis : Grok 4.7 vs Claude Opus 5
- Artificial Analysis : Benchmarking Grok 4.7
- Documentation du modèle Claude Opus 5 d’Anthropic
- Annonce xAI de Grok 4.7
- Documentation du modèle Grok 4.7 chez xAI
- Tarifs xAI
- Déclaration de Musk comparant avec Opus 5
- Page produit EvoLink Claude Opus 5
- Page API EvoLink Grok 4.7
