GPT-5 Nano
gpt-5-nano
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
99/100
Context
128K
Tier
fast
Claude 3.5 Haiku
claude-3-5-haiku
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
97/100
Context
200K
Tier
fast
ANALYSE APPROFONDIE
GPT-5 Nano vs Claude 3.5 Haiku : Comparaison détaillée
GPT-5 Nano est un modèle de langage lightweight de OpenAI avec une fenêtre de contexte de 128K tokens, excellant en data extraction. Claude 3.5 Haiku de Anthropic est un modèle lightweight supportant 200K tokens en contexte, avec des performances remarquables en data extraction.
GPT-5 Nano est l'option la plus économique de cette comparaison — jusqu'à 93% moins cher que Claude 3.5 Haiku sur un mix prompt/completion typique. GPT-5 Nano est tarifé à $0.10/M tokens en entrée et $0.15/M tokens en sortie. Claude 3.5 Haiku coûte $0.80/M en entrée et $4.00/M en sortie.
Dans les évaluations de benchmarks indépendants, Claude 3.5 Haiku mène avec des scores de coding de 82/100 et de raisonnement de 80/100, contre 72/100 en coding et 72/100 en raisonnement pour GPT-5 Nano.
Claude 3.5 Haiku supporte la plus grande fenêtre de contexte à 200K tokens, utile pour l'analyse de longs documents et les grandes bases de code. Pour les applications sensibles à la latence, GPT-5 Nano a un score de vitesse de 99/100 contre 97/100 pour Claude 3.5 Haiku.
Choisissez GPT-5 Nano quand la rentabilité est prioritaire ; optez pour Claude 3.5 Haiku quand la performance maximale est requise. Claude 3.5 Haiku domine les scores de benchmark globaux. Les deux modèles ont des forces distinctes — utilisez la calculatrice interactive ci-dessus pour modéliser les coûts de votre volume exact de tokens.
Comparaison de Benchmarks
Scores en tête-à-tête dans 5 catégories — issus des évaluations officielles
Codage
Raisonnement
Extraction
Créativité
Vision
Score de vitesse
Fenêtre de contexte
Qu'est-ce qu'un token ?
Les modèles ne lisent pas des mots — ils traitent des tokens.
Un token correspond à environ 4 caractères de texte anglais (~¾ d'un mot). Votre facture API est calculée par million de tokens.
Phrase courte
"Hello, world!"
E-mail professionnel
Un e-mail typique (~200 mots)
Fichier de code
Script Python de 50 lignes
Comment vérifier votre utilisation
response.usage.total_tokensChaque réponse API inclut un objet usage. Additionnez total_tokens sur tous les appels pour obtenir votre total mensuel.
Votre calculateur de coûts
Entrez votre utilisation mensuelle réelle pour voir les économies
Modèles rapides
GPT-5 Nano
$3.45/mois
$41.40/an
Claude 3.5 Haiku
$52.80/mois
$633.60/an
Économies annuelles
$592.20 économisé par an
GPT-5 Nano moins cher · $49.35/mois
Deep-Dive Audit — GPT-5 Nano & Claude 3.5 Haiku
Audit Chirurgical: Logique Profonde
PROJECTION DE PERTE STRATÉGIQUE SUR 3 ANS
-$229.86
Sans protocoles d'optimisation, les choix actuels entraîneront une perte de -$76.62 par an.
SCORE D'EFFICACITÉ
72%
Ce modèle atteint un score de 72 dans cette catégorie.
ÉCART DE CATÉGORIE
26 pts
Distance par rapport au Leader
Analyse du Paysage Compétitif
Source: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Champion de la Catégorie: Claude Opus 4.6
Selon les données MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Opus 4.6 offre l'équilibre optimal.
Score de Marché
%98
Taux d'Économie
%-2554
Prescription Opérationnelle
- Implémentez la cascade de modèles.
- Analysez les données complex_reasoning pour le cache local.
PROTOCOLE_AUDIT_COÛT
Adéquation catégorielle
"GPT-5 Nano obtient 72 points dans cette catégorie — un choix bien adapté."
Opportunité d'alternative catégorielle
"Claude Opus 4.6 domine cette catégorie avec 98 points selon les données MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Taxe d'inertie détectée
"85% du trafic peut être redirigé vers des modèles moins coûteux. Le tier Fast (DeepSeek V3) et Smart (o3-mini) peuvent économiser $-6.38/mois."
Architecture de Routage Intelligent à 3 Niveaux
-2554% D'ÉCONOMIES VIA ROUTAGEDeepSeek V3
Score IQ: 91/100
$30.24/an
o3-mini
Score IQ: 97/100
$277.20/an
Claude Opus 4.6
Score IQ: 98/100
$648.00/an
Sans routage par niveaux, tout le trafic est envoyé au modèle le plus cher — la 'Taxe d'Inertie' génère $0.00/an en surcoûts évitables. Le routage en cascade élimine ce gaspillage.
Logique Profonde — Matrice Coût / Qualité des Modèles
Source: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modèle | Benchmark | Entrée (par M) | Sortie (par M) | Coût Annuel* | Indice de Valeur |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 4.6LEADER | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
o3-mini | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 6/100 |
DeepSeek R1 | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 12/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 2/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 3/100 |
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.14 | $0.28 | $5.04 | 75/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 0/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 3/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 6/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
DeepSeek V3.2 | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
Gemini 2.0 Flash | 81/100 | $0.10 | $0.40 | $6.00 | 56/100 |
Claude 3.5 Haiku | 80/100 | $0.80 | $4.00 | $57.60 | 6/100 |
Llama 3 70B | 79/100 | $0.65 | $2.75 | $40.80 | 8/100 |
GPT-4o Mini | 78/100 | $0.15 | $0.60 | $9.00 | 36/100 |
Gemini 1.5 Flash | 76/100 | $0.07 | $0.30 | $4.50 | 70/100 |
GPT-5 NanoSÉLECTIONNÉMEILLEURE VALEUR | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Coût annuel. Indice de Valeur = Score / Coût (Plus haut = Meilleur).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Opus 4.6", prompt);
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