Le meilleur modèle d’IA pour programmer est celui qui réalise le type de modification dont vous avez besoin avec les outils et le budget que vous utilisez. Présélectionnez Sonnet 5 ou Opus 5 pour un flux de programmation Claude, Astra pour les tâches difficiles fondées sur OpenAI, et Terra ou Haiku pour les tâches délimitées accompagnées de tests clairs.
Cette comparaison porte sur les modèles d’API hébergés destinés aux agents de programmation. Elle distingue les capacités documentées, les prix actuels de Kunavo et une méthode de sélection reproductible. Pour une comparaison générale des familles de modèles, consultez Claude contre GPT contre Gemini.
Choisissez la tâche avant le modèle
| Votre tâche | Première sélection | Ce qui décide |
|---|---|---|
| Un test, une explication ou une petite correction isolée | Terra ou Haiku 4.5 | Un résultat correct sans réparations répétées |
| Modifications courantes dans plusieurs fichiers | Sonnet 5 et Opus 5 | Modifications acceptées, temps de réponse et coût total |
| Débogage difficile ou modification autonome longue | Opus 5 ou Astra ; envisagez Fable 5.1 si nécessaire | Progression à travers les étapes difficiles et contrôles réussis |
| Code accompagné de captures d’écran ou de documents de référence volumineux | Une option Claude | Prise en charge effective des images, contexte utile et modifications vérifiées |
La présentation des modèles d’Anthropic positionne Opus 5 pour la programmation agentique complexe et Sonnet 5 pour la vitesse et l’intelligence. Elle recommande Fable 5.1 pour les travaux exigeants lorsque les évaluations d’Opus sont insuffisantes. OpenAI positionne Astra pour les travaux difficiles de bout en bout, y compris la programmation. Ces descriptions des fournisseurs justifient des candidats, et non un vainqueur entre fournisseurs.
Comparer les prix actuels et les limites de contexte
USD par million de tokens standard d’entrée/sortie non mis en cache, selon le catalogue actuel de Kunavo. Les limites de contexte décrivent une capacité, et non la qualité de programmation. Les lignes sont regroupées par usage, et non classées selon les performances.
| Modèle | Usage du candidat | Tokens de contexte | Entrée / sortie |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Modifications petites et testables avec un budget limité | 1,050,000 | $0.70 / $4.20 |
| Claude Haiku 4.5 | Sous-tâches délimitées dans un flux de travail Claude | 200,000 | $0.70 / $3.50 |
| Claude Sonnet 5 | Programmation et utilisation d’outils quotidiennes | 1,000,000 | $1.40 / $7.00 |
| Claude Opus 5 | Modifications complexes et tâches agentiques plus longues | 1,000,000 | $3.50 / $17.50 |
| GPT-6 Astra | Travail de bout en bout difficile dans un flux de travail OpenAI | 1,050,000 | $4.00 / $20.00 |
| Claude Fable 5.1 | Travail exigeant qui met encore en échec le premier candidat | 1,000,000 | $7.00 / $35.00 |
Une estimation du catalogue ne constitue pas le plafond de la facture finale. Kunavo facture le montant le plus élevé entre le coût catalogue et le coût en amont multiplié par le facteur de majoration du modèle. Les lectures et écritures du cache, la sortie de raisonnement et les niveaux applicables aux contextes longs influencent également le calcul. Consultez les détails de facturation et la liste des prix actuels.
Vérifier le protocole et les outils de l’agent
Pour un fournisseur personnalisé, Codex nécessite le protocole Responses ; un point de terminaison limité à Chat Completions ne suffit pas. La documentation de la passerelle Claude Code décrit les formats d’API pris en charge et exclut explicitement la prise en charge officielle du routage vers des modèles non-Claude. La présence d’un fournisseur dans un menu ne prouve pas que toutes les fonctionnalités fonctionnent.
Les fonctionnalités propres aux modèles et aux fournisseurs peuvent également différer d’une route de passerelle. OpenAI documente l’entrée d’image pour Astra, mais la route GPT actuelle de Kunavo n’expose pas la vision. Pour un travail fondé sur des captures d’écran, sélectionnez une route prenant en charge les images selon sa documentation et vérifiez que votre client envoie réellement l’image. Vérifiez la diffusion en continu, les appels d’outils, les paramètres de raisonnement et les limites de sortie avant de déplacer une tâche fonctionnelle.
Utilisez la configuration Codex, la configuration Claude Code ou la configuration OpenCode pertinente. Un solde API et l’abonnement d’un client sont deux achats distincts.
Tarifer la modification acceptée, contexte inclus
Divisez le coût total de toutes les tentatives par le nombre de tâches acceptées. Conservez également les corrections humaines et le temps écoulé. Un faible tarif par token peut perdre son avantage à cause des nouvelles tentatives ; un tarif plus élevé peut être rentable lorsqu’il permet de les éviter. Aucun de ces résultats ne découle à lui seul de ce tableau de prix.
Comptez séparément les nouvelles entrées, les écritures de cache, les lectures de cache et les sorties. Les requêtes Astra et Terra de Kunavo dépassant 272 000 tokens d’entrée utilisent deux fois le tarif d’entrée/cache et 1,5 fois le tarif de sortie pour l’ensemble de la requête. Les modèles Claude listés à 1M n’ont pas de supplément de contexte long, mais l’envoi d’un plus grand nombre de tokens coûte tout de même davantage.
Utiliser les benchmarks pour présélectionner, puis tester votre dépôt
Lisez la version du modèle, l’agent, les outils, l’effort, l’ensemble de tâches et le nombre d’exécutions à côté du score du benchmark. L’étude d’Anthropic sur le coût et l’intelligence, par exemple, utilise un sous-ensemble de 482 tâches de SWE-bench Pro et précise explicitement que ses scores ne sont pas comparables au classement public. Ses coûts ne sont pas des mesures de Kunavo.
- Choisissez un bug reproductible, un ajout de test, une modification dans plusieurs fichiers, une tâche d’interface représentative et une tâche historiquement difficile.
- Commencez chaque candidat à partir de la même révision du dépôt. Gardez l’invite, les outils, les autorisations et le budget constants ; consignez les paramètres du modèle et de l’effort.
- Définissez d’abord les critères d’acceptation : tests pertinents, diff révisé et comportement demandé. Consignez les échecs aussi bien que les réussites.
- Comparez les coûts totaux, le temps d’exécution et les corrections manuelles. Répétez les résultats proches avant de modifier la valeur par défaut quotidienne.
Commencez par deux candidats et un agent familier. Choisissez ensuite le mode de paiement à l’aide de la comparaison des API Codex, Cline, Kilo ou OpenCode. Cela rend le choix du modèle opérationnel sans modifier chaque partie du flux de travail d’un coup.
Questions fréquentes
Quel est le meilleur modèle d’IA pour programmer ?
Commencez par un modèle adapté à la tâche et à votre agent. Sonnet 5 et Opus 5 sont des candidats Claude concrets ; Astra est un candidat OpenAI pour les tâches difficiles ; Terra et Haiku conviennent aux tâches délimitées. Comparez-en deux sur le même dépôt avant de choisir une valeur par défaut quotidienne. Ce guide propose une sélection étayée par des sources, et non un classement universel de la qualité.
Quel modèle de programmation devrais-je essayer avec un petit budget ?
Claude Haiku 4.5 est le candidat au tarif le plus bas de ce tableau, à $0.70 en entrée et $3.50 en sortie par million de tokens sur Kunavo. Essayez-le sur une petite modification accompagnée d’un test clair. Tenez compte des tentatives échouées et des corrections pour déterminer s’il est moins cher pour la tâche terminée.
Une fenêtre de contexte plus grande rend-elle un modèle meilleur en programmation ?
Elle permet à une requête de contenir davantage de contenu dans la limite prise en charge. Elle ne garantit ni de meilleures modifications, ni la récupération fiable de chaque détail, ni un nombre réduit d’erreurs. Les requêtes longues peuvent également entrer dans un niveau tarifaire supérieur. Comparez les fichiers pertinents et le résultat terminé plutôt que de classer les modèles uniquement selon la taille du contexte.
Un modèle de programmation est-il la même chose qu’un agent de programmation ?
Non. Le modèle génère des réponses et des appels d’outils ; l’agent fournit le flux de travail de l’éditeur ou du terminal, les outils, la gestion du contexte et les autorisations. Un même modèle peut se comporter différemment selon l’agent, les invites, l’accès aux outils et les paramètres de raisonnement.
Sources officielles vérifiées le 17 septembre 2026. Les recommandations s’appuient sur le positionnement documenté des modèles et les informations du catalogue ; aucun benchmark comparatif de codage Kunavo n’est revendiqué.