Puis-je exécuter Claude Opus 5.5 localement ?

Non. Anthropic n’a pas publié de poids ouverts pour aucun modèle Claude ; Opus 5.5 est uniquement accessible via API.

Quel est le coût de Claude Opus 5.5 et quelle est la taille de sa fenêtre contextuelle ?

Le tarif est de 4,00 $ par million de tokens en entrée et 20,00 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre contextuelle d’un million de tokens.

En quoi Opus 5.5 diffère-t-il d’Opus 5 ?

Opus 5.5 réalise des tâches comparables en moins d’étapes et de tokens, rapporte les progrès de façon plus simple, et est plus rigoureux en ne déclarant que des chiffres qu’il peut réellement justifier.

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Claude Opus 5.5

9201°

#llm #anthropic #vision #raisonnement #programmation #agents

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Anthropic | contexte de 1 000 000 tokens | 4,00 $/M en entrée, 20,00 $/M en sortie. Claude Opus 5.5 est le modèle phare d'Anthropic pour le raisonnement exigeant, le codage et le travail agentique à long terme, succédant à Claude Opus 5. Il est particulièrement performant pour les changements multi-étapes dans de grandes bases de code, la revue de code et la détection de bugs, l'analyse financière et scientifique, et la lecture de graphiques, diagrammes et captures d'écran denses, et il est plus prudent que son prédécesseur en ne déclarant que des chiffres et en citant des sources qu'il peut…Anthropic | contexte de 1 000 000 tokens | 4,00 $/M en entrée, 20,00 $/M en sortie. Claude Opus 5.5 est le modèle phare d'Anthropic pour le raisonnement exigeant, le codage et le travail agentique à long terme, succédant à Claude Opus 5. Il est particulièrement performant pour les changements multi-étapes dans de grandes bases de code, la revue de code et la détection de bugs, l'analyse financière et scientifique, et la lecture de graphiques, diagrammes et captures d'écran denses, et il est plus prudent que son prédécesseur en ne déclarant que des chiffres et en citant des sources qu'il peut étayer. Le modèle complète des tâches comparables en moins d'étapes et avec moins de tokens qu'Opus 5, et rapporte son travail dans un langage plus simple, avec des mises à jour claires sur ce qu'il a fait, ce qu'il a trouvé, et ce dont il a besoin de l'utilisateur. La réflexion est toujours adaptative, donc l'effort est le principal levier pour équilibrer profondeur, latence et coût, et les réglages d'effort plus faibles restent efficaces pour les charges sensibles à la latence.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Claude Opus 5.5 est le modèle le plus performant d'Anthropic, conçu pour des travaux exigeants : tâches de codage à grande échelle, pipelines agentiques à long terme et lecture analytique dense. Il succède à Opus 5 avec une meilleure efficacité — moins d’étapes, moins de tokens, un suivi des progrès plus clair — et une discipline factuelle renforcée, ne citant que ce qu’il peut vérifier. Si vous exécutez des workflows agentiques sérieux ou avez besoin d’un modèle qui ne génère pas d’hallucinations sous pression, c’est le niveau à viser.

Connu pour

Modifications multi-étapes et détection de bugs dans de grandes bases de code
Analyse financière et scientifique avec une discipline des sources plus stricte que son prédécesseur
Lecture précise de graphiques, diagrammes et captures d’écran denses
Pensée adaptative qui ajuste l’effort à la profondeur de la tâche, tout en maintenant une latence gérable
Mises à jour de progrès plus simples : ce qu’il a fait, ce qu’il a trouvé, ce dont il a besoin ensuite

Attention à

À 20 $/million de tokens en sortie, les coûts montent vite dans les boucles agentiques — surveillez attentivement l’usage des tokens.
API uniquement ; pas de poids ouverts, pas de déploiement local.
Une fenêtre contextuelle d’un million de tokens est généreuse, mais les sessions longues à ce prix s’additionnent rapidement.

Idéal pour

Programmation

Agents et utilisation d'outils

Raisonnement

Recherche

Vision

Prompts à essayer

Recherche de bugs dans une base de code

Voici un module Python qui gère le traitement des paiements. Passez-le en revue pour détecter les erreurs logiques, les cas limites pouvant provoquer des échecs silencieux, et tout endroit où une exception est ignorée sans journalisation. Pour chaque problème, expliquez ce qui peut mal tourner et suggérez une correction concrète. Collez votre module ci-dessous.

Analyse de graphique dense

Je joins une capture d’écran d’un graphique financier. Identifiez la tendance, notez toute anomalie ou point d’inflexion, indiquez les valeurs approximatives à ces points, et signalez tout ce qui ressemble à un artefact de données plutôt qu’à un signal réel. Ne citez que ce qui est visible dans le graphique.

Plan de recherche multi-étapes

Je dois évaluer si une entreprise SaaS de taille moyenne doit s’étendre sur le marché allemand dans les 18 prochains mois. Décomposez cela en questions clés à répondre, expliquez quelles données résoudraient chacune, et signalez où l’analyse risque d’être compromise par des informations manquantes ou peu fiables.

Comparer avec

Claude Sonnet 5.5
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M
Claude Sonnet 5
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M
Claude Opus 5
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $5.00/M, sortie $25.00/M
Claude Haiku 5.5
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M

Plus de modèles de texte de anthropic

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Claude Opus 5.5 localement ?: Non. Anthropic n’a pas publié de poids ouverts pour aucun modèle Claude ; Opus 5.5 est uniquement accessible via API.
Quel est le coût de Claude Opus 5.5 et quelle est la taille de sa fenêtre contextuelle ?: Le tarif est de 4,00 $ par million de tokens en entrée et 20,00 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre contextuelle d’un million de tokens.
En quoi Opus 5.5 diffère-t-il d’Opus 5 ?: Opus 5.5 réalise des tâches comparables en moins d’étapes et de tokens, rapporte les progrès de façon plus simple, et est plus rigoureux en ne déclarant que des chiffres qu’il peut réellement justifier.

Verdict du capitaine
L’outil adapté pour le codage agentique et les travaux d’analyse sérieux — à condition de garder un œil sur la facture des tokens en sortie.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Tendance de popularité de Claude Opus 5.5

Score de chaleur depuis 22 Sep 2026

Score de popularité

9,201°

Cette semaine

▲

94.0%

9,113° alors, 9,201° maintenant

Ce mois-ci

n/a

Pas encore publié/suivi

L'année passée

n/a

Pas encore publié/suivi

7,000°

Plancher

L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.

+1,825°

Tokens OpenRouter

12,163,237,970,986 tokens traités par ce modèle via OpenRouter au cours des 30 derniers jours, prompts et réponses confondus. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement dans le terme de téléchargement, 1,216,323 au total ; les tokens du dernier jour s'ajoutent au taux d'adoption. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+376°

Taux d’adoption

Environ 102,003 téléchargements par jour, mesurés entre deux relevés des sources, jamais estimés à partir d’une moyenne sur la durée. La vitesse compte pour un quart du terme téléchargement, donc une poussée récente apparaît sans qu’un pic d’un jour dépasse des années d’usage.

Afficher le détail

Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 9,201°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.

1
Commence au plancher.
Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
7,000°
total en cours
2
Ajoute les téléchargements.
1,216,323 équivalents de téléchargement au total, venant de Tokens OpenRouter. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
+1,825°
8,825°
total en cours
3
Ajoute le taux d’adoption.
Environ 102,003 téléchargements par jour en ce moment, mesurés entre deux relevés, à un quart du poids.
+376°
9,201°
total en cours
=
Le score de chaleur.
La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
9,201°

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.

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Claude Opus 5.5 est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.

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