Avec la gamme Claude actuelle, monter d'un palier de modèle l'emporte sur le fait de pousser l'effort au maximum pour obtenir la plus haute intelligence par dollar
À presque chaque Cost per Task, on voit que le plus grand modèle se situe sur la frontière de Pareto performance vs. coût pour les modèles @AnthropicAI :
➤ Claude Opus 5.5 (xhigh, 57) obtient un score supérieur à Claude Sonnet 5.5 (max, 55) avec un Cost per Task inférieur de 40% et environ la moitié du Time per Task
➤ Claude Fable 5.2 (high) bat Opus 5.5 (max), avec des économies de coût et de temps plus modestes, et Fable 5.2 (low) bat Opus 5.5 (high)
➤ Ce schéma ne se vérifie pas au palier le moins cher, où chaque montée d'un cran depuis Claude Haiku 5.5 (max) coûte plus cher