GPT-5.1 Codex contre Claude Code : le test de référence qui compte vraiment

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Si vous passez vos journées à écrire du code, vous aurez remarqué que ces derniers temps, il y a une véritable avalanche de modèles d'IA pour la programmationGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… La liste s’allonge presque chaque semaine, et chaque fournisseur prétend offrir le meilleur assistant de développement. Mais lorsqu’on passe à la pratique et qu’on les utilise sur des projets concrets, les différences deviennent flagrantes.

Ces dernières semaines, plusieurs équipes ont comparé Codex GPT-5.1, Codex GPT-5, Code Claude et pensée Kimi K2 Dans des conditions exigeantes : vastes référentiels, intégration avec des pipelines réels, tests de charge et problématiques complexes d’observabilité. Ici, pas de simples exercices de programmation, mais des bugs et des fonctionnalités susceptibles de paralyser la production en cas de dysfonctionnement. De tout cela se dégage un message convaincant : les Codex d’OpenAI, et plus particulièrement le Codex GPT-5.1, fournissent le code le plus « réellement déployable ».

GPT-5.1 Codex contre Claude Code : un bref aperçu du duel

Quand quelqu'un parle de « benchmark GPT-5.1 Codex vs Claude Code », il compare en réalité deux philosophies assez différentes d'assistant de codeGPT-5.1 Codex (et son évolution GPT-5.1-Codex-Max) a été conçu dès le départ comme un moteur pour agents travaillant de longues heures sur un même dépôt : il comprend le contexte, modifie les fichiers, exécute des tests et corrige ses propres erreurs. Claude Code, quant à lui, excelle dans l’explication du code, la conception d’architectures et la génération de documentation, mais il peine souvent à intégrer efficacement les modifications dans un code existant.

Lors de tests concrets menés sur des projets d'observabilité, cette différence a été clairement observée : Seuls les modèles Codex généraient du code intégré et prêt pour la production.Claude et Kimi ont certes produit des architectures impressionnantes, des idées créatives et de nombreuses lignes de code… mais avec des bugs critiques, des échecs d'intégration ou tout simplement du code qui ne compilait même pas.

Méthodologie du test : problèmes réels, pas des jouets

Pour que ce test soit pertinent, l'exercice classique consistant à « écrire une fonction qui inverse une chaîne de caractères » a été complètement évité. À la place, les exercices suivants ont été sélectionnés : deux défis complexes au sein d'une plateforme d'observabilitéavec des exigences de performance et de fiabilité très spécifiques, et suivant les meilleures pratiques de tests et implémentation en génie logiciel:

Premier défi : concevoir et mettre en œuvre un système de détection statistique des anomalies Capable d'apprendre les taux d'erreur de base, de calculer les scores z et les moyennes mobiles, de détecter les pics de variation et de traiter plus de 100 000 enregistrements par minute avec une latence inférieure à 10 ms. Le tout intégré à un pipeline existant.

Deuxième défi : résolveur la déduplication des alertes distribuées Lorsque plusieurs processeurs détectent la même anomalie presque simultanément, il est nécessaire d'éviter les doublons avec un intervalle de moins de 5 secondes entre eux, de tolérer des décalages d'horloge allant jusqu'à 3 secondes et de gérer les pannes de processeur sans que le système ne se bloque.

Les quatre modèles testés —Codex GPT-5, Codex GPT-5.1, Code Claude et pensée Kimi K2Ils ont reçu les mêmes invites, dans le même IDE (curseur) et à partir du même dépôt. Des mesures ont été effectuées. temps passé, jetons consommés, coût en dollars, qualité du code, nombre de bogues critiques Et, très important encore, si le résultat était véritablement lié au code source existant ou s'il restait un « prototype parallèle ».

Résultats du test 1 : Détection statistique des anomalies

Lors du premier test, l'objectif était que chaque modèle fournisse un détecteur d'anomalies statistiques prêt pour la production: calculs de taux, fenêtres glissantes, scores z, pics de variation, gestion rigoureuse de la division par zéro et intégration dans la classe AnomalyDetector et dans le pipeline réel.

Claude Code Son lancement a fait grand bruit : des milliers de nouvelles lignes de code, une documentation exhaustive, plusieurs mécanismes statistiques (score z, EWMA, vérifications des taux de change) et même des benchmarks synthétiques. Sur le papier, c’était du niveau d’ingénierie classique. Mais à l’exécution, le revers de la médaille est apparu : une fonction de taux de change qui… Infinity lorsque la fenêtre précédente était nulle, puis une toFixed() à propos de cette valeur qui a provoqué un Erreur de portée immédiateDe plus, le système de référence n'était pas véritablement opérationnel et les tests étaient non déterministes (utilisant Math.random()Et pour couronner le tout, Rien de tout cela n'était lié au pipeline lui-même.Résultat : un prototype saisissant, mais impossible à mettre en production tel quel.

La tentative de Codex GPT-5 C'était beaucoup plus pragmatique. En environ 18 minutes, cela a généré Code bien intégré, avec des modifications nettes de seulement quelques centaines de lignes, directement sur la classe AnomalyDetector et les points d'entrée réels. Ils ont veillé à traiter les cas particuliers (par exemple, Number.POSITIVE_INFINITY avant d'appeler toFixed()), a mis en œuvre des statistiques incrémentales dans des fenêtres glissantes avec une complexité O(1) et a aligné les intervalles de temps avec l'horloge murale pour la prévisibilité. Tests unitaires Elles étaient déterministes et le résultat s'exécutait dans le système sans toucher à presque rien d'autre.

En ce qui concerne Codex GPT-5.1Il a opté pour une approche architecturale encore plus épurée. Au lieu de compartiments temporaires, il a utilisé des fenêtres glissantes basées sur des échantillons, avec des pointeurs de début/fin et une classe dédiée. RollingWindowStats pour effectuer des sommes et des sommes de carrés. Il contrôlait soigneusement la division par zéro à l'aide de constantes telles que MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEIl a limité la fréquence de mise à jour de base afin d'économiser des ressources et a écrit des tests déterministes avec des horodatages contrôlés. En 11 minutes, il a généré plus de lignes de réseau que GPT-5, mais avec une architecture plus simple, une meilleure gestion de la mémoire et la même qualité « prête à être déployée »..

Le quatrième joueur, Kimi K2 RéflexionsIls ont opté pour une solution créative combinant la prise en charge des journaux de flux et des métriques par lots, en ajoutant des détections basées sur le MAD et l'EMA. Sur le papier, cela semblait correct, mais le cœur du système était défectueux : il mettait à jour la ligne de base avant d'évaluer chaque valeur, ce qui faisait tendre le score z vers zéro. Les anomalies n'apparaîtront pratiquement jamais.De plus, il a introduit une erreur de compilation en TypeScript et reproduit le même problème de division par zéro que Claude. Pire encore, le code ne compilait même pas et n'était pas correctement intégré au système.

La conclusion de ce premier tour est assez claire : Les deux Codex (GPT-5 et GPT-5.1) étaient les seuls à fournir un code fonctionnel, intégré et raisonnablement robuste.GPT-5.1 a égalé le coût de Claude (environ 0,39 $ dans ce test), mais a pris moins de temps et avait une architecture plus propre.

Résultats du test 2 : Déduplication des alertes distribuées

Le deuxième défi posait un problème de coordination distribuée Dans le cas classique, plusieurs processeurs pouvaient détecter la même anomalie quasi simultanément. Il était donc nécessaire d'éviter le déclenchement d'alertes redondantes lorsqu'une anomalie était détectée dans un intervalle de 5 secondes, tout en tolérant une certaine désynchronisation d'horloge et d'éventuels plantages de processus.

Claude a une fois de plus brillé par son talent de concepteur. Il a proposé un architecture sur trois niveaux: Cache L1, verrous consultatifs sur la base de données en tant que L2, et contraintes d'unicité en tant que L3. Il utilisait le NOW() Pour éviter de dépendre de l'horloge du processeur, le programme utilisait une base de données ; il gérait correctement la libération des verrous en cas de perte de connexion et comportait près de 500 lignes de tests couvrant les conflits, les déphasages d'horloge et les scénarios de panne. Cependant, comme lors du premier test, Rien n'était branché sur le processeur., et certains détails d'implémentation (tels que des touches de verrouillage trop épaisses ou la fenêtre temporelle appliquée à toutes les alertes actives) ont réduit son utilité pratique.

En parallèle, Codex GPT-5 Il a opté pour une solution basée sur une table de déduplication avec réservations et expiration, coordonnée par le biais de transactions et FOR UPDATE. Le code il a été directement intégré à processAlertIl utilisait le temps serveur et gérait les collisions de manière raisonnable, malgré une petite condition de concurrence dans la clause ON CONFLICT Ce système, dans des conditions extrêmes, pouvait permettre à deux processeurs de réussir le même contrôle avant de valider les opérations. Ce n'était pas parfait, mais on s'en approchait beaucoup et on pouvait le déployer moyennant quelques ajustements mineurs.

Le déménagement de Codex GPT-5.1 C'était encore plus minimaliste et efficace : au lieu de planches supplémentaires, il s'appuyait sur Consultation PostgreSQL sur les verrous avec une fonction acquireAdvisoryLock qui ont généré des clés en utilisant SHA-256 sur la paire service:alertTypeSous ce verrouillage, le système vérifiait s'il existait des alertes actives récentes dans la fenêtre de 5 secondes et, si ce n'était pas le cas, insérait la nouvelle. Si une alerte similaire existait déjà, il mettait à jour sa gravité si la nouvelle était plus élevée. Tout cela avec Utilisation cohérente des horodatages du serveur pour gérer le décalage et des blocs correctement nettoyés finallyRésultat : une logique plus simple, sans tables auxiliaires et sans la course effrénée que GPT-5 a engendrée.

Dans ce test, Kimi Oui, il a réussi à intégrer sa logique dans processAlert et utiliser des intervalles discrets de 5 secondes avec des insertions/mises à jour atomiques et des nouvelles tentatives avec temporisation. L'idée en elle-même n'était pas mauvaise, mais l'implémentation a de nouveau échoué sur des points essentiels : lorsque deux insertions simultanées avaient la même valeur createdAtle calcul du drapeau isDuplicate Le processus était inversé et les alertes étaient signalées incorrectement ; de plus, le recalcul du compartiment lors du backoff n’était même pas appliqué dans la requête. Ils ont continué à essayer à nouveau sur le même conflitEn bref, bonne intuition, mauvaise exécution.

Là encore, lors de ce deuxième tour, ceux qui ont produit le code du menu déroulant étaient Codex GPT-5 et GPT-5.1, avec un net avantage pour GPT-5.1 en termes de propreté et d'absence de conditions de course, le tout pour un coût d'environ 0,37 $ contre 0,60 $ pour GPT-5.

Coûts : Pourquoi Codex finit par être moins cher que Claude

Si l'on ne considère que le prix par million de jetons, on pourrait croire que Claude Sonnet 4.5 et GPT-5.1 sont comparables. Cependant, en analysant plus en détail les données de ces benchmarks, on constate que… Codex offre plus pour moins cherDans les deux essais combinés, les coûts étaient approximativement les suivants :

• Claude : environ 1,68 $ au total.
• Codex GPT-5 : environ 0,95 $ (43 % moins cher que Claude).
• Codex GPT-5.1 : environ 0,76 $ (environ 55 % de moins que Claude).
• Kimi : On estime ce coût à 0,51 $, mais ce chiffre est très incertain en raison de l'absence de ventilation détaillée des coûts.

La clé est que Claude facture plus cher par jeton de sortie (15 $/M contre 10 $/M pour GPT-5.1) et, de plus, a tendance à générer beaucoup de texte supplémentaire en raison de son style de verbalisation à voix haute et de sa documentation exhaustive. En revanche, Codex bénéficie de la mise en cache du contexte dans son interface de ligne de commande, réutilisant de grands volumes de jetons d'entrée sans les refacturer intégralement. Ajoutez à cela le fait que GPT-5.1 était plus efficace en termes de nombre de jetons utilisés que GPT-5, et le résultat est un assistant qui Non seulement cela génère un code plus utilisable, mais cela vous permet également d'économiser de l'argent..

Dans le monde des forfaits à prix fixe comme « 20 euros par mois », cela se traduit par quelque chose de très concret : Avec Codex, vous pouvez travailler beaucoup plus d'heures sur le code avant d'atteindre la limite.En revanche, avec les forfaits de Claude, il est assez courant que les utilisateurs avancés atteignent la limite même avec les abonnements les plus chers, tandis qu'avec Codex Pro, il est rare que quelqu'un la dépasse, sauf en cas d'utilisation extrême.

Ce que GPT-5.1-Codex-Max offre : des agents qui travaillent toute la journée

Au-dessus du Codex GPT-5.1, il existe une variante spécialement conçue pour Des travaux très longs et détaillés sur un codeGPT-5.1-Codex-Max. Ce modèle n'est pas conçu pour les conversations en ligne classiques, mais plutôt pour fonctionner comme moteur d'agent au sein de l'écosystème Codex. OpenAI Codex CLILa lecture d'immenses référentiels, la modification de nombreux fichiers, l'exécution de suites de tests et la persévérance pendant des heures font partie intégrante de son ADN.

La principale différence réside dans le compactageAu lieu de s'appuyer uniquement sur une fenêtre de contexte gigantesque, le modèle est capable de… résumer et condenser Il préserve les anciennes parties de la session tout en conservant les détails essentiels. C'est comme « compresser » les étapes déjà effectuées pour faire place à de nouvelles commandes, sans oublier les décisions importantes. Grâce à cela, vous pouvez travailler sur d'immenses monorepos, interagir simultanément avec plusieurs services et vous souvenir des choix de conception faits des heures auparavant.

Un autre point intéressant est le niveaux de raisonnementLe mode « Moyen » convient aux tâches courantes (tickets normaux, petites fonctionnalités, refactorisations mineures) avec une latence acceptable. Le mode « Très élevé » alloue au modèle davantage de temps de calcul interne et des processus de réflexion plus longs, privilégiant la fiabilité à la vitesse pour les problèmes complexes : refactorisations massives, pipelines hérités truffés de failles, conflits difficiles à reproduire, etc. Pour les tâches qui occuperaient généralement un après-midi entier pour un développeur senior, ce mode représente un investissement judicieux.

Dans les tests de performance spécifiques aux agents, GPT-5.1-Codex-Max affiche une nette amélioration par rapport au GPT-5.1 Codex standard : Davantage de tâches accomplies dans SWE-bench Verified et Lancer, meilleures performances dans Terminal Bench Et surtout, une plus grande capacité à garder son sang-froid lors de longues sessions sans se laisser distraire. Pour de nombreuses équipes, cette différence signifie qu'un agent peut gérer un ticket de bout en bout au lieu de se contenter de générer des correctifs ponctuels.

Sécurité, mise en quarantaine et utilisation responsable du modèle

Lorsque vous autorisez un agent à accéder à votre terminal et à votre dépôt, il est normal que toutes vos alarmes de sécurité se déclenchent. Codex et GPT-5.1-Codex-Max sont conçus pour toujours fonctionner dans un environnement sécurisé. bac à sableDans le cloud, l'agent s'exécute dans un conteneur avec le réseau désactivé par défaut ; le trafic sortant n'est autorisé que si vous l'activez explicitement. Sur site, il utilise les mécanismes de sandbox de macOS, Linux ou Windows (ou WSL) pour limiter les fichiers auxquels il peut accéder.

Deux règles se répètent sur toutes les surfaces du Codex : Le réseau ne s'ouvrira pas sans votre autorisation.L'agent ne peut pas modifier les fichiers situés en dehors de l'espace de travail configuré. Ceci, combiné à un entraînement spécifique visant à éviter les commandes destructives, augmente considérablement la probabilité que le modèle nettoie prudemment un répertoire plutôt que de supprimer la moitié d'un projet en interprétant mal une phrase comme « nettoyez ceci ».

Concernant les attaques de injection rapide (par exemple, les textes malveillants qui tentent de tromper l'IA pour qu'elle ignore ses règles et divulgue des secrets), la formation Codex insiste sur le traitement de tout texte externe comme non fiable, conformément aux meilleures pratiques de tests automatisés pour les modèles d'IAEn pratique, cela se traduit par le rejet des demandes de divulgation de données, le refus de télécharger du code privé sur des sites web externes et une nette préférence pour le respect des instructions du système et des développeurs plutôt que pour toute information trouvée dans la documentation ou sur les pages web.

GPT-5.1 Codex comparé à Claude et à d'autres modèles dans une utilisation quotidienne

Une fois les performances et les capacités spécifiques de Codex-Max examinées, le tableau d'ensemble devient assez clair : Chaque modèle a son créneau idéal.Et le plus judicieux n'est pas de se contenter d'un seul outil pour tout, mais de savoir quand utiliser chaque outil.

Codex GPT-5.1 (et sa variante Max) conviennent particulièrement bien lorsque vous avez besoin Code intégré, avec une attention particulière aux limites et une faible marge d'erreurDans les deux tests d'observabilité, cette implémentation, avec GPT-5, était la seule à pouvoir être déployée en production sans réécrire la moitié du fichier. De plus, son coût par tâche était le plus bas, avec des gains d'efficacité par rapport à GPT-5 et un rapport prix/performances difficile à égaler.

Claude Sonnet 4.5 / Code de Claude Ils brillent quand ce que vous voulez, c'est Conception architecturale, documentation détaillée et explicationsPensez aux revues d'architecture, aux documents techniques exhaustifs, aux guides de migration… Leurs solutions sont généralement très bien argumentées et expliquées, avec plusieurs niveaux de défense et des analyses de compromis agréables à lire. Le prix à payer : des prototypes qui nécessitent ensuite un câblage manuel, des bogues plus critiques qu'il n'y paraît au premier abord et un coût par jeton nettement plus élevé.

Kimi K2 Réflexions offre beaucoup de créativité et d'approches alternativesDans ses expériences, il a testé des idées intéressantes, comme l'utilisation de fenêtres de découpage temporaires pour la déduplication et la combinaison des indices MAD et EMA pour la détection d'anomalies. De plus, son interface en ligne de commande est peu coûteuse, bien que perfectible. Le problème réside dans ses erreurs fréquentes au niveau de la logique de base : l'ordre de mise à jour des statistiques, la division par zéro, l'inversion des indicateurs, etc. Elle est une excellente source d'inspiration, mais il est indispensable de consacrer un temps considérable à l'amélioration et au test de ses résultats.

Enfin, les modèles généraux GPT-5.1 (Instant et Thinking) et des modèles tels que Gemini ou Llama servent de base à tâches mixtes (documentation, analyse de données, interaction utilisateur), mais lorsque la tâche est purement basée sur le code et les agents, le package Codex offre actuellement une combinaison de profondeur, prix et outillage assez difficile à égaler.

Si l'on considère l'ensemble des éléments (les deux benchmarks d'observabilité, l'utilisation étendue dans des IDE comme VS Code et Cursor, la compaction de Codex-Max, les modes de raisonnement et les différences de coût), l'impression générale est assez claire : Dans le domaine de l'IA qui programme et génère des requêtes de fusion correctes, GPT-5.1 Codex s'est imposé comme un outil de premier plan.Claude Code reste un excellent compagnon pour la réflexion architecturale et la production d'une documentation de qualité supérieure, et Kimi ou des modèles similaires fournissent des pistes et des alternatives, mais lorsqu'il s'agit de produire du code qui compile, s'intègre et ne plante pas du premier coup, c'est généralement le côté Codex qui finit par s'imposer sur la branche master.

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