<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 820 380" role="img" aria-label="Positionnement GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 : chaque modèle est optimisé pour un type de charge différent. GPT-5.5 gagne sur long contexte, agentic Codex, compute use, math, cyber. Claude Opus 4.7 gagne sur real-world GitHub, tool-heavy agents, finance, compliance instruction-following.">
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    <linearGradient id="pos-grad" x1="0" y1="0" x2="1" y2="0">
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  <text x="40" y="40" font-family="Montserrat, sans-serif" font-weight="700" font-size="18" fill="#111">Deux modèles, deux charges — comment choisir en avril 2026</text>
  <text x="40" y="60" font-family="DM Mono, monospace" font-size="11" fill="#666" letter-spacing="1">GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 ne se concurrencent pas sur le même axe</text>

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    <text x="60" y="116" font-family="DM Mono, monospace" font-size="11" letter-spacing="3" fill="#C73252">GPT-5.5 EST LE BON CHOIX SI</text>
    <g font-family="Montserrat, sans-serif" font-size="13" fill="#111">
      <text x="60" y="152">• Long contexte (analyse dossier 200-800 pages)</text>
      <text x="60" y="178">• Agentic coding dans Codex / terminal</text>
      <text x="60" y="204">• Opérer une application (computer use)</text>
      <text x="60" y="230">• Mathématiques / raisonnement chaîné</text>
      <text x="60" y="256">• Cybersécurité offensive / défensive</text>
      <text x="60" y="282">• Workflows à gros volume (−72 % tokens)</text>
      <text x="60" y="308">• Vitesse wall-clock prioritaire</text>
    </g>
    <text x="60" y="334" font-family="DM Mono, monospace" font-size="10" fill="#666">Prix API : 5 $ / 30 $ per M tokens · × 2 vs GPT-5.4</text>
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  <g>
    <rect x="420" y="90" width="360" height="260" fill="#fff" stroke="#2a2a2a" stroke-width="2" rx="6"/>
    <text x="440" y="116" font-family="DM Mono, monospace" font-size="11" letter-spacing="3" fill="#2a2a2a">CLAUDE OPUS 4.7 RESTE MEILLEUR POUR</text>
    <g font-family="Montserrat, sans-serif" font-size="13" fill="#111">
      <text x="440" y="152">• Real-world GitHub (SWE-Bench Pro 64,3 %)</text>
      <text x="440" y="178">• Agents tool-heavy (orchestration multi-API)</text>
      <text x="440" y="204">• Finance et analyse réglementaire</text>
      <text x="440" y="230">• Instruction-following consistance</text>
      <text x="440" y="256">• Raisonnement académique (HLE 46,9 %)</text>
      <text x="440" y="282">• Conversation soutenue (persona stable)</text>
      <text x="440" y="308">• Contextes éthiques / sensibles</text>
    </g>
    <text x="440" y="334" font-family="DM Mono, monospace" font-size="10" fill="#666">Prix API : 5 $ / 25 $ per M tokens</text>
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