Anthropic a lancé Claude Opus 4.6 le 5 février 2026. Le modèle introduit une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et améliore significativement les tâches de codage autonome et d’analyse financière.
- Fenêtre de contexte de 1 million de tokens en phase bêta
- Surperformance de +144 points Elo vs GPT-5.2 en finance et légal
- Trois capacités clés : adaptive thinking, niveaux d’effort, programmation agentique avancée
- Tarification inchangée jusqu’à 200 000 tokens ; surcoût appliqué au-delà
Un modèle réorienté vers les tâches complexes et longue durée
Anthropic a lancé Claude Opus 4.6 le 5 février 2026. Le modèle introduit une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et améliore significativement les tâches de codage autonome et d’analyse financière. Tarification inchangée jusqu’à 200 000 tokens ; surcoût appliqué au-delà.
L’intérêt du lancement réside moins dans une révolution générale que dans une spécialisation accrue : Opus 4.6 excelle sur les domaines où le contexte ultra-long et la réflexion approfondie confèrent un avantage mesurable.
La fenêtre de contexte étendue : ce qu'elle change
Capacités et limites techniques
La fenêtre de 1 million de tokens (phase bêta) permet de traiter en une seule requête :
- codebases entières (> 100 000 lignes)
- centaines de documents juridiques ou financiers
- conversations très longues avec historique préservé
Pour maintenir la performance sur contextes ultralongs, une fonction de compaction de contexte résume automatiquement les portions anciennes, conservant les informations critiques tout en restant dans les limites.
Performance mesurée : sur des tâches multidocument avec 1M tokens dispersés, Opus 4.6 atteint 76 % de précision contre 18,5 % pour Sonnet 4.5.
Tarification
| Gamme | Prompt | Completion |
|---|---|---|
| Standard (≤ 200k tokens) | $5/M | $25/M |
| Premium (> 200k tokens) | $10/M | $37,50/M |
Trois capacités clés
Adaptive thinking : réflexion contextuelle automatique
Le modèle décide seul quand déployer une réflexion approfondie selon la complexité perçue. Les requêtes simples génèrent des réponses rapides ; les questions sophistiquées activent une phase de raisonnement interne.
Cela économise latence et jetons sur les tâches triviales sans sacrifier la profondeur sur les problèmes délicats.
Niveaux d'effort : calibrer vitesse et qualité
Quatre niveaux permettent d’ajuster l’effort computationnel :
- Low : priorité vitesse
- Medium : équilibre modéré
- High (défaut) : qualité équilibrée
- Max : optimise qualité, accepte latence plus élevée
Programmation agentique avancée
Claude Code accueille désormais des équipes d’agents qui travaillent en parallèle, se coordonnent et résolvent des sous-tâches sans intervention humaine. Terminal-Bench 2.0 le classe en tête pour le codage autonome en environnements réalistes.
Performance réelle : où Opus 4.6 surperforme
Finance et légal : +144 points Elo vs GPT-5.2
Le benchmark GDPval-AA mesure la performance sur tâches d’analyse financière et légale complexe. Opus 4.6 l’emporte avec un écart de +144 points Elo (métrique d’échecs : >100 points = domination claire), soit une meilleure réponse environ 70 % du temps.
Raisonnement complexe et multidisciplinaire
Humanity’s Last Exam, qui puise dans les concours élites (IMO, Putnam, USAMO), classe Opus 4.6 en tête de tous les modèles frontière.
Codage autonome multiphase
Terminal-Bench 2.0 mesure le codage sans intervention fréquente. Opus 4.6 obtient le score le plus élevé parmi tous les modèles testés.
Limite critique : ces gains ne généralisent pas
GDPval-AA teste du travail financier et légal bien structuré.Terminal-Bench mesure le codage dans des environnements contrôlés.Humanity’s Last Exam évalue le raisonnement mathématique formel.
Sur traduction, génération créative, chat général ou résumé — domaines sans mesures fiables — il manque des données. L’expérimentation sur vos données réelles reste indispensable.
Retours early access : signal, pas garantie
Vingt-et-une organisations ont accès préalable. Leurs témoignages indiquent des améliorations dans leur domaine spécifique :
- Harvey (légal) : 90,2 % réussite sur BigLaw Bench
- NBIM (cybersécurité) : 38/40 surperforme alternatives
- GitHub (codage) : workflows agentiques avancés
- Thomson Reuters (données) : saut en performance long-contexte
Réserve importante : les partenaires early access peuvent être motivés à communiquer favorablement. Leurs résultats ne préjugent pas des vôtres.
Sécurité et alignement
Anthropic a déployé une batterie exhaustive de tests :
| Catégorie | Approche | Résultat |
|---|---|---|
| Comportements non alignés | Déception, complaisance, collaboration à des abus | Taux bas ; égal ou meilleur qu’Opus 4.5 |
| Refus bénins | Refus inutiles sur requêtes légitimes | Réduction notable |
| Cybersécurité | 6 méthodes avancées (OpenRCA, CyberGym) | Performances de pointe |
Anthropic évite la formule “le modèle le plus sûr jamais créé” ; elle affirme “égal ou meilleur que les modèles concurrents.” Les tests mesurent des catégories spécifiques ; des risques non identifiés peuvent émerger en production.
Calendrier et accès
Claude Opus 4.6 est opérationnel immédiatement via :
- claude.ai (interface web)
- API officielle (claude-opus-4-6)
- Plateformes cloud majeures (AWS, Google Cloud, Azure)
La fenêtre de 1 million de tokens reste en bêta. Anthropic n’a pas communiqué de date de stabilisation. Avant déploiement critique, clarifier le risque de régression ou changements de tarification.
Quand adopter ?
Le contexte 1M est justifié pour :
- travail légal ou financier sur longues séries de documents
- codebases géantes (> 100 KLOC) où le contexte entier offre vision unifiée
- synthèse de centaines de sources en une seule requête
- sessions très longues
Non justifié pour :
- chat général, résumé, traduction, génération créative (l’accès standard suffit)
Avant engagement large : tester sur vos données réelles et workloads critiques. Les benchmarks publics ne couvrent pas tous les cas d’usage.
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