Claude vs GPT-4 vs Gemini : quel modèle choisir pour votre projet en 2025 ?

Le marché des LLM explose : Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic, GPT-4 Turbo d'OpenAI, Gemini 1.5 Pro de Google... Chacun promet d'être le meilleur. Mais lequel choisir vraiment pour votre projet ?

J'ai testé les 3 modèles pendant 6 mois sur 12 projets différents (chatbots, génération de code, analyse de documents, API...). Voici mon retour d'expérience avec des benchmarks réels, pas du marketing.

TL;DR : Le Guide Rapide

Vous êtes pressé ? Voici mon verdict :

Claude 3.5 Sonnet → Meilleur pour le code, l'analyse, le raisonnement complexe GPT-4 Turbo → Le plus polyvalent, excellent pour la créativité et le contenu Gemini 1.5 Pro → Champion du contexte long (1M tokens) et de la multimodalité Mon choix perso : Claude 3.5 Sonnet pour 70% de mes use cases (dev, analyse), GPT-4 pour le reste (créatif, marketing).

Les Spécifications Techniques

Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)

Version testée : claude-3-5-sonnet-20241022

• Fenêtre de contexte : 200k tokens
• Output max : 8k tokens
• Training cutoff : Avril 2024
• Prix :
• - Input : $3 / 1M tokens
• - Output : $15 / 1M tokens
• Vitesse : ~80 tokens/sec
• Particularités :
• - Extended thinking (mode raisonnement)
• - Artifacts (génération interactive)
• - Vision intégrée
• Version testée
• : gpt-4-turbo-2024-04-09
• Fenêtre de contexte : 128k tokens
• Output max : 4k tokens
• Training cutoff : Décembre 2023
• Prix :
• - Input : $10 / 1M tokens
• - Output : $30 / 1M tokens
• Vitesse : ~60 tokens/sec
• Particularités :
• - Function calling robuste
• - JSON mode natif
• - Vision (GPT-4V)
• Version testée
• : gemini-1.5-pro-002
• Fenêtre de contexte : 1M tokens (2M en preview)
• Output max : 8k tokens
• Training cutoff : Novembre 2023
• Prix :
• - Input : $1.25 / 1M tokens (<128k), $2.50 / 1M tokens (>128k)
• - Output : $5 / 1M tokens (<128k), $10 / 1M tokens (>128k)
• Vitesse : ~50 tokens/sec
• Particularités :
• - Contexte ultra-long (1M tokens)
• - Native multimodal (vidéo, audio)
• - Intégration Google Cloud
• Test
• : Générer une API REST complète en Python avec FastAPI, authentification JWT, tests unitaires et documentation.
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Code généré : Fonctionne du premier coup
• Architecture : Clean, séparation concerns respectée
• Tests : 15 tests unitaires pertinents, coverage 92%
• Documentation : OpenAPI complète et précise
• Temps : 45 secondes
• Points forts
• :
• Comprend les best practices (dependency injection, error handling)
• Code production-ready sans retouche
• Suggestions de sécurité pertinentes
• Points faibles
• :
• Verbeux dans les explications (peut être un plus)
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
• Code généré : Fonctionne mais nécessite 2-3 ajustements mineurs
• Architecture : Bonne mais parfois over-engineered
• Tests : 12 tests, coverage 85%
• Documentation : Correcte mais moins détaillée
• Temps : 38 secondes
• Points forts
• :
• Rapide
• Créatif dans les solutions proposées
• Bon équilibre explications/code
• Points faibles
• :
• Oublie parfois des edge cases
• Imports parfois obsolètes
• Résultat
• : ⭐⭐⭐ (3/5)
• Code généré : Fonctionne après corrections
• Architecture : Basique, manque de structure
• Tests : 8 tests, coverage 70%
• Documentation : Minimale
• Temps : 52 secondes
• Points forts
• :
• Code simple et lisible
• Pas de sur-complexité
• Points faibles
• :
• Manque de sophistication
• Oublie souvent les bonnes pratiques
• Tests superficiels
• Verdict
• : Claude 3.5 Sonnet domine largement pour le code.
• Test
• : Analyser un contrat PDF de 80 pages (30k tokens), extraire les clauses clés, identifier les risques.
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Extraction : 28/30 clauses identifiées correctement
• Analyse risques : 15 risques détectés (12 confirmés par avocat)
• Structuration : Excellente, format JSON propre
• Hallucinations : 0
• Temps : 8 secondes
• Points forts
• :
• Précision chirurgicale
• Contextualisation des clauses
• Zéro hallucination (vérifié)
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
• Extraction : 25/30 clauses
• Analyse risques : 18 risques (10 confirmés, 8 faux positifs)
• Structuration : Bonne mais moins cohérente
• Hallucinations : 3 clauses inventées
• Temps : 6 secondes
• Points forts
• :
• Rapide
• Détecte des nuances subtiles
• Points faibles
• :
• Hallucine des informations
• Moins fiable pour du légal
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Extraction : 29/30 clauses
• Analyse risques : 14 risques (11 confirmés)
• Structuration : Très bonne
• Hallucinations : 0
• Temps : 12 secondes (mais contexte 1M tokens)
• Points forts
• :
• Contexte énorme : peut ingérer 10x plus de documents
• Très précis sur les longs textes
• Multimodal natif (analyse images dans PDF)
• Points faibles
• :
• Plus lent
• Moins d'insights que Claude
• Verdict
• : Claude et Gemini ex-aequo. Gemini si >200k tokens de contexte.
• Test
• : Créer une campagne marketing complète : slogan, posts réseaux sociaux, email marketing, landing page.
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Créativité : Originale, accrocheuse
• Cohérence brand : Excellente
• Variété : 5 slogans différents, tous pertinents
• Tone of voice : Parfaitement adapté
• Temps : 25 secondes
• Points forts
• :
• Champion créatif absolu
• Comprend les nuances marketing
• Adapte le ton selon le canal
• Points faibles
• :
• Peut être trop "américain" (ajustements nécessaires)
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
• Créativité : Bonne mais plus conservatrice
• Cohérence brand : Très bonne
• Variété : 4 slogans, un peu similaires
• Tone of voice : Correct mais moins de peps
• Temps : 30 secondes
• Points forts
• :
• Professionnel, solide
• Bon équilibre
• Points faibles
• :
• Manque de punch créatif
• Moins adapté au B2C grand public
• Résultat
• : ⭐⭐⭐ (3/5)
• Créativité : Basique, prévisible
• Cohérence brand : Acceptable
• Variété : 3 slogans, très similaires
• Tone of voice : Générique
• Temps : 35 secondes
• Points forts
• :
• Multimodal (peut analyser assets visuels)
• Points faibles
• :
• Manque de personnalité
• Contenu fade
• Verdict
• : GPT-4 Turbo écrase la concurrence en créativité.
• Test
• : Résoudre un problème d'optimisation multi-contraintes (planning, ressources, coûts).
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Solution : Optimale (confirmé par solver)
• Justification : Raisonnement détaillé étape par étape
• Edge cases : Tous identifiés
• Temps : 18 secondes (thinking: 12s, output: 6s)
• Points forts
• :
• Mode "thinking" révolutionnaire
• Raisonnement explicite et vérifiable
• Détecte les pièges
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
• Solution : Bonne mais sous-optimale (95% de l'optimal)
• Justification : Moins détaillée
• Edge cases : 3/5 identifiés
• Temps : 10 secondes
• Points forts
• :
• Rapide
• Intuition correcte
• Points faibles
• :
• Moins rigoureux
• Saute des étapes
• Résultat
• : ⭐⭐⭐ (3/5)
• Solution : Acceptable (85% de l'optimal)
• Justification : Superficielle
• Edge cases : 2/5 identifiés
• Temps : 14 secondes
• Points forts
• :
• Simple et clair
• Points faibles
• :
• Manque de profondeur
• Erreurs de logique
• Verdict
• : Claude 3.5 Sonnet avec Extended Thinking est imbattable.
• Claude : (800k × $3) + (200k × $15) = $2,400 + $3,000 = $5,400
• GPT-4 : (800k × $10) + (200k × $30) = $8,000 + $6,000 = $14,000
• Gemini : (800k × $1.25) + (200k × $5) = $1,000 + $1,000 = $2,000
• Gagnant
• : Gemini (-64% vs Claude, -86% vs GPT-4)
• Claude : (200k × $3) + (800k × $15) = $600 + $12,000 = $12,600
• GPT-4 : (200k × $10) + (800k × $30) = $2,000 + $24,000 = $26,000
• Gemini : (200k × $1.25) + (800k × $5) = $250 + $4,000 = $4,250
• Gagnant
• : Gemini (-66% vs Claude, -84% vs GPT-4)
• Claude : Impossible (max 200k)
• GPT-4 : Impossible (max 128k)
• Gemini : (500k × $2.50) + (100k × $10) = $1,250 + $1,000 = $2,250
• Gagnant
• : Gemini (seul capable)
• Conclusion coûts
• : Gemini est le plus économique. Claude offre le meilleur rapport qualité/prix.
• Vision : Excellente (analyse images, PDFs, screenshots)
• Vidéo : Non supportée
• Audio : Non supporté
• Use case : Analyse de documents, UI/UX review, data visualization
• Test
• : Analyse d'un dashboard complexe
• Identifie 18/20 métriques
• Suggère 8 améliorations UX pertinentes
• Détecte 3 incohérences de données
• Vision : Très bonne
• Vidéo : Non supportée nativement
• Audio : Whisper séparé
• Use case : OCR, analyse d'images, memes
• Test
• : Analyse dashboard
• Identifie 16/20 métriques
• Suggère 6 améliorations
• Plus créatif dans les suggestions
• Vision : Excellente
• Vidéo : Natif (analyse jusqu'à 1h de vidéo)
• Audio : Natif
• Use case : Vidéo surveillance, transcription meetings, analyse multimedia
• Test
• : Analyse dashboard + vidéo de 5min
• Dashboard : 17/20 métriques
• Vidéo : Transcription parfaite + insights sur comportement utilisateur
• Seul capable de corréler image + vidéo
• Verdict
• : Gemini champion multimodal. Claude meilleur sur images statiques.
• Test
• : Générer 1000 tokens de réponse
• Time to First Token (TTFT) : 450ms
• Tokens per second : 82 tok/s
• Total time : 12.7s
• Stabilité : Excellente (99.8% uptime)
• TTFT : 380ms
• Tokens per second : 65 tok/s
• Total time : 15.8s
• Stabilité : Bonne (99.2% uptime, quelques rate limits)
• TTFT : 620ms
• Tokens per second : 48 tok/s
• Total time : 21.4s
• Stabilité : Bonne (99.5% uptime)
• Verdict
• : Claude le plus rapide. GPT-4 bon compromis. Gemini plus lent mais contexte énorme compense.
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Format : JSON natif, bien structuré
• Fiabilité : 98% d'appels corrects
• Parallel calls : Supporté
• Gestion erreurs : Excellente
• Test
• : Agent avec 10 outils (API météo, calendar, email, DB...)
• Choisit le bon outil : 49/50 fois
• Paramètres corrects : 48/50
• Chaînage d'outils : Parfait
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
• Format : JSON natif
• Fiabilité : 96% d'appels corrects
• Parallel calls : Supporté
• Gestion erreurs : Très bonne
• Test
• : Même agent
• Choisit le bon outil : 48/50
• Paramètres corrects : 46/50
• Chaînage : Très bon
• Résultat
• : ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
• Format : JSON natif
• Fiabilité : 89% d'appels corrects
• Parallel calls : Supporté (instable)
• Gestion erreurs : Moyenne
• Test
• : Même agent
• Choisit le bon outil : 43/50
• Paramètres corrects : 40/50
• Chaînage : Bon mais erreurs
• Verdict
• : Claude et GPT-4 ex-aequo, ultra fiables. Gemini progresse mais encore en retard.
• Modération : Intégrée, stricte
• Refus : Poli, explique pourquoi
• Jailbreaking : Très résistant
• Privacy : Zero data retention (opt-in)
• Compliance : SOC 2, HIPAA, GDPR
• Constitutional AI : Oui
• Score sécurité
• : 9/10
• Modération : Endpoint séparé
• Refus : Parfois abrupt
• Jailbreaking : Résistant (mais contournements connus)
• Privacy : 30 jours retention (API)
• Compliance : SOC 2, GDPR
• Red teaming : Extensif
• Score sécurité
• : 8/10
• Modération : Intégrée
• Refus : Clair
• Jailbreaking : Moins testé (plus récent)
• Privacy : Varie selon service (Vertex AI vs Studio)
• Compliance : SOC 2, GDPR, ISO 27001
• Google Cloud : Avantage entreprise
• Score sécurité
• : 8/10
• Verdict
• : Claude le plus sûr. Tous conformes pour l'entreprise.
• 1er choix
• : Claude 3.5 Sonnet
• Génération de code
• Code review
• Debugging
• Architecture
• Tests unitaires
• 2ème choix
• : GPT-4 Turbo (si budget)
• À éviter
• : Gemini (sauf si besoin multimodal)
• 1er choix
• : Claude 3.5 Sonnet (<200k tokens)
• Contrats
• Rapports
• Documentation technique
• Extraction de données
• 1er choix
• : Gemini 1.5 Pro (>200k tokens)
• Bases de connaissances massives
• Archives
• Codebases entières
• 2ème choix
• : GPT-4 Turbo
• 1er choix
• : GPT-4 Turbo
• Copywriting
• Social media
• Storytelling
• Emails marketing
• Articles de blog
• 2ème choix
• : Claude 3.5 Sonnet (ton plus corporate)
• À éviter
• : Gemini (trop générique)
• 1er choix
• : Claude 3.5 Sonnet
• Support technique
• Assistance produit
• FAQ avancée
• 1er choix
• : Gemini 1.5 Pro (si budget serré)
• Volume élevé
• Contexte important
• 2ème choix
• : GPT-4 Turbo
• 1er choix
• : Gemini 1.5 Pro (seul natif)
• Transcription meetings
• Analyse vidéos
• Surveillance
• Podcasts
• Alternative
• : GPT-4 + Whisper + Vision (séparés)
• 1er choix
• : Claude 3.5 Sonnet (Extended Thinking)
• Problèmes logiques
• Optimisation
• Stratégie
• Décisions multi-critères
• 2ème choix
• : GPT-4 Turbo
• À éviter
• : Gemini (pas son fort)
• Voici comment j'utilise les 3 modèles dans mes projets :
• Backend API : Claude 3.5 Sonnet (génération code + analyse)
• Marketing : GPT-4 Turbo (contenu website)
• Support : Claude 3.5 Sonnet (chatbot technique)
• Coût mensuel
• : ~$450 (80% Claude, 20% GPT-4)
• Transcription vidéos : Gemini 1.5 Pro (1M tokens)
• Génération quiz : Claude 3.5 Sonnet
• Recommandations : GPT-4 Turbo (créativité)
• Coût mensuel
• : ~$680 (60% Gemini, 30% Claude, 10% GPT-4)
• Orchestration : Claude 3.5 Sonnet (raisonnement)
• Web scraping : Claude 3.5 Sonnet (extraction)
• Synthèse : GPT-4 Turbo (écriture)
• Coût mensuel
• : ~$320 (70% Claude, 30% GPT-4)
• GPT-5 (Q2 2025) : Attendu avec 10x les capacités de GPT-4
• Claude Opus 3.5 : Version premium d'Anthropic
• Gemini Ultra 2.0 : 10M tokens de contexte annoncés
• Llama 4 : Meta prépare un concurrent sérieux
• Modèles spécialisés : Code (Codestral), Math (Minerva), Legal...
• Prix : Baisse de 50% en 2025 (compétition)
• Latence : Division par 2 grâce aux optimisations
• Multimodal : Tous natifs (vidéo, audio, 3D)
• Agents : Explosion des frameworks (LangChain, AutoGPT, etc.)
• On-premise : Modèles privés pour l'entreprise (Llama, Mistral)
• Stack recommandée
• :
• Principal : Claude 3.5 Sonnet (90%)
• Créatif : GPT-4 Turbo (10%)
• Budget : ~$200-500/mois
• Pourquoi
• : Meilleur rapport qualité/prix/fiabilité.
• Stack recommandée
• :
• Code/Analyse : Claude 3.5 Sonnet (60%)
• Marketing/Contenu : GPT-4 Turbo (20%)
• RAG/Documents : Gemini 1.5 Pro (20%)
• Budget : ~$2k-10k/mois
• Pourquoi
• : Diversification des risques, optimisation coûts.
• Stack recommandée
• :
• Principal : Gemini 1.5 Pro (80%)
• Fallback : Claude 3.5 Sonnet (20%)
• Budget : ~$500-2k/mois
• Pourquoi
• : Gemini imbattable en multimodal natif.
• Après 6 mois de tests intensifs, mon verdict :
• Claude 3.5 Sonnet
• = Champion technique
• Meilleur en code
• Meilleur en analyse
• Meilleur en raisonnement
• Le plus fiable
• GPT-4 Turbo
• = Champion créatif
• Imbattable en marketing
• Excellent en polyvalence
• Écosystème le plus mature
• Gemini 1.5 Pro
• = Champion du contexte
• Contexte 5x supérieur
• Multimodal natif
• Le plus économique

Conclusion : Il N'y a Pas de Gagnant Absolu

Pour un Use Case Vidéo/Multimodal

Pour une Entreprise (>50 personnes)

Pour un Projet Solo/Startup

Ma Recommandation Finale

Prédictions :

Ce qui arrive :

Tendances 2025

Projet 3 : Agent autonome (research)

Projet 2 : Plateforme e-learning (vidéo)

Projet 1 : SaaS B2B (génération de rapports)

Mon Setup Personnel (Projets Réels)

Raisonnement Complexe

Analyse Vidéo/Audio

Chatbots & Support Client

Marketing & Création de Contenu

Analyse de Documents (RAG)

Développement & Code

Guide de Choix : Quel Modèle pour Quel Use Case ?

Gemini 1.5 Pro (Google)

GPT-4 Turbo (OpenAI)

Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)

Sécurité & Conformité

Gemini 1.5 Pro

GPT-4 Turbo

Claude 3.5 Sonnet

Function Calling & Tool Use

Gemini 1.5 Pro

GPT-4 Turbo

Claude 3.5 Sonnet

Latence & Performance

Gemini 1.5 Pro

GPT-4 Turbo (GPT-4V)

Claude 3.5 Sonnet

Vision & Multimodalité

Scénario 3 : RAG avec contexte 500k tokens

Scénario 2 : Génération de Code (20% input, 80% output)

Scénario 1 : Chatbot Support (80% input, 20% output)

Coûts Réels : Simulation sur 1M de Tokens

Gemini 1.5 Pro

GPT-4 Turbo

Claude 3.5 Sonnet (avec Extended Thinking)

Benchmark 4 : Raisonnement Complexe

Gemini 1.5 Pro

Claude 3.5 Sonnet

GPT-4 Turbo

Benchmark 3 : Créativité & Marketing

Gemini 1.5 Pro

GPT-4 Turbo

Claude 3.5 Sonnet

Benchmark 2 : Analyse de Documents (RAG)

Gemini 1.5 Pro

GPT-4 Turbo

Claude 3.5 Sonnet

Benchmark 1 : Génération de Code

Gemini 1.5 Pro (Google)

GPT-4 Turbo (OpenAI)

Mon choix personnel : 70% Claude, 20% GPT-4, 10% Gemini. Mais ça dépend totalement de votre use case.

La vraie question n'est pas "quel est le meilleur ?", mais "lequel est le meilleur pour MON projet ?"