ChatGPT ou Gemini : lequel est le meilleur pour coder ?
ChatGPT est meilleur pour coder d'un cheveu, et le modèle moins cher d'OpenAI est le meilleur achat. Sur le Coding Agent Index d'Artificial Analysis, consulté le 25 octobre 2026, Codex avec le plus gros GPT Astra a obtenu 54.7, mais a dépensé $7.04 par tâche. Sol s'en approche à un point près pour $1.50. Argon se situe entre les deux côté coût.
L'index fait passer l'agent propre à chaque laboratoire par trois tests, soit 290 tâches au total. FrontierCode vient de Cognition et demande si un mainteneur fusionnerait la modification que l'agent a faite sur un vrai dépôt. Terminal-Bench 4.0 lui confie 66 tâches difficiles à réaliser dans un shell. SWE-Atlas QnA, de Scale AI, lui pose 124 questions sur le fonctionnement d'une base de code.
| Coding Agent Index v2.0, consulté le 25 octobre 2026 | Index | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SWE-Atlas QnA | Coût d'API par tâche | Durée par tâche |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Codex, GPT-6 Astra (max) | 54.7 | 49.3% | 55.6% | 59.1% | $7.04 | 24.8 min |
| Codex, GPT-6.1 Sol (max) | 54.1 | 49.4% | 53.0% | 59.9% | $1.50 | 23.7 min |
| Antigravity CLI, Gemini 4 Argon (high) | 53.2 | 48.6% | 56.1% | 55.1% | $5.86 | 34.7 min |
| Antigravity SDK, Gemini 3.8 Flash (high) | 33.3 | 40.8% | 14.6% | 44.4% | $2.51 | 13.1 min |
| Codex, GPT-6 Luna (max) | 31.1 | 39.5% | 15.7% | 38.2% | $0.16 | 21.3 min |
Gemini gagne un test sur trois. Antigravity avec Argon a réussi 56.1% des tâches de terminal, devant Codex avec Sol à 53.0% et même devant Codex avec GPT Astra à 55.6%. Codex gagne les questions sur la base de code de 4.8 points. FrontierCode est un match nul, 49.4% contre 48.6%. Artificial Analysis précise que son index « is useful for quick comparison, but it should be read alongside the per-eval breakdowns. » Un écart de 0.9 point est justement ce genre de cas.
ChatGPT ou Gemini : lequel est le meilleur pour Python ?
Gemini est meilleur pour Python sur le seul test Python qu'exécute Artificial Analysis. SciCode demande des fonctions Python pour résoudre 80 problèmes de laboratoire, et Gemini 4 Argon en a réussi 61.8% à effort élevé. GPT Sol en a réussi 54.2% à effort max, et GPT Astra 56.5%.
| Modèle, consulté le 25 octobre 2026 | Effort | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SciCode (Python) | Prix d'API par million de tokens, entrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | high | 43.5% | 57.1% | 61.8% | $2 / $10 jusqu'au 30 nov., puis $4 / $20 |
| GPT-6.1 Sol | max | 49.1% | 56.1% | 54.2% | $2 / $10 |
| GPT-6 Astra | max | 47.0% | 59.1% | 56.5% | $10 / $50 |
| Gemini 3.8 Flash | high | 36.4% | 19.7% | 56.6% | $0.75 / $3.75 jusqu'au 31 déc. |
| GPT-6 Luna | max | 41.9% | 12.6% | 54.6% | $0.10 / $0.50 |
Même le petit Gemini Flash de Google bat GPT Sol sur ce test, 56.6% contre 54.2%. SciCode est cependant du code scientifique. Lisez-le comme un repère pour le calcul numérique, pas pour une application Django. Sur FrontierCode, le test sur dépôt, Sol devance Argon de 5.6 points quand les deux tournent dans le banc d'essai conçu par Artificial Analysis.
Quel agent de code est inclus dans un forfait à $20, Codex ou Antigravity ?
Les deux forfaits à $20 incluent un agent de code en octobre 2026 : ChatGPT Plus propose Codex, et Google AI Pro propose Antigravity et Jules. OpenAI facture Plus $20 par mois. Google facture son forfait $19.99.
| Au 25 octobre 2026 | ChatGPT Plus | Google AI Pro |
|---|---|---|
| Prix | À partir de $20 par mois | $19.99 par mois |
| Agent de code | Codex | Antigravity (application de bureau et CLI) et Jules |
| Meilleur modèle de code | GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra | Gemini 4 Argon, dans l'application Gemini depuis le 13 octobre 2026 |
| Estimation publiée par tranche de cinq heures | 15 à 160 messages locaux sur GPT-6.1 Sol, 5 à 45 sur GPT-6 Astra | Aucune. Antigravity indique « Entry rate limits », renouvelées toutes les cinq heures |
| Plafond hebdomadaire | « Weekly limits may also apply » | Une limite hebdomadaire, sans chiffre |
| Après la limite | Acheter des crédits ChatGPT | Crédits d'IA, aux tarifs de Gemini Enterprise |
| Sur l'offre gratuite | GPT-6 Luna dans l'application de bureau Codex, selon le déploiement | Antigravity avec des « Basic weekly rate limits » |
OpenAI est le seul des deux à donner un chiffre. Sa page des tarifs de Codex estime 15 à 160 messages locaux toutes les cinq heures sur Sol, et présente Plus comme le forfait pour « Power a few focused coding sessions each week. » Une tâche dans le cloud peut en consommer davantage qu'une tâche locale.
Google vous donne des adjectifs. Sa page des forfaits Antigravity promet à Pro « a high, generous quota, refreshed every five hours until the weekly limit is reached. » C'est tout ce qu'elle dit. Le forfait Google AI Plus, moins cher, à $4.99 sur la page des forfaits de Google, ne mentionne aucun agent de code.
Gemini CLI n'est plus l'agent grand public de Google. Ses mainteneurs ont écrit sur GitHub le 19 mai 2026 : « On June 18, 2026, Gemini CLI will stop serving requests for Google AI Pro and Ultra ». Les utilisateurs gratuits ont été coupés le même jour, et Google les redirige tous vers Antigravity CLI. Un test ChatGPT contre Gemini CLI antérieur à juin ne montre pas ce que reçoit aujourd'hui un compte personnel.
Qui est le moins cher pour coder, ChatGPT ou Gemini ?
ChatGPT est moins cher pour coder, environ 4 fois par tâche d'agent. Dans le Coding Agent Index, Codex avec GPT Sol a coûté $1.50 pour une tâche moyenne et Antigravity avec Gemini 4 Argon $5.86, alors que les deux ont le même prix par token aujourd'hui.
La page des tarifs de l'API Gemini de Google facture $2 par million de tokens en entrée et $10 par million en sortie pour Argon jusqu'au 30 novembre 2026. Les tarifs de l'API d'OpenAI appliquent les mêmes $2 et $10 pour Sol. Argon coûte plus cher parce qu'il lit davantage : il a absorbé environ 13.8 millions de tokens par tâche, contre 3.9 millions pour Sol.
L'écart se creuse le 1er décembre, quand Argon passe à $4 et $20. Chacun de ses tarifs double, entrée en cache comprise. D'après notre calcul, $5.86 fois deux, les mêmes exécutions coûteraient alors environ $11.72 la tâche, soit près de 8 fois le coût de Sol. Côté forfaits, c'est l'égalité : $20 contre $19.99.
ChatGPT ou Gemini : lequel est le plus rapide pour coder ?
ChatGPT termine les tâches d'agent plus vite. Codex avec GPT Sol a mis 23.7 minutes pour une tâche moyenne dans l'index. Antigravity avec Gemini 4 Argon en a mis 34.7.
Sol est aussi plus rapide sur une seule réponse. Sur le classement des modèles, Sol à effort élevé a mis une médiane de 45.5 secondes entre votre prompt et la réponse complète, et Argon à effort élevé 63.2. Argon écrit plus vite une fois lancé, à 81 tokens par seconde contre 53 pour Sol. L'essentiel de son attente vient de la réflexion avant le premier mot.
Comment ChatGPT et Gemini se comparent-ils sur SWE-bench ?
SWE-bench ne permet pas de classer les modèles actuels de ChatGPT et de Gemini, car aucun de ses deux classements ne les liste. Le classement officiel SWE-bench Verified n'a aucune entrée après le 26 février 2026. Le classement SWE-bench Pro de Scale s'arrête à GPT-5.4 et Gemini 3.1 Pro.
Sur ce classement, consulté le 25 octobre 2026, la meilleure entrée d'OpenAI a obtenu 59.10% et la meilleure de Google 46.10%. OpenAI menait de 13 points. Ces deux modèles sont plus anciens que ceux de Codex et d'Antigravity aujourd'hui : considérez donc un tableau SWE-bench comme de l'histoire.
Faut-il choisir ChatGPT ou Gemini pour coder ?
Choisissez ChatGPT si vous payez à la tâche ou voulez une limite publiée, et Gemini si vous travaillez dans le terminal ou faites du Python scientifique.
| Choisir ChatGPT si | Choisir Gemini si |
|---|---|
| Vous voulez l'agent le moins cher ($1.50 la tâche contre $5.86) | Vous lancez de longues tâches dans un shell (Terminal-Bench 4.0, 56.1% contre 53.0%) |
| Vous voulez des tâches d'agent terminées plus tôt (23.7 minutes contre 34.7) | Vous écrivez du Python scientifique (SciCode 61.8% contre 54.2%) |
| Vous posez des questions sur une grosse base de code (SWE-Atlas QnA 59.9% contre 55.1%) | Vous voulez un flux plus rapide une fois la réponse lancée (81 tokens par seconde contre 53) |
| Vous voulez une estimation du nombre d'exécutions d'agent disponibles (15 à 160 par tranche de cinq heures) | Vous voulez une fenêtre de 1M tokens dans l'application de chat (Google AI Pro) |
| Vous codez sur ChatGPT Free ou Go (GPT-6 Luna dans Codex) | Vous voulez un agent gratuit sans réserve de déploiement (l'offre gratuite d'Antigravity) |
Aucun des deux ne gagne sur toute la ligne : testez donc les deux sur votre propre dépôt d'abord. Pour la comparaison plus large sur l'écriture et la recherche, lisez Gemini vs ChatGPT. Pour l'agent d'Anthropic sur le même index, Claude vs Gemini pour coder oppose Claude Code à Antigravity. Si vous voulez d'autres outils de code dans la balance, les alternatives à ChatGPT pour coder les passent en revue.
Whizi répond à un cas précis : vous voulez que GPT Sol et un modèle Gemini répondent à la même question de code avant de payer un forfait. Les chats côte à côte sont inclus avec Whizi Pro à $29.99 par mois, et les crédits par message varient selon le modèle et peuvent changer. Whizi est une application de chat : pour modifier des fichiers dans tout un dépôt, il vous faudra toujours Codex ou Antigravity. Le guide du code montre quels modèles de code chaque forfait donne accès.
Questions fréquentes
Codex est-il meilleur qu'Antigravity ?
Légèrement, sur le seul test public des deux agents. Artificial Analysis a donné 54.1 à Codex avec GPT Sol sur son Coding Agent Index, consulté le 25 octobre 2026, et 53.2 à Antigravity CLI avec Gemini 4 Argon. Codex était plus rapide et coûtait environ un quart par tâche. Pour tester les deux modèles sur votre propre prompt, l'outil de comparaison de modèles d'IA gratuit envoie un prompt à plusieurs modèles.
Peut-on utiliser Codex ou Gemini gratuitement pour coder ?
Oui, les deux ont une voie gratuite. ChatGPT Free et Go donnent accès à GPT Luna dans l'application de bureau Codex, selon le déploiement. Antigravity de Google est gratuit au départ, avec des limites hebdomadaires de base. Gemini CLI ne sert plus les comptes personnels gratuits depuis le 18 juin 2026. Google AI Pro vaut-il le coup détaille ce qu'ajoute le forfait payant.
Gemini est-il meilleur que ChatGPT pour Python ?
Oui, pour le Python scientifique. Gemini 4 Argon a réussi 61.8% des tâches Python de SciCode à effort élevé, et GPT Sol 54.2% à effort max, d'après notre lecture du classement le 25 octobre 2026. SciCode est du code de laboratoire, donc il en dit moins sur une application web. L'IA pour coder présente les outils adaptés aux autres types de code.
Vaut-il mieux payer ChatGPT Plus ou Google AI Pro pour coder ?
ChatGPT Plus, si l'agent est la raison de votre abonnement. Codex avec GPT Sol a égalé Gemini 4 Argon sur le Coding Agent Index pour environ un quart du coût par tâche, et OpenAI vous dit à quelle utilisation vous attendre. Google AI Pro, à $19.99, vous donne une fenêtre de 1M tokens dans l'application de chat. Google AI Pro vs ChatGPT Plus compare le reste de chaque forfait.
