Carbon, Opus et Astra construisent le même site web : lequel offre le meilleur design, la plus grande rapidité et le coût le plus bas ? Analyse d’un test comparatif en 3 manches sur le même sujet

Note de l’auteur : à partir d’une série de tests de reproduction du site officiel d’Agrumea Farm, cet article compare Gemini 4 Carbon, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra sur trois critères : fidélité du design, respect des exigences d’interaction, durée d’exécution et coût équivalent API. Il propose aussi un choix du modèle selon le scénario, ainsi qu’une méthode pour refaire les tests vous-même.

Que se passe-t-il quand on confie le même site de marque à trois modèles de pointe pour qu’ils le reproduisent ? Le 11 novembre 2026, l’auteur indépendant Pat Simmons (AI for Mortals) a publié une série de tests. Il a demandé à Gemini 4 Carbon, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra de reproduire le site officiel de la marque alimentaire italienne Agrumea Farm. Il a mis en ligne les réalisations, les captures d’écran, les invites, les temps d’exécution et le coût équivalent API.

Ce n’est pas une analyse tiède du genre « chacun a ses atouts ». Sur cette tâche, le vainqueur de chaque critère est net : Carbon est le moins cher, Astra est le plus rapide, et Opus obtient la meilleure appréciation de qualité de la part de l’auteur du test. Précisons toutefois que chaque modèle n’a été lancé qu’une seule fois, avec des environnements d’outils et des dates de test différents. Ces résultats ne se généralisent donc pas à un classement valable pour tous les cas de développement web.

Ce que vous allez en retirer : après la lecture, vous saurez où chacun de ces trois workflows « modèle + outil » excelle en qualité, en vitesse et en coût, et vous pourrez appliquer la méthode décrite ici pour valider ces résultats sur vos propres projets.

D’abord, à quoi ressemble le site d’origine ? Comment s’est déroulé le test de reproduction à l’identique avec Carbon, Opus et Astra

Commençons par les conditions du test, avant de passer aux résultats. L’intérêt de cette série d’essais tient à un cadre commun : « même site, même invite, même objectif de développement ». Mais attention, ce qui est comparé ici, c’est un workflow complet, pas le modèle isolé en laboratoire.

Les trois prérequis clés des tests Carbon, Opus et Astra

Premier prérequis : il s’agit de « reproduire » et non de « concevoir librement ». Les trois modèles devaient reprendre le langage de design de la marque d’origine, donc la comparaison porte surtout sur la fidélité, le souci du détail et le niveau de finition. Si vous voulez créer une identité visuelle originale de A à Z, ces tests ne peuvent servir que de référence.

Deuxième prérequis : la façon de compter les coûts. Tous les montants cités dans l’article sont des équivalents API calculés par l’auteur du test à partir des tarifs des modèles et des journaux d’utilisation, pas des prélèvements réels liés à un abonnement. Si vous lancez la même tâche avec un outil facturé au forfait mensuel, la facture n’aura rien à voir.

Troisième prérequis : le test compte en réalité quatre modèles. L’auteur a aussi inclus Claude Fable 5.2, qui a décroché la première place au jugement subjectif. Les mentions de « 2ᵉ, 3ᵉ et 4ᵉ place » dans la suite de l’article renvoient donc à un classement à quatre modèles.

Légende : les trois captures d’écran de la page d’accueil présentées dans cet article proviennent d’AI for Mortals / Pat Simmons, publiées le 2026-11-11. Elles correspondent respectivement aux reproductions de Gemini 4 Carbon, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra.

Premier tour : Carbon, Opus, Astra, qui reproduit le mieux le design web ?

Commençons par l’image. D’après les captures d’écran publiques de la première section visible (above the fold), les trois réalisations ont su capter les éléments clés du site d’origine : le fond blanc crème, les boîtes de conserve flottantes, l’arrière-plan courbe rouge bordeaux, le texte orange qui entoure le visuel, ainsi que le logo de la marque, le sélecteur de langue et le bouton de menu en haut de page. Autrement dit, aucun des trois n’a rendu une page de modèle générique complètement à côté de la plaque. Les écarts se jouent sur les proportions, la hiérarchie visuelle et les détails.

Les images ci-dessous présentent, de haut en bas, les réalisations d’Opus 5.5, d’Astra et de Carbon.

Pourquoi Opus est-il mieux perçu pour la reproduction de design ?

Il faut d’abord distinguer deux types d’informations : les quatre premières lignes du tableau sont des observations visuelles faites sur les captures publiques, tandis que la dernière ligne correspond au classement subjectif de l’auteur du test. Parmi les trois modèles désignés, l’auteur est le plus satisfait d’Opus, puis d’Astra, et enfin de Carbon.

D’après les captures, l’avantage d’Opus tient surtout à la hiérarchie entre éléments principaux et secondaires sur un site de marque. Sur le site d’une marque alimentaire, c’est le produit qui doit dominer la première section. Opus a agrandi la boîte et l’a fait chevaucher nettement la courbe rouge bordeaux, avec un effet de premier plan et d’arrière-plan, et le texte de l’étiquette est plus net. La mise en page aérée de Carbon n’est pas une erreur en soi, mais la boîte est plus petite et certains détails de texte sont plus faibles, ce qui la pénalise sur le critère de la fidélité de reproduction.

Astra se situe entre les deux. Sa composition est complète, son centre visuel est clair et l’étiquette de la boîte a un côté décoratif assez marqué, mais l’ensemble est plus compact. Pour une tâche de reproduction, « ressembler au site d’origine » compte davantage que « être joli », ce qui explique que les trois réalisations soient bonnes mais que le classement reste clairement marqué.

Deuxième manche : pourquoi on ne peut pas juger la reproduction des interactions de Carbon, Opus et Astra sur de simples captures d’écran

La grande différence entre un site web et une maquette, c’est qu’il doit « bouger ». La consigne de départ demandait explicitement de reproduire le carrousel 3D de canettes de produit, les interactions de défilement et de glisser-déposer, l’animation de chargement, les animations au survol et les transitions de page. Ces éléments sont presque invisibles sur une capture d’écran statique, alors qu’ils déterminent directement l’expérience de l’utilisateur à l’ouverture du site.

Une capture d’écran montre donc la mise en page et les détails visuels, mais elle ne prouve pas que les interactions sont entièrement implémentées. Pour savoir si la canette 3D se glisse sans accroc, si le retour visuel au survol est naturel ou si l’affichage mobile se décale, il faut ouvrir les trois pages publiques des réalisations et les manipuler pour de vrai. Cet article ne considère pas les captures d’écran comme des résultats de tests d’interaction, et n’invente pas de notes d’interaction que l’auteur original n’a pas données.

Cette manche illustre aussi la différence entre le développement web et la génération d’images statiques. Un modèle peut dessiner un très bel écran d’accueil, mais intégrer dans du code réellement exécutable un carrousel 3D, des animations pilotées par le défilement et une mise en page responsive demande aussi de gérer l’ordre de chargement, les performances et le rendu à différentes tailles d’écran. L’évaluation exige d’ailleurs de « lire les styles dans le navigateur et de faire une vérification visuelle » : c’est précisément pour passer de « c’est écrit » à « ça tourne ».

Dans un projet réel, voici l’ordre que vous pouvez suivre pour contrôler un site généré par une IA :

1. Ouvrez d’abord la page en 1440×900 puis en 390×844, et vérifiez que la mise en page ne déborde pas et que rien ne se chevauche.
2. Déclenchez une à une les interactions de glisser, de défilement, de survol et de changement de page, et observez si les animations saccadent ou ne fonctionnent pas.
3. Ouvrez la console du navigateur pour repérer les erreurs, les échecs de chargement de ressources ou les animations qui tournent en boucle infinie.
4. Pour finir, comparez écran par écran avec le site d’origine ou la maquette, et notez les écarts visuels.

Troisième manche : quel écart de coût et de durée entre Carbon, Opus et Astra ?

C’est cette manche qui met le mieux en évidence les différences entre les trois workflows. Toutes les données ci-dessous proviennent de l’évaluation originale, et les coûts sont exprimés en équivalent API.

Analyse approfondie des données de coût de Carbon, Opus et Astra

Le coût équivalent API de Carbon représente environ 18 % de celui d’Opus et 12 % de celui d’Astra. Si votre façon de travailler consiste à multiplier les essais et les itérations, cet écart va se creuser à chaque tour de tâche. Astra a mis 68 minutes, soit moins de la moitié du temps d’Opus : il convient bien quand la rapidité de livraison compte. Opus est le plus long, avec un coût intermédiaire, mais c’est lui qui a produit le résultat dont l’auteur est le plus satisfait parmi les trois.

Un phénomène du tableau passe facilement inaperçu : pour les trois modèles, les tokens en entrée dépassent largement les tokens en sortie. D’après les chiffres, le rapport entrée/sortie est d’environ 64:1 pour Carbon, 410:1 pour Opus et 334:1 pour Astra. Cela tient à la nature du développement en mode agent : à chaque tour, le modèle doit relire le code, les styles, l’état de la page et tout le reste du contexte, et le code réellement « écrit » n’en représente qu’une toute petite partie. Avec près de 200 millions de tokens en entrée, Opus a manifestement fait énormément d’allers-retours de contexte sur cette tâche.

Autre point à noter : le nombre de tokens n’est pas proportionnel à la facture. Astra a consommé environ trois fois moins de tokens en entrée qu’Opus, et pourtant son coût équivalent est plus élevé. Le prix unitaire, la facturation du cache et d’autres paramètres entrent donc aussi en jeu. Pour évaluer un coût, il ne suffit pas de regarder qui consomme le moins de tokens : il faut calculer selon les règles de facturation réelles de chaque modèle. Cet article ne détaille pas les tarifs unitaires ; reportez-vous aux pages de prix officielles de chaque éditeur.

Pourquoi Carbon, Opus et Astra donnent des résultats différents avec la même invite

Une même invite produit trois résultats différents, et le modèle n’explique pas tout. Dans cette série de tests, chaque modèle tourne dans son propre outil de développement. Les capacités du modèle, la façon d’appeler les outils, le mécanisme d’autovérification dans le navigateur et la gestion du contexte déterminent ensemble le rendu final.

D’après les sources officielles, chacun des trois acteurs met l’accent sur des points différents en matière de développement web :

• Google (Carbon + Antigravity) : met en avant la conception front-end, la vérification dans le navigateur, les effets dynamiques, les contenus 3D complexes et le développement multi-agents. Parmi les exemples officiels : la refonte du Google Merchandise Store en deux invites, et une expérience interactive 3D réalisée avec Three.js.
• OpenAI (Astra + Codex) : la présentation officielle d’Astra souligne les capacités de développement de sites web, d’applications et de jeux, ainsi qu’un workflow qui lance des contrôles de qualité front-end après la génération.
• Anthropic (Opus + Claude Code) : les sources officielles ne fournissent pas de comparaison sur le même sujet. En revanche, lors d’un test réalisé le 24 octobre 2026 par Proofyard/Woofocus (un tiers), Opus 5.5 a produit la première version et les retouches de la page d’accueil d’un studio de mobilier, pour 4,34 dollars au tarif de l’API. Ce test n’est pas une comparaison directe avec Carbon et Astra dont il est question ici.

Comment lire les classements de Carbon, Opus et Astra

En plus des tests ponctuels, on peut consulter les classements qui agrègent plusieurs tâches. Les données du tableau ci-dessous sont toutes datées. Les scores Elo dépendent de la méthode de test de chaque plateforme, et on ne peut donc pas les comparer d’un classement à l’autre.

Opus est en tête dans les deux classements, ce qui rejoint le classement subjectif de l’auteur dans ce test de reproduction. Carbon est très proche d’Astra sur WebDev, mais se retrouve en retrait sur le classement global de DesignArena, qui couvre un champ plus large. Autrement dit, « développer une page web unique » et « mener une tâche de conception complexe en mode agent » sont deux dimensions de compétence distinctes : pour choisir un modèle, il faut se référer au type de tâche qui vous concerne.

Comment refaire soi-même le test de Carbon, Opus et Astra via l’API

Le test isolé d’un tiers ne peut servir que de point de départ : la source la plus fiable reste de faire tourner les modèles sur vos propres tâches. L’exemple ci-dessous envoie successivement la même invite à plusieurs modèles via une interface compatible OpenAI, puis enregistre le temps de réponse et la consommation de tokens. Attention : ce test ne mesure que l’étape où le modèle génère directement du code. Il n’inclut pas les appels d’outils en plusieurs tours ni l’autovérification dans le navigateur que l’évaluation d’origine mettait en œuvre avec Antigravity, Claude Code et Codex.

Exemple minimal

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface APIYI compatible OpenAI
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="your-model-id",  # Utilisez le nom réel affiché dans la liste des modèles de la plateforme
    messages=[{"role": "user", "content": "输出一个单文件 HTML 食品品牌官网首屏，米白背景、居中悬浮产品罐头、酒红色弧形背景"}]
)
print(resp.choices[0].message.content[:500])
print(resp.usage)  # Affiche les tokens en entrée et en sortie

import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Une seule clé pour appeler plusieurs fournisseurs de modèles
)

# Les ID des modèles sont ceux de la liste des modèles de la plateforme ; les prix sont en « dollars / million de tokens », à renseigner d'après la page de tarifs officielle
MODELS = {
    "model-a": {"input_price": 0.0, "output_price": 0.0},
    "model-b": {"input_price": 0.0, "output_price": 0.0},
    "model-c": {"input_price": 0.0, "output_price": 0.0},
}

PROMPT = """请复刻一个食品品牌官网首屏，输出单文件 HTML：
1. 米白色背景，中央悬浮产品罐头，酒红色弧形背景，橙色环绕文字；
2. 顶部包含品牌标志、语言切换和菜单按钮；
3. 罐头支持鼠标拖动旋转，悬停时有缩放反馈；
4. 同时适配 1440x900 和 390x844 两种尺寸。
只输出完整代码。"""

def run(model: str, price: dict) -> dict:
    start = time.time()
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
    )
    elapsed = time.time() - start
    usage = resp.usage
    cost = (usage.prompt_tokens * price["input_price"]
            + usage.completion_tokens * price["output_price"]) / 1_000_000
    html = resp.choices[0].message.content
    with open(f"{model}.html", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(html)
    return {
        "model": model,
        "seconds": round(elapsed, 1),
        "input_tokens": usage.prompt_tokens,
        "output_tokens": usage.completion_tokens,
        "api_equivalent_cost": round(cost, 4),
    }

if __name__ == "__main__":
    for name, price in MODELS.items():
        try:
            print(run(name, price))
        except Exception as e:
            print(name, "调用失败：", e)

Une fois le script terminé, vous obtenez un fichier HTML par modèle. Passez ensuite à la liste de vérification en quatre étapes du deuxième tour : contrôlez dans le navigateur la mise en page, les interactions et les erreurs dans la console, puis croisez le tout avec le temps de réponse et le coût équivalent pour vous faire une idée. Pour limiter l’effet des fluctuations d’une exécution à l’autre, lancez chaque modèle au moins trois fois.

🚀 Conseil pour bien démarrer : dans une comparaison sur un même sujet, le plus pénible est souvent de demander des clés à plusieurs fournisseurs et d’adapter différents SDK. Nous vous recommandons de passer par APIYI (apiyi.com) : une seule clé API suffit pour appeler OpenAI, Claude, Gemini et d’autres modèles populaires, l’interface est compatible OpenAI, et les nouveaux utilisateurs bénéficient d’un crédit de test gratuit, idéal pour valider votre processus de comparaison sur un petit échantillon.

Carbon, Opus, Astra : quel modèle choisir selon votre projet ?

En combinant ce test et les données des classements, on peut faire un premier tri selon votre objectif de développement. La colonne « Source » du tableau ci-dessous indique, autant que possible, le type de données utilisé, pour vous aider à juger de leur valeur de référence.

Quand choisir Carbon

• Phase d’exploration de prototypes : vous avez besoin d’essayer rapidement plusieurs pistes de pages. Un coût unitaire bas, c’est la possibilité de lancer plus d’itérations.
• Projets personnels ou équipes au budget limité : à qualité acceptable, l’écart de coût d’invocation sur le long terme devient très net.
• Développement principal + relecture humaine : on génère une première version avec Carbon, puis une personne ou un autre modèle se charge des vérifications finales.

Quand choisir Opus

• Sites vitrines de marque, landing pages marketing : quand les exigences de fidélité visuelle et de détail sont élevées, les retouches coûtent plus cher que l’invocation elle-même.
• Pages aux interactions complexes : avec de l’affichage 3D, du glisser-déposer ou beaucoup d’animations pilotées par le défilement, le niveau de finition final compte davantage.

Quand choisir Astra

• Délais serrés : vous avez besoin d’obtenir une page complète et fonctionnelle en peu de temps.
• Importance accordée au QA front-end : la documentation officielle insiste sur le contrôle qualité après génération, ce qui convient bien si vous voulez confier la phase de validation à un workflow.

💡 Conseil de choix : ce test offre un regard comparatif sur un workflow réel, pas un classement absolu. Le vrai critère, c’est de savoir, sur vos propres tâches identiques, quelle solution a vraiment abouti, et pour quel coût et quel temps. Nous vous recommandons de refaire un test à petite échelle avec la même invite via APIYI (apiyi.com) avant de décider de votre modèle principal.

Foire aux questions (FAQ)

Carbon, Opus, Astra : l’essentiel à retenir

• Nature du test : la même tâche de reproduction d’un site officiel, exécutée une seule fois avec chacun des trois workflows. C’est une observation comparative en conditions réelles.
• Fidélité du design : l’auteur place Opus en tête, suivi d’Astra, et Carbon en dernier.
• Vitesse : Astra est le plus rapide, avec 68 minutes, soit environ la moitié du temps d’Opus.
• Coût : Carbon revient à 10,86 $ en coût équivalent, soit environ 18 % de celui d’Opus et 12 % de celui d’Astra.
• Structure des coûts : le développement avec un agent consomme surtout des tokens d’entrée. Le prix unitaire et les règles de cache pèsent donc autant sur la facture.
• Classements de référence : Opus est en tête sur Arena WebDev et sur le classement général de DesignArena, mais ces classements n’utilisent pas tous les mêmes critères.
• Pour démarrer : avec APIYI (apiyi.com), une seule clé suffit pour refaire un petit test sur le même sujet avant de choisir votre modèle principal.

Conclusion

La comparaison entre Carbon, Opus et Astra sur un même site web donne trois enseignements principaux :

1. Résultat : sur cette tâche de reproduction, c’est le travail d’Opus qui a reçu la meilleure appréciation de l’auteur du test. Le produit principal et la hiérarchie visuelle y sont mieux mis en valeur.
2. Vitesse : Astra a terminé en seulement 68 minutes, ce qui convient bien aux projets avec des délais de livraison serrés.
3. Coût : le coût équivalent en API de Carbon est bien inférieur à celui des deux autres. Il est donc adapté aux itérations fréquentes et aux budgets serrés.

Les trois modèles sont capables de produire un site web de grande qualité. Les différences se jouent sur l’arbitrage entre fidélité visuelle, implémentation des interactions, temps d’exécution et coût. Plutôt que de chercher quel modèle est le meilleur dans l’absolu, mieux vaut définir clairement votre objectif de développement, puis lancer les modèles sur la même tâche. Nous vous recommandons de passer par APIYI (apiyi.com), qui offre une interface unifiée pour comparer plusieurs modèles, et de baser votre choix final sur les réalisations obtenues et les dépenses réelles.

📚 Références

1. Gemini 4 Carbon: No-Hype Full Review & Testing : test de reproduction d’un même site web par Pat Simmons / AI for Mortals, 2026-11-11
2. Lien : aiformortals.co/blog/gemini-4-carbon-review

3. Remarque : source principale des paramètres de test, des durées, des tokens et des coûts équivalents en API cités dans cet article

4. Les trois pages de reproduction : réalisations publiques de Carbon, Opus 5.5 et Astra

5. Liens : aiformortals.co/builds/agrumea-clone-gemini-4-carbon, aiformortals.co/builds/agrumea-clone-opus-5-5, aiformortals.co/builds/agrumea-clone-gpt-6-astra

6. Remarque : vous pouvez vérifier les interactions directement dans votre navigateur

7. Site officiel d’Agrumea Farm : le site d’origine utilisé pour le test

8. Lien : agrumeafarm.it/en

9. Remarque : sert de point de comparaison pour juger la fidélité des reproductions

10. Classement Arena WebDev : classement de développement web basé sur des votes en duel

11. Lien : arena.ai/leaderboard/code/webdev

12. Remarque : les données citées dans cet article datent du 2026-11-10

13. Classement DesignArena : classement global du design agentique

14. Lien : designarena.ai/leaderboard

15. Remarque : les données citées dans cet article datent du 2026-11-11 et couvrent plusieurs types de tâches de design

16. Blog officiel de Google : annonce de la disponibilité de Gemini 4 Carbon

17. Lien : blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/

18. Remarque : positionnement officiel de Carbon pour le design front-end et la vérification dans le navigateur

19. Présentation officielle d’OpenAI : GPT-6 Astra

20. Lien : openai.com/index/gpt-6-astra/

21. Remarque : description des workflows d’Astra pour le développement web et l’assurance qualité front-end

22. Test Woofocus : comparatif de différents modèles Claude pour le design web, 2026-10-24

23. Lien : app.woofocus.com/blog/best-claude-model-for-web-design
24. Remarque : référence complémentaire sur les tâches de conception et de modification avec Opus 5.5 ; il ne s’agit pas d’une comparaison directe entre les trois modèles

Auteur : l’équipe technique d’APIYI
Échanges techniques : n’hésitez pas à nous contacter depuis la page d’accueil du site APIYI ; pour plus de ressources d’intégration, rendez-vous sur le centre de documentation docs.apiyi.com

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