Les meilleurs modèles LLM pour l'IA agentique et les AI agents n8n
Voici un tableau comparatif des modèles les plus adaptés à l’agent n8n décrit dans ton document (arbitrage multi-règles, sorties JSON strictes, transcripts Typebot potentiellement longs, décisions “minimal set of actions”, garde-fous consentement/dédoublonnage)
| Fournisseur | Modèle | Pertinence pour ton agent n8n | Points forts pour ce cas | Limites / risques | Coût relatif | Latence relative | Quand le choisir |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.2 | Excellent | Très bon sur les tâches agentiques et l’orchestration, robuste sur les consignes de format, bon “rule-following” pour produire un JSON stable | Plus cher que les variantes “mini/nano” | Élevé | Moyenne | Modèle principal si tu veux maximiser la fiabilité décisionnelle et la stabilité du JSON (OpenAI Developers) |
| OpenAI | GPT-5 mini | Très bon | Bon compromis coût/qualité pour des décisions bien cadrées, efficace si tu passes un résumé structuré en entrée (plutôt que transcript brut) | Plus sensible aux cas “limites” (ambiguïtés, conflits de règles, exceptions) | Moyen | Rapide | Modèle principal si tu industrialises avec un pré-résumeur + règles strictes en amont (OpenAI Developers) |
| OpenAI | GPT-4.1 | Bon | Modèle “non-reasoning” solide si tu veux une réponse rapide et prévisible sur des règles simples | Moins performant sur arbitrages complexes et sur des transcripts très longs | Moyen | Rapide | Bon fallback ou pour environnements contraints où tu réduis fortement le contexte (OpenAI Developers) |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.6 | Excellent | Très bon équilibre vitesse/qualité, très adapté aux agents, très bon sur long contexte (jusqu’à 1M en beta selon en-tête) | Peut coûter plus qu’un “small model” si tu laisses passer des transcripts longs sans résumé | Moyen | Rapide | Modèle principal recommandé côté Anthropic pour ce type d’orchestration multi-règles (Claude) |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | Excellent+ | Le plus robuste pour cas difficiles, meilleure endurance “agent planning”, très bon quand tu as beaucoup d’exceptions, du juridique/RGPD, ou des dialogues complexes | Plus coûteux | Élevé | Modérée | À réserver aux cas “haut risque / haut enjeu” ou quand tu veux un maximum de marge sur les ambiguïtés (Claude) |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | Très bon en auxiliaire | Très rapide et économique, utile pour faire une synthèse structurée du transcript Typebot et extraire les signaux avant décision | Moins “sophistiqué” pour arbitrer des conflits de règles et produire une décision finale critique | Faible | Très rapide | Idéal en architecture 2-étages, Haiku pour résumer/normaliser, Sonnet/Opus pour décider (Claude) |
