Conception de puces RF par IA : benchmark Claude Opus 4.7 contre Gemini 2.5 Pro en modélisation physique

En mai 2026, j'ai accompagné une scale-up française de semi-conducteurs — appelons-la « RF-Circuits Méditerranée », basée à Sophia Antipolis — dans la conception assistée par IA d'un amplificateur à faible bruit (LNA) en bande Ka (28 GHz). L'enjeu : remplacer leur fournisseur IA précédent par une infrastructure plus rapide, moins chère et capable de tenir des sessions de simulation électromagnétique longues sans dégrader le contexte. Voici le récit complet, avec chiffres, code et verdict d'achat.

Le contexte métier : pourquoi RF-Circuits Méditerranée a migré

Cette scale-up conçoit des frontends RF pour stations de base 5G mmWave et compte aujourd'hui 42 ingénieurs dont 9 en conception physique. Avant la migration, l'équipe utilisait l'API d'un fournisseur américain pour générer du code Python (scikit-rf, PyANSYS, OpenEMS) à partir de spécifications en langage naturel : « donne-moi un stub-matching pour 50 Ω à 28 GHz sur substrat Rogers RO4350B ». Trois frustrations récurrentes :

• Latence moyenne de 420 ms par appel, incompatible avec une boucle itérative de tuning de paramètres S11/S21.
• Facture mensuelle de 4 200 $ pour environ 11 M de tokens (Claude Opus + quelques appels GPT).
• Troncature silencieuse des contextes au-delà de 32 000 tokens, ce qui coupait les longues sessions de co-simulation HFSS/CST.

La bascule vers HolySheep — découvert via un fil Hacker News sur la parité ¥1=$1 et l'inférence low-latency en Asie — a ramené la latence à 180 ms en moyenne et la facture à 680 $/mois pour 18 M de tokens, soit une économie de 84 % à volume supérieur. Le paiement en WeChat et Alipay a également simplifié la comptabilité de la filiale hong-kongaise.

Protocole du benchmark physique

Pour comparer objectivement Claude Opus 4.7 et Gemini 2.5 Pro sur la tâche de modélisation RF, j'ai défini un protocole reproductible :

1. 5 spécifications de circuits : LNA 28 GHz, filtre passe-bande 24-30 GHz, diviseur de puissance Wilkinson, coupleur hybrane 90°, antenne patch à réseau d'alimentation série.
2. 3 métriques mesurées : précision des formules analytiques (S-parameters, lignes microstrip), qualité du code Python exécutable, richesse des hypothèses physiques (effets de substrat, dispersion, pertes conductrices).
3. 20 itérations par circuit, avec re-génération du préfixe à chaque tour pour neutraliser le cache.

Configuration côté client (Python 3.11)

# client_rf_benchmark.py
import os, time, json, statistics
import urllib.request

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY  = os.environ["YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"]

MODELS = {
    "claude-opus-4.7":   {"pricing_in": 22.50, "pricing_out": 135.00},
    "gemini-2.5-pro":    {"pricing_in":  3.75, "pricing_out":  11.25},
}

PROMPTS = [
    "Conçois un LNA 28 GHz en technologie GaAs pHEMT 0.15 µm, NF < 1.8 dB, "
    "gain > 15 dB. Retourne les paramètres S simulés (S11, S21, S12, S22) "
    "sur la bande 26-30 GHz et le code scikit-rf correspondant.",
    # 4 autres prompts : filtre, Wilkinson, coupleur, antenne patch
]

def call(model_name: str, prompt: str) -> dict:
    cfg = MODELS[model_name]
    body = json.dumps({
        "model": model_name,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.2,
        "max_tokens": 4096,
    }).encode()
    req = urllib.request.Request(
        BASE_URL + "/chat/completions",
        data=body,
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type":  "application/json",
        },
        method="POST",
    )
    t0 = time.perf_counter()
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as resp:
        payload = json.loads(resp.read())
    dt_ms = (time.perf_counter() - t0) * 1000
    usage = payload.get("usage", {})
    return {
        "latency_ms": round(dt_ms, 1),
        "tokens_in":  usage.get("prompt_tokens", 0),
        "tokens_out": usage.get("completion_tokens", 0),
        "cost_usd": round(
            usage.get("prompt_tokens",     0) / 1e6 * cfg["pricing_in"] +
            usage.get("completion_tokens", 0) / 1e6 * cfg["pricing_out"],
            4,
        ),
    }

Résultats détaillés du benchmark

Voici la synthèse des 100 appels (5 circuits × 20 itérations × 2 modèles), hébergés via la passerelle HolySheep qui unifie Claude et Gemini sous un format OpenAI-compatible.