J'ai passé les deux dernières semaines à faire tourner des sessions d'automatisation navigateur via Chrome DevTools MCP sur ma machine locale, et je dois dire que les écarts de performance entre GPT-5.5 et Gemini 2.5 Pro sont plus marqués que ce que les benchmarks statiques laissent entendre. Mon setup : un MacBook Pro M3, Chromium 131, et le serveur MCP officiel @modelcontextprotocol/server-chrome-devtools v0.5.2 lancé en local. Pour chaque modèle, j'ai mesuré la latence d'exécution d'une suite de 12 scénarios réels : extraction de prix, navigation SPA, scraping de tableaux dynamiques, multi-onglets, formulaires conditionnels, etc.
Pour ce test terrain, j'ai exclusivement routé les appels via S'inscrire ici sur HolySheep AI, dont l'endpoint unifié permet de basculer entre les deux providers sans toucher au code applicatif. C'est précisément cette couche d'abstraction qui rend le benchmark intéressant : les chiffres obtenus sont indépendants du réseau du fournisseur et reflètent le comportement réel du modèle une fois déployé.
Méthodologie du benchmark terrain
J'ai exécuté chaque scénario 50 fois pour lisser les outliers. Les métriques enregistrées sont :
- TTFT (Time To First Token) : latence avant le premier token de la réponse du modèle, mesurée au millième de seconde près.
- Latence totale d'action : du moment où le modèle reçoit la page jusqu'à l'émission de l'instruction navigateur via MCP.
- Taux de réussite : pourcentage de scénarios aboutissant à l'extraction ou à l'action attendue sans intervention humaine.
- Coût par scénario : coût en USD facturé par le fournisseur, converti ensuite en € au taux de change du jour.
- Débit : nombre de scénarios terminés avec succès par minute sur un même worker.
Configuration déclarative du serveur MCP
{
"mcpServers": {
"chrome-devtools": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/[email protected]"
],
"env": {
"HOLYSHEEP_BASE_URL": "https://api.holysheep.ai/v1",
"HOLYSHEEP_API_KEY": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"MODEL_ALIAS": "gpt-5.5"
}
}
}
}Code testé sur le terrain
Voici le script Python que j'ai utilisé pour piloter les deux modèles de manière strictement identique. Le routeur HolySheep permet d'injecter soit gpt-5.5 soit gemini-2.5-pro via le même endpoint OpenAI-compatible, sans modifier la moindre ligne en dehors du paramètre model.
import asyncio, time, statistics
import openai
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
SCENARIOS = [
"Extraire le prix du MacBook Air M3 sur apple.com",
"Naviguer dans une SPA React et remplir un formulaire en 4 champs",
"Scraper un tableau dynamique sur un site e-commerce",
"Cliquer 3 onglets consecutifs en gardant le contexte",
"Detecter un bouton cache dans un shadow DOM",
"Soumettre un formulaire avec CAPTCHA present",
# ... 6 autres scenarios reels
]
async def benchmark(model: str, runs: int = 50):
ttft_list, total_ms, success, cost_list = [], [], 0, []
for scenario in SCENARIOS:
start = time.perf_counter()
first_token_time = None
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": "Tu es un agent navigateur. Utilise les tools MCP Chrome DevTools."},
{"role": "user", "content": scenario}
],
tools=[{
"type": "function",
"function": {"name": "browser_act", "parameters": {"type": "object", "properties": {"instruction": {"type": "string"}}}}
}],
stream=True
)
for chunk in response:
if first_token_time is None and chunk.choices[0].delta.content:
first_token_time = time.perf_counter()
ttft_list.append((first_token_time - start) * 100