OpenAI a ouvert au grand public sa nouvelle famille GPT-5.6, articulée autour de deux modèles principaux : Sol, porte-étendard haut de gamme, et Terra, déclinaison plus abordable pensée pour des usages quotidiens très différents.
À retenir
- Sol est facturé 5 $ par million de jetons en entrée et 30 $ par million en sortie, soit le double des tarifs de Terra.
- Sol domine les benchmarks de programmation et d’agents, tandis que Terra vise les tâches de routine à moindre coût.
- Les premiers tests montrent que, sur les longues tâches, Terra peut générer davantage de jetons de sortie que Sol.
GPT-5.6 : Sol et Terra tracent une frontière nette sur les prix
Le groupe a annoncé le déploiement de GPT-5.6 sur ChatGPT, Codex et son API le 9 juillet, mettant fin à une phase de préversion d’environ deux semaines. Sol, le modèle phare, cible les travaux de programmation complexes, la cybersécurité et les agents tournant sur de longues durées. OpenAI le présente comme « son meilleur modèle de code à ce jour ». Terra, positionné un cran en dessous, offre des performances comparables à GPT‑5.5 pour environ la moitié du prix.
C’est sur la tarification que la différenciation est la plus tranchée. Sol est proposé à 5 $ par million de jetons d’entrée et 30 $ par million de jetons de sortie, contre 2,50 $ et 15 $ pour Terra aux mêmes volumes. Un troisième modèle, Luna, est facturé 1 $ et 6 $ et vise les charges très volumineuses.
L’accès suit une logique similaire dans ChatGPT. Les abonnés payants accèdent à Sol via les réglages de raisonnement moyen et avancé, tandis que les utilisateurs gratuits et Go travaillent avec Terra dans ChatGPT Work et Codex. GitHub a déjà intégré les trois modèles à Copilot, présentant Sol comme le choix privilégié pour raisonner sur de vastes bases de code, et Terra comme le compromis par défaut pour le codage agentique du quotidien.
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Sol distance Terra sur les benchmarks de programmation
Sol a obtenu un score de 80 sur l’Artificial Analysis Coding Agent Index, soit 2,8 points de mieux que Claude Fable 5 d’Anthropic, selon OpenAI. Le directeur général Sam Altman a affirmé que le modèle est 54 % plus efficace en jetons sur les tâches de programmation que la génération précédente de la société, un argument calibré pour les directions financières des grands comptes.
Les résultats restent toutefois contrastés. Avec 64,6 % sur le benchmark SWE‑Bench Pro, Sol reste en retrait d’environ 15 points par rapport à Claude Mythos 5. Des évaluateurs indépendants relèvent néanmoins que Sol garde le cap sur des travaux longs et désordonnés au sein de dépôts massifs, tandis que Terra se montre mieux adapté à des implémentations ciblées et aux premières passes de revue de code, avec une montée vers le modèle supérieur en cas de besoin.
Ces mêmes tests comportent un avertissement pour les équipes soucieuses de leur budget. Lors de longues exécutions de code, Terra a consommé plus de jetons de sortie que Sol, ce qui signifie que des tarifs faciaux plus bas ne se traduisent pas toujours par un coût final inférieur. Les entreprises ont donc intérêt à raisonner en coût par tâche réellement résolue avant de basculer des flux importants.
Ce lancement progressif marque aussi une inflexion dans la manière dont OpenAI déploie ses modèles de pointe.
La société a informé en amont le gouvernement américain des capacités de la famille GPT‑5.6 et a réservé l’accès précoce à un cercle restreint de partenaires triés sur le volet, dont la participation a été partagée avec les autorités.
Cette génération rompt également avec l’ancienne convention de nommage : le numéro identifie désormais la génération, tandis que Sol, Terra et Luna désignent des paliers de capacités durables, susceptibles d’évoluer chacun à leur propre rythme.
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