OpenAI a réduit de 80 % le prix de son modèle GPT-5.6 Luna et de 20 % celui de Terra jeudi, alors que les entreprises contestent de plus en plus la facture de l’IA.
À retenir
- Luna est désormais facturé 0,20 dollar par million de tokens en entrée et 1,20 dollar par million de tokens en sortie, contre 1 et 6 dollars auparavant.
- Terra passe à 2 et 12 dollars par million de tokens, tandis que le tarif du modèle vedette Sol reste inchangé.
- OpenAI attribue cette baisse à des gains d’efficacité, notamment des réécritures de kernels menées par Sol qui ont réduit les coûts de service de 20 %.
Forte baisse des prix pour GPT-5.6 Luna et Terra
Dans une note publiée sur son site, OpenAI a détaillé ses nouveaux tarifs, qu’il justifie par des améliorations d’efficacité sur l’ensemble de ses modèles, de ses systèmes d’inférence et de ses logiciels de déploiement.
Luna, modèle le plus rapide et le plus économique de la gamme, est désormais proposé à 0,20 dollar par million de tokens en entrée et 1,20 dollar par million de tokens en sortie. Terra, l’option de milieu de gamme, recule à 2 dollars par million de tokens en entrée et 12 dollars par million de tokens en sortie, contre 2,50 et 15 dollars auparavant.
Le prix de Sol, le modèle le plus performant de la série, ne bouge pas. En revanche, OpenAI remplace la formule « Priority Processing » par un mode « Fast » pour Sol, qui fonctionne jusqu’à 2,5 fois plus vite que le traitement standard, pour un tarif doublé par rapport au prix de base.
Les abonnements à ChatGPT et Codex restent, eux, inchangés. Terra et Luna consomment simplement moins de crédits dans les quotas payants. Les nouveaux tarifs API, plus bas, ont commencé à être répercutés sur AWS le jour même.
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Notion et Dust constatent des exécutions moins chères
OpenAI positionne Luna sur les usages à très fort volume : analyse massive de documents, tri des interactions clients, ainsi que tâches de développement et de tests répétitives au sein de boucles d’agents faisant appel à des outils. Selon l’éditeur, le modèle atteint un niveau de performance comparable à celui des systèmes de pointe d’il y a un an, pour environ 6 centimes par dollar de coût par tâche, et avec une vitesse multipliée par près de neuf, d’après ses propres tests.
Plusieurs clients cités dans l’annonce décrivent des gains similaires dans leurs déploiements. La responsable produit IA de Notion, Hoda Noorian, indique que Terra atteint une qualité comparable à GPT-5.5 sur des tâches ciblées, pour un coût divisé par deux et un temps d’exécution réduit de 60 %. Le cofondateur de Dust, Stanislas Polu, affirme que Luna gère les mêmes tâches d’agents 40 % plus vite et 40 % moins cher que le modèle par défaut utilisé auparavant par la société.
Anthropic et Google sous pression sur le prix du token
Les analystes se montrent plus réservés, prévenant que la baisse du coût du token pourrait certes doper les volumes d’usage, mais aussi tendre les finances d’OpenAI et d’Anthropic, qui ont toutes deux déposé en juin un projet d’introduction confidentielle en Bourse.
Google et Microsoft poussent depuis des mois des gammes de modèles à bas coût, tandis que des systèmes open weight chinois réduisent progressivement l’écart de performance pour une fraction du prix.
Les critiques sur le coût ne datent pas d’hier. Sam Altman a expliqué lors d’un événement clients en juin que les dépenses, sujet autrefois marginal, étaient devenues en quelques mois une préoccupation majeure, les entreprises réclamant des systèmes plus efficaces. Uber avait déjà épuisé son budget IA 2026 en quatre mois et a ensuite introduit des paliers payants pour certains outils, à partir de 1 500 dollars par mois.
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