AIREITERGPT-6.1 Sol est désormais disponible via l’API, Codex et ChatGPT Work, mais son principal avantage est plus ciblé que ne le laisse entendre le slogan du lancement. Le tarif standard de l’API reste fixé à 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million en sortie. Le vrai changement par rapport à GPT-6 Sol concerne les entrées mises en cache, facturées 0,10 $ par million de tokens. Les benchmarks publiés par OpenAI rendent Sol 6.1 intéressant pour le développement logiciel et les premiers projets de pilotage informatique, mais les données restent trop dépendantes du fournisseur pour justifier un basculement automatique en production.
Ce que GPT-6.1 Sol change vraiment
GPT-6.1 Sol est le modèle lancé par OpenAI le 29 septembre 2026, avec l’identifiant API gpt-6.1-sol. OpenAI le destine au développement piloté par des agents, au contrôle informatique, au traitement de documents et à d’autres tâches professionnelles en plusieurs étapes. La documentation officielle du modèle mentionne une fenêtre de contexte de 1,05 million de tokens, le raisonnement, les outils et les entrées d’images.
La disponibilité mérite d’être précisée. Le modèle est proposé via l’API, Codex et ChatGPT Work, mais pas dans la conversation ChatGPT classique au lancement. Il s’agit donc avant tout d’une sortie destinée aux développeurs et aux agents de travail, et non d’une mise à jour générale de ChatGPT.
Les premiers retours d’utilisateurs sont partagés : ils ne doivent pas remplacer des tests menés sur des tâches définies. Dans une discussion sur r/OpenAI, u/Foreign_Helicopter24 évoque un résultat concluant à faible coût, tandis que u/shuwatto rapporte une tâche sur un circuit imprimé où Opus 5.5 s’est montré supérieur à Astra. Ce sont des expériences individuelles, pas des tests contrôlés.
Tarifs de l’API GPT-6.1 Sol : le changement à retenir
Les tarifs standard ci-dessous figurent dans la documentation tarifaire d’OpenAI et ont été rapportés de manière cohérente par les articles consacrés au lancement. Ils concernent les requêtes relevant de la tranche tarifaire des contextes courts.
| Élément facturé | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1 M de tokens | $2.00 | $2.00 | $10.00 |
| Entrée mise en cache / 1 M de tokens | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| Écriture du cache / 1 M de tokens | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| Sortie / 1 M de tokens | $10.00 | $10.00 | $50.00 |
La comparaison importante n’est pas que « Sol 6.1 coûte moins cher que Sol 6 » sur l’ensemble de la facture. Les tarifs des entrées et sorties classiques ne changent pas. L’exception concerne les entrées mises en cache : GPT-6.1 Sol divise par deux le tarif de 0,20 $ de GPT-6 Sol et les facture 95 % moins cher que ses entrées standard.
À titre d’exemple, une requête comprenant 100 000 tokens d’entrée mis en cache, 10 000 tokens d’entrée classiques et 5 000 tokens de sortie coûte environ 0,08 $, avant de prendre en compte les écritures du cache, les outils, les nouvelles tentatives ou la revue humaine :
- Entrée mise en cache : 100 000 × 0,10 $ / 1 000 000 = 0,01 $.
- Entrée classique : 10 000 × 2 $ / 1 000 000 = 0,02 $.
- Sortie : 5 000 × 10 $ / 1 000 000 = 0,05 $.
La même combinaison illustrative revient à environ 0,09 $ avec GPT-6 Sol et 0,45 $ avec GPT-6 Astra. Il s’agit d’un exemple basé sur la grille tarifaire, pas du résultat d’une exécution en production.
Les longs prompts modifient le calcul. La page tarifaire d’OpenAI applique des tarifs supérieurs au-delà de 272 000 tokens d’entrée : 4 $ par million de tokens en entrée, 0,20 $ par million de tokens d’entrée mis en cache et 15 $ par million de tokens en sortie. Ce tarif supérieur s’applique à la requête concernée. Un prompt de 300 000 tokens ne doit donc pas être budgété sur la seule base des tarifs affichés de 2 $/10 $.
La mise en cache n’est avantageuse que si le préfixe réutilisé respecte effectivement les règles du fournisseur. Les instructions système stables, les définitions d’outils et les mêmes textes de politique sont de bons candidats. En revanche, réécrire le début de chaque prompt peut faire disparaître l’économie attendue.
Ce que les données publiées permettent — ou non — d’affirmer
Servez-vous des benchmarks communiqués par le fournisseur pour choisir un projet pilote, pas pour proclamer une supériorité générale.
| Évaluation | Résultat de GPT-6.1 Sol | Comparaison à retenir |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 75.2 % avec un effort élevé | À peu près au niveau de GPT-6 Astra ; 6,4 points de plus que GPT-6 Sol dans le tableau communiqué |
| OSWorld 2.0 hors ligne | 71.4 % avec l’effort maximal | Environ 2,1 points derrière Astra, pour un coût par tâche annoncé nettement inférieur |
| AutomationBench | 36.1 % au maximum ; 35.4 % avec un effort moyen | En dessous du pic de 41.4 % d’Astra et de certains résultats de Claude obtenus avec davantage d’effort |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.0 % au maximum | Derrière Astra et ses 68.1 %, mais plus de deux fois supérieur au résultat communiqué de GPT-6 Sol |
Le dossier est particulièrement solide pour le développement logiciel. BitsMinds a rapporté un coût de 0,65 $ par tâche DeepSWE avec GPT-6.1 Sol, contre 4,43 $ avec Astra, ainsi que des scores de 75.2 % contre 74.1 % dans la comparaison retenue. C’est un signal convaincant en matière de rapport coût-performances, mais les scores comme les coûts proviennent des supports du lancement et non d’une nouvelle exécution indépendante.
Le contrôle informatique raconte une histoire similaire de bon rapport valeur-prix, sans victoire nette : les chiffres du lancement placent GPT-6.1 Sol à 71.4 % sur OSWorld 2.0, contre 73.5 % pour Astra, avec des coûts par tâche annoncés de 1,27 $ et 9,44 $. L’automatisation métier constitue le principal bémol. Le modèle peut battre un concurrent avec un certain niveau d’effort et perdre avec un autre. « Proche d’Astra » ne signifie donc pas « meilleur pour tous les workflows ».
OpenAI a indiqué que le taux d’erreurs factuelles avec un faible niveau d’effort passait de 11.4 % sur GPT-6 Sol à 7.7 % sur GPT-6.1 Sol. Cela représente une baisse de 3,7 points de pourcentage, mais cette source ne permet pas à elle seule de savoir comment le modèle se comportera avec vos documents, vos outils ou vos règles de validation.
Les prérequis pour intégrer l’API
Remplacer le nom d’un modèle peut suffire à faire échouer une intégration, même si le endpoint accepte le nouvel identifiant.
- Identifiant du modèle :
gpt-6.1-sol. - Niveau d’effort du raisonnement : la documentation du modèle d’OpenAI liste
low,medium,high,xhighetmax;noneetminimalne sont pas pris en charge. - Appels d’outils : la documentation du modèle d’OpenAI indique que les appels d’outils nécessitent l’API Responses. Chat Completions reste adaptée aux requêtes sans outils.
- Tarification selon le contexte : le seuil de 272 000 tokens modifie la grille tarifaire.
- Limite de sortie : la documentation destinée aux développeurs indique jusqu’à 128 000 tokens en sortie.
- Modalités : la même spécification mentionne les entrées texte et image, mais pas les entrées audio ou vidéo natives.
Avant de modifier le modèle par défaut en production, rejouez un ensemble fixe de tâches avec les mêmes outils, les mêmes autorisations, les mêmes critères d’acceptation et le même niveau d’effort. Mesurez le taux de résultats acceptés, les nouvelles tentatives, le coût total des tokens, le temps d’exécution et les minutes consacrées à la revue. Un modèle 80 % moins cher par token peut malgré tout coûter plus cher par résultat accepté s’il génère davantage de travail de correction.
Qui a intérêt à migrer en premier ?
Les équipes qui utilisent GPT-6 Sol devraient lancer un canary. Les tarifs de base des entrées et sorties n’augmentent pas, le coût des entrées mises en cache diminue et les résultats communiqués en développement logiciel comme en contrôle informatique progressent. Le dossier est particulièrement favorable lorsque l’application réutilise de longs préfixes et prend déjà en charge l’API Responses.
Les équipes qui paient Astra devraient confier les tâches courantes à Sol 6.1, sans retirer Astra. Les tickets de développement accompagnés de tests, l’extraction de documents avec validation claire et les tâches répétitives dans un navigateur sont de bons premiers candidats. Conservez Astra pour la recherche scientifique, les workflows comportant de nombreuses exceptions ou les décisions difficiles à vérifier.
Les équipes dépourvues de tests d’acceptation fiables devraient attendre. La proximité dans les benchmarks ne remplace pas une vraie barrière qualité. Si personne ne peut déterminer si un agent a correctement terminé sa tâche, un prix inférieur par token ne constitue pas une raison suffisante pour changer de modèle.
FAQ sur GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol coûte-t-il moins cher que GPT-6 Sol ?
Seulement en partie. Les entrées et sorties standard restent à 2 $ et 10 $ par million de tokens. Les entrées mises en cache passent de 0,20 $ à 0,10 $. Les agents qui exploitent fortement le cache sont donc ceux qui bénéficieront de l’économie directe la plus nette.
GPT-6.1 Sol est-il aussi performant que GPT-6 Astra ?
Selon les benchmarks communiqués au lancement, il est proche d’Astra en développement logiciel et en contrôle informatique, mais reste derrière sur certains résultats liés à l’automatisation métier et aux tâches scientifiques. Considérez « proche d’Astra » comme une hypothèse à vérifier selon votre charge de travail, pas comme une recommandation de remplacement systématique.
Quel est le nom exact du modèle GPT-6.1 Sol dans l’API ?
Utilisez gpt-6.1-sol dans la requête API.
Les utilisateurs de ChatGPT classique peuvent-ils sélectionner GPT-6.1 Sol ?
La disponibilité examinée ici couvre l’API, Codex et ChatGPT Work. Le modèle n’était pas proposé dans la conversation ChatGPT classique au lancement.
GPT-6.1 Sol prend-il en charge les appels d’outils ?
La documentation du lancement indique que les appels d’outils nécessitent l’API Responses. Testez le endpoint et le schéma des outils en préproduction avant de modifier une intégration existante.
La règle de routage est finalement simple : commencez par utiliser GPT-6.1 Sol lorsque la tâche est répétitive, fortement compatible avec la mise en cache et vérifiable ; conservez Astra lorsqu’une erreur marginale coûte plus cher que l’appel au modèle.