AIREITERLancé par OpenAI le 26 octobre 2026, GPT-6.1 Terra se positionne comme le modèle de production de la famille GPT-6.1. Son API coûte exactement deux fois moins cher que GPT-6.1 Sol, mais les premiers utilisateurs de Codex hésitent encore : véritable alternative à Sol ou simple modèle rebaptisé ? Le tarif d’entrée à 1 $ attire l’attention, mais ce sont surtout les tokens de sortie et les prompts très longs qui font grimper la facture.
Terra coûte moitié moins cher que Sol, mais la sortie pèse lourd
En traitement Standard sur contexte court, l’API GPT-6.1 Terra facture 1,00 $ par million de tokens en entrée, 0,05 $ pour les tokens d’entrée mis en cache et 5,00 $ par million de tokens en sortie. Les modes Flex et Batch divisent ces prix par deux, à 0,50 $ / 0,025 $ / 2,50 $. Le mode Fast, lui, les double : 2,00 $ / 0,10 $ / 10,00 $.
Avec un token de sortie cinq fois plus cher qu’un token d’entrée, les exécutions d’agents qui produisent de longues traces de raisonnement ou des rapports détaillés dominent vite la facture. À titre d’exemple, un appel de 3 000 tokens d’entrée et 1 000 tokens de sortie revient à 0,008 $ en Standard — 0,003 $ d’entrée et 0,005 $ de sortie — contre 0,004 $ en Flex. Sur 1 million de tâches de ce type, l’écart atteint 8 000 $ contre 4 000 $, avant prise en compte du cache.
Le modèle s’appelle gpt-6.1-terra. D’après la documentation des modèles d’OpenAI, il dispose d’une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, produit jusqu’à 128 000 tokens en sortie et s’appuie sur des connaissances arrêtées au 1er juin 2026.
Tarification réelle de l’API et modalités d’accès
Depuis le 26 octobre 2026, GPT-6.1 Terra est proposé dans ChatGPT Work et Codex aux utilisateurs ChatGPT Plus, Pro, Enterprise et Edu, ainsi que dans l’API OpenAI sous l’identifiant gpt-6.1-terra, selon le billet de lancement d’OpenAI. L’offre Free ne donne pas accès à l’API.
| Élément facturé | Tarif Standard par 1M de tokens |
|---|---|
| Entrée, jusqu’à 272 000 tokens | 1,00 $ |
| Entrée mise en cache | 0,05 $ |
| Écriture en cache, conservation 30 min | 1,25 $ |
| Écriture en cache, conservation 12 h | 2,50 $ |
| Sortie, jusqu’à 272 000 tokens d’entrée | 5,00 $ |
La grille complète est disponible sur la page des tarifs API d’OpenAI. Une entrée mise en cache coûte 5 % du tarif d’entrée non mis en cache, un avantage net pour les prompts système récurrents et les préfixes de fichiers. Le cache automatique s’applique aux prompts d’au moins 1 024 tokens, mais chaque prompt mis en cache génère des frais d’écriture, même si son préfixe n’est jamais réutilisé.
Trois paramètres modifient le tarif de base :
- Contexte long au-delà de 272 000 tokens d’entrée : les prix d’entrée et de cache doublent, à 2,00 $ / 0,10 $, tandis que la sortie augmente de 50 %, à 7,50 $. Le coefficient concerne toute la requête, et pas uniquement les tokens qui dépassent le seuil.
- Batch et Flex : les deux modes coûtent 50 % du prix Standard. Le 26 octobre 2026, la télémétrie en direct d’OpenRouter affichait pour Flex une latence P50 de 1,79 s et un débit de 194 tokens/s, contre 1,89 s et 63 tokens/s en routage Standard. Flex est toutefois exclu du routage Standard.
- Fast et traitement régional : le mode Fast coûte deux fois le prix Standard, soit 2,00 $ / 10,00 $, et le traitement régional éligible ajoute une majoration de 10 %. Les appels d’outils payants, comme la recherche web, entraînent des frais distincts par appel.
Les appels de fonctions et les sorties structurées sont pris en charge, mais l’utilisation d’outils nécessite la Responses API. Le streaming est disponible. En revanche, le fine-tuning n’est pas proposé, pas plus que l’entrée ou la sortie audio et vidéo. GPT-6.1 Terra accepte le texte et les images en entrée, y compris les PDF envoyés comme fichiers, et ne génère que du texte. L’effort de raisonnement se règle entre none, low, medium, high, xhigh et max ; la valeur par défaut est medium. Après la longueur de sortie, la profondeur de raisonnement devient donc le principal levier de coût.
Les usages visés par Terra, chiffres d’OpenAI à l’appui
GPT-6.1 Terra cible le raisonnement visuel, l’utilisation précise d’ordinateurs et la rédaction naturelle dans des flux professionnels à grand volume. Dans son annonce, OpenAI cite notamment la préparation de propositions commerciales, l’interprétation de plans techniques, le remplissage de formulaires, la lecture de factures et la saisie de leurs données dans un logiciel comptable.
Les résultats de benchmarks publiés par OpenAI le 26 octobre 2026 doivent être lus avec le niveau d’effort associé, puisque les scores varient selon la profondeur de raisonnement :
- Agents' Last Exam : avec un effort medium, GPT-6.1 Terra gagne 15 points face à GPT-5.6 Terra pour environ un tiers du coût. Il se rapproche de GPT-6 Astra à un dixième du prix par token. En effort max, il est plus de 3 fois plus efficient en tokens que Claude Opus 5.5, à un quart du prix par token, soit un coût par tâche terminée environ 9 fois inférieur.
- Raisonnement visuel MMMU-Pro : GPT-6.1 Terra dépasse GPT-5.6 Terra à tous les niveaux d’effort et approche les résultats de GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol pour un coût inférieur.
- Utilisation de bureau OSWorld 2.1 : en effort medium, GPT-6.1 Terra surpasse le meilleur score de GPT-5.6 Terra pour une fraction du coût par tâche.
- Factualité sur prompts conçus pour provoquer des erreurs : le taux d’erreur passe de 53,6 % à 16,7 % en effort low, puis atteint 4,3 % en effort max, un niveau proche de GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol. OpenAI précise qu’il s’agit d’un jeu de test interne adversarial, et non d’un taux général d’hallucinations en production.
- Programmation sur Terminal-Bench 4.0 : la part de tâches résolues monte de 21,5 % à 50,3 % en effort max, soit plus du double du modèle précédent. Sur Terminal-Bench-Science 0.1, Terra dépasse GPT-6.1 Sol et se situe à moins de cinq points de Claude Opus 5.5, pour moins d’un cinquième du coût estimé.
OpenAI réserve néanmoins les problèmes de code les plus difficiles à Sol et Astra. Les données indépendantes de latence dans Codex comptent donc davantage que les graphiques de lancement.
Terra, Sol, Luna ou Astra : quel modèle choisir selon la charge
Les tarifs Standard en contexte court par million de tokens donnent le cadre : GPT-6.1 Terra coûte 1,00 $ / 5,00 $, GPT-6.1 Sol 2,00 $ / 10,00 $, GPT-6 Luna 0,10 $ / 0,50 $ et GPT-6 Astra 10,00 $ / 50,00 $, selon la page tarifaire d’OpenAI. GPT-6.1 Terra divise par deux les tarifs catalogue de Sol comme ceux de l’ancien GPT-5.6 Terra. Luna reste dix fois moins cher que Terra, tandis qu’Astra coûte dix fois plus.
| Charge de travail | Choix le moins cher et pertinent | Pourquoi |
|---|---|---|
| Utilisation d’ordinateur en volume, formulaires, factures vers comptabilité, opérations navigateur | GPT-6.1 Terra, de préférence en Flex | Des scores visuels et agentiques proches d’Astra pour un dixième du prix par token ; Flex réduit encore la facture de moitié |
| Modifications de code délimitées, agents de recherche, sous-agents exécutants | GPT-6.1 Terra en effort medium | Les 50,3 % de Terminal-Bench en effort max conviennent aux tâches cadrées ; réservez Sol ou Astra aux dépôts les plus complexes |
| Code le plus difficile, ingénierie sur le long terme | GPT-6.1 Sol ou GPT-6 Astra | OpenAI maintient explicitement Sol et Astra devant Terra sur le code complexe, malgré son prix |
| Chat à grand volume, classification, agents légers | GPT-6 Luna | Son tarif catalogue de 0,10 $ / 0,50 $ est dix fois inférieur à celui de Terra lorsque la vision et le contrôle du bureau ne sont pas nécessaires |
Avant de choisir sur le seul tarif d’entrée, calculez le coût combiné. Avec 2 000 tokens d’entrée, un taux de cache de 40 % et 1 000 tokens de sortie, hors frais uniques d’écriture dans le cache, une requête GPT-6.1 Terra Standard coûte environ 0,00624 $ : 0,0012 $ d’entrée non mise en cache, 0,00004 $ d’entrée mise en cache et 0,005 $ de sortie. La sortie représente 80 % de la requête. À structure identique, GPT-6 Luna revient à environ 0,00062 $, contre environ 0,01248 $ pour GPT-6.1 Sol. Au-delà de 272 000 tokens d’entrée, le tarif Flex en entrée redescend au niveau du tarif Standard en contexte court, tout en restant inférieur de 50 % au Standard en contexte long : mieux vaut donc segmenter la récupération de contexte avant de franchir ce seuil.
Pour en savoir plus sur les modèles voisins, consultez notre analyse des tarifs et de GPT-6.1 Sol ainsi que le guide des coûts API de GPT-6 Sol et Luna.
Les malentendus des premiers utilisateurs autour de Terra
Le débat du jour du lancement porte sur le chevauchement entre les modèles : les utilisateurs de Codex ne savent pas vraiment où placer GPT-6.1 Terra entre Luna et Sol.
« Donc, à en juger par les benchmarks, ça ressemble terriblement à 6.1 Sol ? » — u/Frosty-Wing6704 sur r/codex
« On a déjà 6.1 Terra. Ça s’appelle 6.1 Sol. » — u/comradepipi sur r/codex
Cette confusion se comprend : OpenAI présente lui-même GPT-6.1 Terra comme proche de Sol sur MMMU-Pro et Terminal-Bench-Science, tout en le facturant moitié moins cher. Les premiers retours pratiques dessinent toutefois un rôle plus précis : Terra comme exécutant, Sol comme orchestrateur. Sur X, l’utilisateur en accès anticipé @petergostev écrit que GPT-6.1 Terra est « probablement le premier modèle non-frontier qui franchit le seuil de ce que cela ne me dérange pas vraiment d’utiliser » et « un solide modèle de production » pour les tâches longues d’utilisation d’ordinateur ou les budgets serrés, « à moitié prix ». Sur r/singularity, u/panix199 résume la question en coût : « le prix par tâche a été très bien réduit par rapport à 5.6 terra ».
Deux inconnues restent absentes des informations de lancement : la vitesse à laquelle les quotas ChatGPT Work et Codex se consomment avec GPT-6.1 Terra par rapport à Sol, et la persistance éventuelle des critiques sur le suivi des consignes. Un fil r/codex antérieur au lancement illustre les deux positions : un utilisateur qualifie 5.6 Terra de « notoirement connu pour ignorer complètement les instructions critiques », un autre juge Terra « parfaitement utilisable et prévisible ». Tant que les données sur la consommation des quotas et les taux d’échec lors de longues sessions ne sont pas publiées, mieux vaut considérer GPT-6.1 Terra comme un exécutant pour tâches circonscrites, pas comme un remplacement direct de Sol.
FAQ sur l’API GPT-6.1 Terra
Combien coûte l’API GPT-6.1 Terra par million de tokens ?
GPT-6.1 Terra coûte 1,00 $ en entrée, 0,05 $ en entrée mise en cache et 5,00 $ en sortie par million de tokens pour les requêtes Standard à contexte court. Batch et Flex coûtent moitié moins ; Fast coûte deux fois plus.
GPT-6.1 Terra est-il moins cher que GPT-6.1 Sol ?
Oui. Les tarifs Standard de GPT-6.1 Terra sont inférieurs de 50 % aux 2,00 $ / 10,00 $ de GPT-6.1 Sol. Terra en Flex, à 0,50 $ / 2,50 $, coûte deux fois moins cher que Sol en Batch, à 1,00 $ / 5,00 $, tout en restant interactif.
Comment GPT-6.1 Terra se compare-t-il à GPT-5.6 Terra ?
GPT-6.1 Terra divise par deux les tarifs catalogue de GPT-5.6 Terra, le dépasse de 15 points sur Agents' Last Exam en effort medium, fait plus que doubler le score de Terminal-Bench 4.0, de 21,5 % à 50,3 %, et réduit les erreurs de factualité en effort low de 53,6 % à 16,7 %.
Batch et Flex sont-ils vraiment 50 % moins chers ?
Oui, les deux sont facturés à 50 % du tarif Standard pour GPT-6.1 Terra. Batch est asynchrone, tandis que Flex échange les garanties de latence contre cette réduction et est exclu du routage Standard.
Que se passe-t-il au-delà de 272 000 tokens d’entrée ?
GPT-6.1 Terra applique le nouveau tarif à l’ensemble de la requête : les prix d’entrée et de cache doublent, et la sortie augmente de 50 % pour atteindre 7,50 $ par million. Segmentez la récupération ou compressez le contexte avant ce seuil.
Les outils nécessitent-ils la Responses API ?
Oui. Les appels d’outils avec GPT-6.1 Terra exigent la Responses API, notamment pour l’utilisation d’ordinateur, la recherche web, la recherche de fichiers, l’interpréteur de code, le shell hébergé, MCP et l’application de patchs.
Peut-on affiner GPT-6.1 Terra ?
Non. La page du modèle OpenAI indique que le fine-tuning n’est pas pris en charge, de même que l’audio et la vidéo.
Ce que je lancerais sur Terra avec 20 $
Avec 20 $, vous obtenez 20M de tokens d’entrée Standard ou 4M de tokens de sortie Standard sur GPT-6.1 Terra, deux fois plus en Flex. Je les répartirais sur trois lots mesurés : des exécutions d’utilisation d’ordinateur pour passer de factures au grand livre, en effort medium ; une chaîne de recherche orchestrée par Sol avec Terra comme exécutant de recherche de fichiers ; et un jeu de régression de remplissage de formulaires, afin de mesurer la consommation de quota par tâche terminée. Si Terra conserve, sur mon propre jeu de régression, un taux de réussite acceptable sur des modifications délimitées en effort medium pour un coût par tâche proche du tiers de celui de GPT-5.6 Terra, il garde les charges de travail en volume.