GPT-5.6 Terra et Luna : l'équilibre et le volume

État au 5 novembre 2026. Le tableau ci-dessous donne les prix actuels : depuis le 30 juillet 2026, Luna coûte 80 % de moins et Terra 20 % de moins qu’au lancement, où ils étaient facturés 1 $ / 6 $ et 2,50 $ / 15 $. Pour un nouveau projet, la famille GPT-6 est encore moins chère : GPT-6 Luna à 0,10 $ / 0,50 $, GPT-6.1 Terra à 1 $ / 5 $, et GPT-6.1 Sol à 2 $ / 10 $, à peine plus que GPT-5.6 Terra (leçon 9). GPT-5.6 Terra et Luna restent les remplaçants officiels de gpt-5-mini et gpt-5-nano, retirés le 11 décembre.

Le phare ne sert pas à tout. Payer le tarif de Sol pour classer des tickets de support ou extraire des dates de factures serait du gaspillage, et c’est pour l’éviter que la famille GPT-5.6 se décline en trois modèles. OpenAI présente Terra comme le modèle équilibré du travail quotidien et Luna comme son modèle le plus rapide et le plus économique. Le bon choix ne dépend pas d’une hiérarchie de prestige mais du rapport qualité-coût, tâche par tâche.

Les trois modèles côte à côte (relevé le 5 novembre 2026)

Trois règles de facturation complètent ce tableau. Au-delà de 272 000 jetons d’entrée, la requête entière passe au tarif « contexte long » : le double en entrée, une fois et demie en sortie, soit 8 $ / 30 $ pour Sol, 4 $ / 18 $ pour Terra et 0,40 $ / 1,80 $ pour Luna. Le traitement par lots (Batch) et le traitement Flex coûtent moitié prix. Enfin, depuis GPT-5.6, l’écriture dans le cache de 30 minutes est facturée 1,25 fois le prix de l’entrée, et 2,5 fois pour le cache de 12 heures proposé depuis le 20 octobre ; la lecture du cache garde sa remise de 90 %.

La dernière ligne du tableau est la même dans les trois colonnes. Les trois modèles acceptent texte et image en entrée, offrent la même fenêtre de 1,05 million de jetons et les mêmes niveaux d’effort, de none à max. La différence entre eux est le rapport capacité-prix, pas la liste des fonctionnalités.

Comment choisir

Terra est un bon point de départ pour le travail quotidien : rédaction, résumé, assistance, code courant. À 2 $ en entrée et 12 $ en sortie, il coûte deux fois moins cher que Sol en entrée et 40 % de moins en sortie. Une règle simple : commencez par Terra, et ne payez le tarif de Sol que lorsque Terra vous a concrètement déçu sur vos propres cas.

Sol garde sa place quand la qualité prime : le code difficile, les agents de longue durée, l’analyse où une erreur coûte cher. L’écart de prix se justifie alors parce qu’une reprise humaine, relire, corriger et recommencer, coûte bien plus que les quelques dollars économisés sur l’appel.

Luna vise le fort volume. À 0,20 $ en entrée et 1,20 $ en sortie par million de jetons, il est taillé pour la classification, l’extraction, le tri et les traitements massifs, où chaque requête est simple mais où vous en lancez des dizaines de milliers. Sur ces charges, l’écart de prix avec Sol, d’un facteur 17 à 20, se lit directement sur la facture.

La stratégie en cascade

Le schéma classique s’applique bien à cette famille : traitez le flux principal avec Luna, faites remonter à Terra ce qui échoue ou demande de la nuance, et réservez Sol aux cas qui justifient son prix. Comme les trois modèles partagent la même API, les mêmes entrées et les mêmes réglages d’effort, passer de l’un à l’autre se résume à changer l’identifiant.

Le squelette d’un routeur de cascade tient en quelques lignes :

def choisir_modele(tache):
    if tache.complexite == "haute":
        return "gpt-5.6-sol"
    if tache.complexite == "moyenne":
        return "gpt-5.6-terra"
    return "gpt-5.6-luna"

Dans un système réel, le critère de complexité peut être une heuristique métier (longueur du document, type de demande), un score produit par Luna lui-même, ou simplement l’échec d’une première tentative. Le principe reste le même : chaque requête est traitée par le modèle le moins cher qui en est capable. La même logique vaut pour la famille GPT-6, avec ses propres repères : la documentation d’OpenAI recommande GPT-6 Luna pour le volume, GPT-6.1 Sol pour l’équilibre et GPT-6 Astra pour le plus exigeant.

À vous de jouer

Chiffrer une cascade. Prenez un flux de 100 000 requêtes par mois, de 2 000 jetons en entrée et 500 en sortie chacune. Calculez son coût avec Sol seul, Terra seul, Luna seul, puis avec une cascade qui envoie 80 % des requêtes à Luna, 15 % à Terra et 5 % à Sol. Vous devriez trouver environ 1 800 $, 1 000 $, 100 $ et 320 $. Ce calcul ignore les jetons de raisonnement, facturés comme des jetons de sortie : refaites-le avec vos volumes réels et l’effort que vous comptez utiliser.

Sources officielles : Fiche GPT-5.6 Terra · Fiche GPT-5.6 Luna · Pricing · Models (documentation de l’API OpenAI) · Annonce de la baisse de prix du 30 juillet (OpenAI)

Points clés à retenir

• Terra (2 $ / 12 $) est l’équilibre pour l’usage courant ; Luna (0,20 $ / 1,20 $) vise les charges massives
• Ces prix intègrent la baisse du 30 juillet ; contexte long au-delà de 272 000 jetons, Batch et Flex à moitié prix
• Les trois modèles partagent API, entrées, contexte et niveaux d’effort : seul l’identifiant change
• La cascade Luna, Terra, Sol réduit le coût sans sacrifier les cas difficiles ; la famille GPT-6 fait mieux pour moins cher