La famille GPT-6 : Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra et Luna

La famille GPT-5.6, présentée dans les leçons précédentes, n’aura été la référence que deux mois. À partir du 3 septembre 2026, OpenAI a publié une nouvelle génération, GPT-6, en quatre temps. Cette leçon présente les modèles, leurs prix et ce qui change pour votre code.

Le calendrier

Quel modèle pour quoi

La page des modèles d’OpenAI résume le choix en trois phrases : si vous ne savez pas par où commencer, prenez GPT-6 Astra, le modèle phare pour le raisonnement complexe et le code ; prenez GPT-6.1 Sol pour équilibrer intelligence et coût ; prenez GPT-6 Luna pour les charges à fort volume et sensibles au coût. GPT-6.1 Terra complète la gamme : un modèle rapide et efficace pour le raisonnement visuel, le pilotage précis d’un ordinateur et une écriture claire et naturelle.

Les quatre modèles offrent une fenêtre de 1 050 000 jetons et jusqu’à 128 000 jetons en sortie. Au-delà de 272 000 jetons d’entrée, la requête entière est facturée deux fois plus cher en entrée et une fois et demie plus cher en sortie. Le traitement par lots et le traitement Flex coûtent moitié prix, et le mode Fast double le tarif. Le mode Ultrafast, disponible sur Astra depuis le 29 septembre et sur GPT-6.1 Sol depuis le 8 octobre, réduit fortement le temps entre deux jetons générés, pour un prix multiplié par six. GPT-6 Sol, sorti le 22 septembre au même prix que GPT-6.1 Sol, reste au catalogue ; la documentation invite ses utilisateurs à relire les consignes de migration avant de passer à GPT-6.1 Sol.

Ce qui change pour votre code

Quatre points du guide de migration d’OpenAI demandent une attention particulière.

L’effort none disparaît sur les deux modèles les plus capables. GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol n’acceptent pas reasoning.effort: "none" : sur Astra, la requête renvoie une erreur HTTP 400. GPT-6.1 Terra, GPT-6 Sol et GPT-6 Luna l’acceptent. Si votre code GPT-5.6 utilisait none pour aller vite, passez à low ou changez de modèle ; si vous utilisiez minimal, partez de low et comparez.

Les paramètres d’échantillonnage sont retirés dès que le modèle raisonne. Quand l’effort n’est pas none, supprimez temperature, top_p et top_logprobs. En Chat Completions, retirez aussi logprobs ; dans la Responses API, retirez message.output_text.logprobs de include.

Les outils passent par la Responses API. GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol et GPT-6.1 Terra acceptent Chat Completions, mais l’appel d’outils y exige la Responses API. GPT-6 Sol et GPT-6 Luna n’autorisent l’appel de fonctions en Chat Completions qu’avec un effort none. La recommandation d’OpenAI est claire : utilisez la Responses API pour raisonner avec des outils.

La mise en cache se règle autrement. Si vous venez de GPT-5.5 ou d’une version antérieure, remplacez prompt_cache_retention par prompt_cache_options.ttl, à 30m. Depuis le 20 octobre, une durée de 12 heures est aussi proposée, avec une écriture facturée 2,5 fois le prix de l’entrée.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="Résume les risques juridiques de ce contrat de prestation en cinq points.",
)
print(response.output_text)

Les nouveautés qui accompagnent GPT-6

Le 3 septembre, OpenAI a ajouté à la Responses API trois contrôles pensés pour le travail long avec Astra. L’appel d’outils asynchrone laisse le modèle continuer à travailler pendant que votre application exécute un outil. Le pilotage en cours de réponse permet d’envoyer des instructions supplémentaires par WebSocket pendant que la réponse se construit. Le changement d’effort en cours de conversation, avec un élément configuration_update, augmente ou réduit l’effort sans réécrire le début du prompt, donc sans perdre le préfixe mis en cache. Le 29 septembre, GPT-6.1 Sol a reçu en bêta la délégation à des sous-agents dans une même requête. Enfin, Astra s’accompagne d’une surveillance asynchrone des comportements de désalignement pendant le travail des agents, qui peut déclencher des alertes de sécurité ou interrompre une conversation pour examen.

Et GPT-5.6 ?

La famille GPT-5.6 reste au catalogue et n’est pas dépréciée ; elle sert même de remplacement officiel aux modèles retirés le 11 décembre. OpenAI a baissé ses prix : Luna de 80 % et Terra de 20 % le 30 juillet, puis GPT-5.6 Sol à 4 $ / 20 $ le 21 août, un tarif promotionnel annoncé jusqu’au 30 novembre 2026. Rien ne vous oblige à migrer dans l’urgence. Mais GPT-6.1 Sol, présenté comme proche d’Astra, coûte moitié moins que GPT-5.6 Sol en promotion (2 $ / 10 $ contre 4 $ / 20 $) : un nouveau projet a tout intérêt à partir de la famille GPT-6.

À vous de jouer

Préparer la bascule d’une requête. Prenez une requête GPT-5.6 de votre code et listez ce qu’il faut changer pour l’envoyer à GPT-6.1 Sol : l’effort (none ou minimal ?), les paramètres d’échantillonnage, les outils appelés en Chat Completions, le réglage du cache. Exécutez ensuite les deux versions sur une dizaine de cas réels et comparez la qualité, la latence et le coût.

Sources officielles : Models · Using GPT-6 · Pricing · Changelog (documentation de l’API OpenAI)

Points clés à retenir

• GPT-6 Astra (3 septembre), GPT-6 Sol et Luna (22 septembre), GPT-6.1 Sol (29 septembre) et GPT-6.1 Terra (26 octobre) forment la famille actuelle
• Point de départ : Astra pour le plus exigeant, GPT-6.1 Sol pour l’équilibre, Luna pour le volume, GPT-6.1 Terra pour la vitesse et le visuel
• Astra et GPT-6.1 Sol refusent l’effort none ; temperature, top_p et les log-probabilités sont à retirer dès que le modèle raisonne
• Les outils se programment avec la Responses API, et le cache se règle avec prompt_cache_options.ttl