GPT-6.1 Terra : prix, performances et choix face à Sol, Astra, Claude

GPT-6.1 Terra est le modèle de milieu de gamme qu’OpenAI a lancé le 26 octobre 2026. Son prix dans l’API est de 1 $ en entrée et 5 $ en sortie (par million de tokens), soit la moitié de GPT-6.1 Sol. Dans les tests d’OpenAI elle-même, il a fait jeu égal avec GPT-6 Astra, le modèle du niveau supérieur, sur un benchmark qui simule le travail professionnel. En revanche, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra ont obtenu de meilleurs scores sur un benchmark qui mesure uniquement l’utilisation d’un ordinateur et sur un benchmark de code difficile, et OpenAI recommande toujours Sol et Astra pour le code complexe. Pour la rédaction, OpenAI affirme que le texte est devenu plus clair et plus naturel, mais n’a publié aucun chiffre de benchmark. À partir du texte original de l’annonce et des pages de modèles d’OpenAI (vérifiés le 28 octobre 2026), cet article présente les tarifs, les performances et les endroits où l’utiliser, ainsi que la manière de choisir entre lui, Sol, Astra et Claude.

1. La place de GPT-6.1 Terra

Les principaux modèles de l’API d’OpenAI se répartissent en quatre niveaux, du plus haut au plus bas : Astra, Sol, Terra et Luna. Terra est le troisième en partant du haut et succède à GPT-5.6 Terra. Sur sa page de modèle, OpenAI le décrit comme « un modèle rapide et efficace pour le raisonnement visuel, l’utilisation précise d’un ordinateur et une rédaction claire et naturelle ».

Source : la page Models d’OpenAI et la page de chaque modèle (vérifiées le 28 octobre 2026). Les quatre ont une fenêtre de contexte d’environ 1,05 million de tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens.

Avec une date limite des connaissances au 1er juin 2026, c’est le plus récent des quatre. Comme Luna, il permet de choisir l’effort de raisonnement à partir de « none » (pas de raisonnement). Il accepte le texte et les images en entrée, mais pas l’audio ni la vidéo. Il ne prend pas en charge le fine-tuning.

À noter : la recommandation en tête de la liste des modèles de l’API indique toujours, en substance, « Si vous ne savez pas par où commencer, utilisez GPT-6 Astra, notre modèle phare pour le raisonnement complexe et le code. Choisissez GPT-6.1 Sol pour équilibrer intelligence et coût, ou GPT-6 Luna pour les charges de travail à grand volume sensibles au coût. » Terra ne figure pas dans cette phrase (au 28 octobre). Terra apparaît en quatrième position dans la liste des principaux modèles de la même page.

2. Tarifs

En dollars US par million de tokens. Source : pages GPT-6.1 Terra et GPT-6.1 Sol d’OpenAI (vérifiées le 28 octobre 2026). Le traitement dans une région spécifiée coûte 10 % de plus.

Les prix unitaires sont exactement la moitié de ceux de GPT-6.1 Sol et du précédent GPT-5.6 Terra. Par rapport à Claude, cela représente la moitié de Sonnet 5.5 (2 $ en entrée, 10 $ en sortie) et le quart d’Opus 5.5 (4 $, 20 $). Toutefois, le nombre de tokens consommés par une tâche varie selon le modèle et l’effort de raisonnement : les chiffres de « coût par tâche » de la section suivante sont donc un moyen plus fiable de comparer les coûts réels.

3. Performances : points forts et points faibles

L’annonce d’OpenAI comprend six graphiques montrant le score et le coût par tâche de chaque modèle pour chaque effort de raisonnement. Nous reprenons ici la valeur de chaque modèle à son réglage le plus élevé (max). Toutes ces valeurs ont été mesurées par OpenAI, et non par un tiers.

Valeurs à l’effort de raisonnement max de chaque modèle. Les petits chiffres indiquent le coût par tâche (USD). Source : graphiques de « Introducing GPT-6.1 Terra » d’OpenAI (vérifié le 28 octobre 2026). La colonne Claude ne comprend que les modèles qu’OpenAI a placés dans ses graphiques : Opus 5.5 n’apparaît que dans deux benchmarks, et Sonnet 5.5 seulement dans deux autres. Un seul point de donnée (max) est indiqué pour Opus 5.5 ; pour Opus 5.5 sur Terminal-Bench-Science, la légende précise « with fallback », et son coût est une estimation d’OpenAI (tirée du corps de l’annonce). Les valeurs d’OSWorld 2.1 concernent l’ensemble hors ligne. Les erreurs factuelles proviennent d’une évaluation interne d’OpenAI utilisant des prompts conçus pour provoquer des erreurs.

Trois enseignements se dégagent.

(1) Sur les tâches professionnelles, il égale les modèles supérieurs. Agents’ Last Exam mesure des tâches professionnelles comme construire un modèle 3D à partir de plans d’architecte ou visionner un film plan par plan pour en tirer un relevé. Au réglage max, Terra a obtenu 60,0 %, devant 6.1 Sol (58,6 %) et 6 Astra (59,3 %). Même avec un effort de raisonnement medium, il a obtenu 57,6 %, autant qu’Astra en medium, pour un coût de 0,29 $ par tâche (Astra : 4,82 $). Opus 5.5 fait mieux avec 63,2 %, mais coûte environ 9 fois plus.

(2) En code et en utilisation d’un ordinateur, les modèles supérieurs l’emportent. Terminal-Bench 4.0 est un benchmark de code dans lequel le modèle résout des problèmes à l’aide de commandes dans le terminal. Au réglage max, Terra a obtenu 50,3 %, plus du double du Terra précédent (21,5 %), mais reste en deçà de 6.1 Sol (55,9 %) et de 6 Astra (58,2 %). OpenAI indique aussi que GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra restent mieux adaptés aux tâches de code les plus complexes. Sur OSWorld 2.1, qui mesure uniquement l’utilisation d’un ordinateur, 6.1 Sol a obtenu 78,0 % en max (1,15 $ par tâche), devant les 74,2 % de Terra (1,19 $) pour un coût quasi identique, et Sol était aussi devant en medium et en low. Claude Sonnet 5.5, qu’OpenAI a inclus dans ses graphiques, a obtenu 70,6 % sur Terminal-Bench 4.0 et 83,9 % sur OSWorld, les valeurs les plus élevées du tableau dans les deux cas (pour environ 5 à 6 fois le coût de Terra).

L’exception est le benchmark de code scientifique (Terminal-Bench-Science), où Terra a obtenu 58,3 % en max, devant 6.1 Sol (57,0 %) pour un coût inférieur. Il reste toutefois derrière 6 Astra (68,1 %) et Opus 5.5 (63,3 %).

(3) Les erreurs ont fortement diminué. Sur des questions conçues pour provoquer des erreurs, le taux d’erreur en raisonnement low est passé de 53,6 % pour le Terra précédent à 16,7 %. En max, il est de 4,3 %, presque autant que 6.1 Sol (4,4 %) et 6 Astra (4,2 %). En compréhension d’images (MMMU-Pro), il a obtenu 85,5 %, à environ 1 point de Sol et d’Astra.

4. Terra, Sol, Astra ou Claude : lequel utiliser

Si l’on prend les mesures d’OpenAI telles quelles, les critères décisifs sont « le type de travail » et « ce que vous pouvez dépenser par exécution ».

• Traiter en volume des tâches professionnelles courantes (documents, e-mails, tableurs) : Terra Il se classe au niveau des meilleurs modèles sur le benchmark de tâches professionnelles (Agents’ Last Exam), et son coût par tâche en max représente environ la moitié de celui de Sol et environ un septième de celui d’Astra. L’annonce d’OpenAI donne l’exemple de la lecture des factures reçues et de leur saisie dans un logiciel de comptabilité.
• Travail centré sur l’utilisation d’un ordinateur : 6.1 Sol Sur OSWorld 2.1, Sol a obtenu un meilleur score pour un coût à peu près équivalent. La page du modèle Sol indique aussi d’utiliser Sol pour le code complexe, l’utilisation d’un ordinateur et le travail professionnel.
• Code difficile et modifications d’envergure : 6.1 Sol ou 6 Astra Tous deux dépassent Terra sur le benchmark de code en terminal. OpenAI recommande elle-même cette répartition.
• Calcul scientifique et problèmes les plus difficiles : 6 Astra Sur Terminal-Bench-Science, Astra a obtenu le meilleur score avec 68,1 %. Il coûte environ 6 fois plus que Terra.
• Si vous utilisez Claude Dans les graphiques d’OpenAI, Opus 5.5 a obtenu environ 3 points de plus que Terra sur les tâches professionnelles, et Sonnet 5.5 le meilleur score en code et en utilisation d’un ordinateur. Tous deux coûtent plus cher que Terra. Gardez toutefois à l’esprit que cette comparaison repose sur des benchmarks et des réglages choisis par OpenAI. Pour des comparaisons du côté de Claude, voir « Claude Sonnet 5.5 : performances et tarifs » et « Claude Opus 5.5 : performances et tarifs ».

Si vous hésitez entre Sol et Terra, la méthode la plus fiable consiste à soumettre la même tâche aux deux plusieurs fois et à comparer non pas les scores, mais « la quantité de corrections que demande le résultat » et la facture. Les chiffres de benchmark sont des valeurs mesurées sur ce benchmark avec ces réglages. Pour les différences avec la génération précédente, voir aussi « GPT-6.1 Sol ou GPT-6 Sol » et « notre guide de GPT-6 Astra ».

5. L’utiliser dans ChatGPT et Codex

Dans ChatGPT, vous pouvez sélectionner GPT-6.1 Terra dans la liste des modèles de ChatGPT Work et de Codex. L’annonce cite Plus, Pro, Enterprise et Edu comme formules éligibles, et les notes de version de ChatGPT (26 octobre) mentionnent aussi Business. Le déploiement se fait progressivement selon les comptes, et il peut ne pas être disponible selon votre formule, votre région ou les paramètres de votre espace de travail.

• Les limites d’utilisation elles-mêmes n’ont pas changé. Les notes de version indiquent que « les limites d’utilisation globales des formules sont inchangées ». En outre, l’annonce affirme qu’on peut accomplir plus de travail dans les mêmes limites qu’avec GPT-5.6 Terra, et beaucoup plus qu’avec 6.1 Sol ou 6 Astra.
• Votre modèle par défaut peut changer. D’après les notes de version, pour certains utilisateurs Plus et Pro, le réglage par défaut « Power » de ChatGPT Work peut sembler être passé de « GPT-6.1 Sol Light » à « GPT-6.1 Terra Medium ». Si les réponses vous semblent différentes de d’habitude, vérifiez quel modèle est affiché.
• Vous pouvez aussi le sélectionner dans Codex. Le Codex CLI a ajouté GPT-6.1 Terra à sa liste de modèles dans la version 0.165.0 (28 octobre).

Sources : les notes de version de ChatGPT d’OpenAI (entrée du 26 octobre 2026) et Codex 0.165.0. La résidence de l’inférence aux Émirats arabes unis n’est pas prise en charge (notes de version).

Pour les différences de limites d’utilisation entre les formules ChatGPT, voir « ChatGPT Pro 100, 200 et 500 comparés ».

6. Sécurité

OpenAI a annoncé que GPT-6.1 Terra avait atteint le seuil « Critical » dans la catégorie cybersécurité de son cadre de sécurité (le Preparedness Framework). Il utilise donc les mêmes garde-fous que ceux conçus pour GPT-6 Astra. OpenAI affirme aussi que, par rapport à GPT-5.6 Terra, il a davantage tendance à rester dans le périmètre de travail demandé et à signaler honnêtement les contraintes qui bloquent son travail, et qu’il résiste mieux aux instructions malveillantes (injection de prompt). Les détails figurent dans la System Card d’OpenAI.

Résumé

FAQ

Q. Combien coûte l’API de GPT-6.1 Terra ?

R. Par million de tokens : 1 $ en entrée, 0,05 $ en entrée en cache et 5 $ en sortie. Batch et Flex sont à moitié prix, et Fast coûte 2 fois plus. Pour une entrée de plus de 272 000 tokens, l’entrée et le cache de toute la requête sont facturés 2 fois, et la sortie 1,5 fois.

Q. Faut-il utiliser GPT-6.1 Sol ou Terra ?

R. Utilisez Terra pour traiter en volume des tâches professionnelles courantes comme le traitement de documents, et Sol pour le code difficile ou le travail centré sur l’utilisation d’un ordinateur. Dans les mesures d’OpenAI, Terra a battu Sol sur le benchmark de tâches professionnelles, tandis que Sol a obtenu de meilleurs scores sur les benchmarks de code en terminal et d’utilisation d’un ordinateur. Le prix unitaire de Terra est deux fois moins élevé.

Q. Fait-il mieux que Claude Opus 5.5 ?

R. Sur les deux benchmarks qu’OpenAI a inclus, Opus 5.5 obtient de meilleurs scores, tandis que Terra coûte beaucoup moins cher (le coût d’Opus 5.5 sur le benchmark de code scientifique est une estimation d’OpenAI). Sur le benchmark de tâches professionnelles, Opus 5.5 a obtenu 63,2 % (8,82 $ par tâche) et Terra 60,0 % (1,01 $).

Q. Peut-on l’utiliser avec la formule gratuite de ChatGPT ?

R. L’annonce et les notes de version couvrent Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu ; Free n’est pas inclus. Dans les niveaux d’utilisation de l’API, Free est aussi indiqué comme « not supported » (non pris en charge).

Q. Faut-il abandonner GPT-5.6 Terra ?

R. Le prix unitaire est divisé par deux et, dans les mesures d’OpenAI, il bat GPT-5.6 Terra sur les cinq benchmarks où GPT-5.6 Terra figure : il y a donc peu de raisons de ne pas changer. Dans l’API, remplacez le nom du modèle par gpt-6.1-terra, et vérifiez l’effort de raisonnement par défaut (medium) ainsi que le fait que l’appel d’outils exige la Responses API. Pour la génération précédente, voir « notre guide de GPT-5.6 ».

Historique des mises à jour

• 28 octobre 2026 Première publication. Rédigé après vérification de l’annonce d’OpenAI (26 octobre) et des valeurs de ses graphiques, de la page du modèle dans l’API et des notes de version de ChatGPT.

Sources

• OpenAI : Introducing GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Terra (API), Models, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, notes de version de ChatGPT, Codex 0.165.0
• Anthropic (prix de comparaison) : Pricing