TL;DR
GPT-6.1 Sol est la mise à jour de septembre 2026 de GPT-6 Sol, conçue pour les développeurs qui exécutent des workflows avancés de codage, d’utilisation d’ordinateur, de documents et d’agents multi-étapes. Il conserve la tarification API standard en court contexte à 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million de tokens en sortie, tout en améliorant les capacités et l’efficacité des tâches dans les évaluations rapportées par OpenAI. Sa fenêtre de contexte reste à 1.05 million de tokens, avec jusqu’à 128,000 tokens en sortie.
Points clés
- OpenAI a publié GPT-6.1 Sol le 29 septembre 2026 pour le codage complexe, l’utilisation d’ordinateur et les workflows professionnels.
- Il conserve une fenêtre de contexte de 1,050,000 tokens et une limite de sortie de 128,000 tokens, avec entrée texte et image et sortie texte.
- Les tarifs API standard court contexte sont de 2 $ en entrée, 0.10 $ en entrée mise en cache, 2.50 $ pour les écritures de cache et 10 $ en sortie par million de tokens ; de plus grands prompts et des modes de traitement différents font évoluer la facture.
- Les évaluations officielles montrent des améliorations par rapport à GPT-6 Sol et des performances proches d’Astra sur plusieurs charges testées ; les ratios coût-par-tâche des benchmarks sont distincts des ratios de prix par token.
- Utilisez la Responses API pour l’appel d’outils. Au lancement, le modèle était disponible via l’API, Codex et ChatGPT Work pour les plans payants éligibles, mais pas dans le Chat régulier.
Qu’est-ce que GPT-6.1 Sol ?
GPT-6.1 Sol est le modèle axé sur l’efficacité mis à niveau dans la famille GPT-6. OpenAI le décrit comme une mise à niveau de GPT-6 Sol qui approche GPT-6 Astra sur le codage agentique, l’utilisation d’ordinateur et le travail professionnel tout en coûtant un cinquième d’Astra aux tarifs standard d’entrée et de sortie par token.
Cette mise à jour vise moins l’augmentation des limites brutes de contexte que l’amélioration de la quantité de travail utile accomplie par dollar. Pour les équipes utilisant déjà la GPT-6 Sol API dans CometAPI, GPT-6.1 Sol se comprend surtout comme une montée en capacités qui conserve la même tarification standard 2 $/10 $ en entrée/sortie tout en divisant par deux la tarification des entrées mises en cache.
Ce positionnement est important pour les agents en production. Les systèmes à fort volume de codage, de traitement de documents, d’automatisation de workflow et d’utilisation d’ordinateur peuvent exécuter des centaines ou milliers de requêtes gourmandes en raisonnement. Un modèle qui approche les capacités de pointe tout en maintenant un coût par tâche plus faible peut être plus pratique que de router chaque requête difficile vers Astra.
Un point de migration clé : GPT-6.1 Sol ne prend pas en charge les efforts de raisonnement none ou minimal. Le réglage le plus bas est low, donc les développeurs migrants depuis GPT-6 Sol doivent revoir la logique de routage et les paramètres de requête.
Comment GPT-6.1 Sol se comporte-t-il sur les benchmarks ?
Les résultats ci-dessous proviennent des évaluations de lancement d’OpenAI. Ils mesurent des tâches et configurations particulières plutôt qu’un classement universel des modèles. OpenAI a évalué ses modèles dans son environnement de recherche ou via son API ; les prompts système, outils et réglages de raisonnement peuvent différer de ChatGPT en production. Les résultats concurrents proviennent de rapports publics. Le coût par tâche et les prix standard par token sont des mesures différentes : le premier dépend des tokens, du raisonnement, des outils et du protocole d’évaluation. Quand l’annonce ne spécifie pas l’ensemble complet ou la configuration, les chiffres doivent être traités comme des comparaisons rapportées plutôt que comme des résultats reproduits indépendamment.
Performances de codage agentique sur DeepSWE v1.1
DeepSWE v1.1 évalue des tâches d’ingénierie logicielle à long horizon dans de vrais dépôts de code. OpenAI rapporte que GPT-6.1 Sol égalise approximativement GPT-6 Astra pour environ un cinquième du coût et dépasse le meilleur score de GPT-6 Sol de 6.4 points de pourcentage à un effort de raisonnement et un coût inférieurs.
Cela rend la mise à niveau particulièrement pertinente pour des agents de codage qui inspectent de manière répétée des dépôts, modifient des fichiers, exécutent des outils, lancent des tests et déboguent des échecs plutôt que de simplement générer des extraits de code isolés.
Performances sur les workflows métier avec AutomationBench
AutomationBench mesure la capacité des agents à accomplir des workflows multi-étapes à travers des applications métier. À effort de raisonnement moyen, OpenAI rapporte que GPT-6.1 Sol dépasse Opus 5.5 de 2.2 points de pourcentage pour environ un tiers du coût et améliore de 4.8 points par rapport à GPT-6 Sol au même réglage.
Le benchmark utilise 47 outils couvrant ventes, marketing, opérations, support, finance et RH, ce qui le rend plus représentatif de l’automatisation d’entreprise qu’un simple test de questions-réponses.
Le rapport de lancement identifie AutomationBench 1.0.6. Sa comparaison avec Opus se fait à effort de raisonnement moyen ; c’est un résultat rapporté par OpenAI, pas une affirmation que GPT-6.1 Sol gagne chaque workflow d’entreprise. Les développeurs peuvent aussi accéder à l’API Claude Opus 5.5 dans CometAPI pour des comparaisons spécifiques aux charges.
Performances d’utilisation d’ordinateur sur OSWorld 2.0
Sur l’ensemble hors ligne OSWorld 2.0, GPT-6.1 Sol à effort de raisonnement maximal surpasse GPT-6 Sol de sept points pour moins de la moitié du coût. Il se situe à 2.1 points de pourcentage de GPT-6 Astra pour environ un septième du coût par tâche d’Astra.
Le résultat OSWorld utilise une récompense partielle sur l’ensemble hors ligne de la version v2026.08.08. Conservez ce métrique, cette version et ce réglage d’effort maximal attachés à la comparaison ; des résultats d’autres versions ou définitions de récompense ne sont pas directement interchangeables.
Cette amélioration compte pour des agents de navigateur, l’automatisation de bureau, l’opération de logiciels et les workflows où le modèle doit interagir avec des interfaces graphiques plutôt que seulement produire du texte.
Performances de workflows scientifiques sur Terminal-Bench Science
Terminal-Bench Science 0.1 évalue des workflows scientifiques tels que l’analyse de données, la simulation, l’ajustement de modèles et la démonstration de théorèmes via du code et des outils en terminal. OpenAI rapporte que GPT-6.1 Sol plus que double le score de GPT-6 Sol à effort de raisonnement maximal tout en coûtant moins de la moitié par tâche.
| Modèle | Coût moyen par tâche à effort maximal |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 5.47 $ |
| Opus 5.5 | 23.21 $ |
| GPT-6 Astra | 23.80 $ |
GPT-6 Astra reste le modèle avec le score le plus élevé dans cette évaluation à 68.1 %, donc GPT-6.1 Sol ne doit pas être interprété comme remplaçant Astra pour chaque charge de recherche de pointe. Son avantage est le coût de tâche bien plus faible pour approcher cette capacité.
Factualité sur des prompts difficiles
OpenAI rapporte la plus grande amélioration de factualité par rapport à GPT-6 Sol à faible effort de raisonnement, où la part de réponses contenant une erreur factuelle chute de 11.4 % à 7.7 %, soit une réduction d’environ 32 %. À travers les réglages de raisonnement testés, GPT-6.1 Sol reste dans une marge de 1.9 point de pourcentage de GPT-6 Astra tout en coûtant moins d’un cinquième par tâche.
OpenAI avertit que cette évaluation utilise des conversations délibérément difficiles et désidentifiées dans lesquelles des utilisateurs avaient précédemment signalé des erreurs factuelles. Les pourcentages ne doivent donc pas être traités comme des taux ordinaires d’hallucination.
Le graphique officiel de factualité d’OpenAI trace le taux d’erreur en fonction de la latence simulée moyenne. Il est reproduit directement depuis l’addendum de la carte système ; ces conversations difficiles sélectionnées n’établissent pas des taux d’erreur en usage ordinaire.
Évaluation officielle de factualité d’OpenAI : taux d’erreur sur des conversations signalées par des utilisateurs
Tarification de l’API GPT-6.1
GPT-6.1 Sol utilise les mêmes tarifs d’entrée et de sortie Standard que GPT-6 Sol, mais réduit le tarif d’entrée mise en cache de 0.20 $ à 0.10 $ par million de tokens. OpenAI tarifie le modèle différemment selon la longueur de contexte et le mode de traitement, donc le coût en production doit être estimé à partir du schéma complet de requêtes plutôt que du seul tarif d’en-tête par token.
Tarification standard
En traitement OpenAI Standard, GPT-6.1 Sol coûte 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million de tokens en sortie. L’entrée mise en cache est facturée 0.10 $ par million de tokens, tandis que les écritures de cache coûtent 2.50 $ par million de tokens.
| Tarification standard | OpenAI GPT-6.1 Sol | CometAPI GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Entrée | 2.00 $ / 1M tokens | 1.60 $ / 1M tokens |
| Entrée mise en cache | 0.10 $ / 1M tokens | 0.08 $ / 1M tokens |
| Écriture de cache | 2.50 $ / 1M tokens | 2.00 $ / 1M tokens |
| Sortie | 10.00 $ / 1M tokens | 8.00 $ / 1M tokens |
Entrées mises en cache et écritures de cache
La mise en cache compte davantage pour GPT-6.1 Sol que ne le suggère à elle seule la tarification d’entrée en en-tête.
Son tarif de 0.10 $ pour l’entrée mise en cache n’est que 5 % des 2 $ de l’entrée non mise en cache, ce qui rend les contextes répétés substantiellement moins chers lorsqu’une application réutilise le même prompt système, les définitions d’outils, les instructions de dépôt ou de longs documents de référence. Les écritures de cache sont facturées 2.50 $ par million de tokens, soit 1.25× le tarif standard d’entrée non mise en cache.
Pour des agents longue durée, cela signifie que le coût dépend fortement de la part de contexte réutilisable. Un workflow qui envoie de façon répétée un prompt long et stable peut avoir un coût effectif très différent d’un autre qui reconstruit l’intégralité du contexte à chaque requête.
Tarification long contexte
GPT-6.1 Sol prend en charge une fenêtre de contexte de 1.05 million de tokens, mais les requêtes au-delà de 272,000 tokens d’entrée basculent dans le palier de tarification long contexte d’OpenAI.
Pour la requête entière, les tarifs deviennent :
| Tarification long contexte | OpenAI GPT-6.1 Sol | CometAPI GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Entrée | 4.00 $ / 1M tokens | 3.20 $ / 1M tokens |
| Entrée mise en cache | 0.20 $ / 1M tokens | 0.16 $ / 1M tokens |
| Écriture de cache | 5.00 $ / 1M tokens | 4.00 $ / 1M tokens |
| Sortie | 15.00 $ / 1M tokens | 12.00 $ / 1M tokens |
Autrement dit, une fois qu’un prompt dépasse 272K tokens en entrée, OpenAI applique une tarification de 2× sur l’entrée et la mise en cache et de 1.5× sur la sortie à l’ensemble de la requête, pas seulement à la portion au-dessus du seuil.
Cela rend la gestion du contexte importante pour de grands dépôts de code, des systèmes d’analyse de documents et des agents persistants. Une requête juste au-dessus du seuil peut coûter sensiblement plus qu’une requête maintenue en dessous via récupération, synthèse ou segmentation du prompt.
Modes Batch, Flex et Fast
OpenAI ajuste aussi la tarification de GPT-6.1 Sol selon le mode de traitement.
Les traitements Batch et Flex sont tarifés 50 % en dessous de Standard, ce qui les rend utiles quand la latence compte moins que le coût. En tarification court contexte, cela réduit GPT-6.1 Sol à environ 1 $/M en entrée, 0.05 $/M en entrée mise en cache, 1.25 $/M en écriture de cache et 5 $/M en sortie.
Le mode Fast va dans la direction opposée. Il coûte 2× Standard, donnant des tarifs court contexte d’environ 4 $/M en entrée, 0.20 $/M en entrée mise en cache, 5 $/M en écriture de cache et 20 $/M en sortie. Ce mode est destiné aux charges où une latence plus faible justifie un coût par token plus élevé.
Un traitement régional peut ajouter une prime supplémentaire de 10 % là où il est pris en charge.
Le choix pratique est donc simple : utilisez Standard pour les charges interactives normales, Batch ou Flex quand le coût compte plus que le temps de réponse, et Fast uniquement lorsque la latence a suffisamment de valeur métier pour justifier environ le double du tarif Standard.
Qu’est-ce qui distingue GPT-6.1 Sol ?
GPT-6.1 Sol accentue la séparation entre deux choix de déploiement haut de gamme. GPT-6 Astra est l’option priorisant la capacité, tandis que GPT-6.1 Sol devient l’option priorisant l’efficacité pour le travail avancé.
Cette distinction peut soutenir un routage hybride : tenter d’abord GPT-6.1 Sol pour les travaux de production exigeants, puis n’escalader vers Astra que les cas inhabituellement difficiles ou échoués. Cela permet de préserver l’accès à la capacité maximale sans payer les tarifs d’Astra pour chaque requête.
Des performances proches d’Astra sans le coût d’Astra
La caractéristique centrale est le ratio capacité/coût. OpenAI affirme que GPT-6.1 Sol offre des performances proches d’Astra sur plusieurs charges professionnelles difficiles tout en facturant un cinquième des prix standard d’entrée et de sortie par token d’Astra.
Pour les systèmes de production, cela peut compter plus qu’un petit écart de benchmark. Un coût par tâche plus faible peut laisser de la marge pour des relances, des étapes de vérification, un contexte plus large et un volume de requêtes plus élevé avec le même budget.
Meilleur codage agentique
Le résultat DeepSWE suggère que la mise à niveau vise des boucles de codage plus longues : débogage à l’échelle d’un dépôt, modification multi-fichiers, exécution de tests et réparation, workflows de développement basés sur le shell et maintenance logicielle agentique.
Meilleure utilisation de l’ordinateur
L’amélioration sur OSWorld indique de meilleures performances quand le raisonnement doit être combiné avec l’interaction GUI, rendant GPT-6.1 Sol plus pertinent pour l’automatisation de navigateur et de bureau.
Meilleur traitement des documents professionnels
Sur GDP.pdf, GPT-6.1 Sol obtient un score supérieur à Opus 5.5 avec retours de secours à travers les réglages de raisonnement testés pour moins de la moitié du coût par tâche, tout en se rapprochant d’Astra pour environ un cinquième du coût.
Cela le rend prometteur pour des workflows impliquant des rapports financiers, des documents juridiques, des contenus de santé, des articles de recherche et d’autres PDFs professionnels complexes.
Intégration profonde des outils
Via la Responses API, GPT-6.1 Sol prend en charge la recherche web, la recherche de fichiers, la génération d’images, le Code Interpreter, un shell hébergé, Apply Patch, Skills, l’utilisation d’ordinateur, MCP et la recherche d’outils.
GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra
| Catégorie et spécifications officielles du modèle | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Positionnement | Codage complexe et workflows agentiques | Performances proches d’Astra à moindre coût | Capacité maximale pour les travaux les plus exigeants |
| Fenêtre de contexte | 1.05M | 1.05M | 1.05M |
| Sortie maximale | 128K | 128K | 128K |
| Entrée standard / 1M | 2 $ | 2 $ | 10 $ |
| Entrée mise en cache / 1M | 0.20 $ | 0.10 $ | 1.00 $ |
| Écriture de cache / 1M | 2.50 $ | 2.50 $ | 12.50 $ |
| Sortie / 1M | 10 $ | 10 $ | 50 $ |
| Effort de raisonnement minimal | None | Low | Low |
| Codage agentique | Référence pour l’amélioration rapportée DeepSWE | 6.4 points au-dessus du meilleur score de Sol ; égale Astra dans la comparaison rapportée | Égale Sol 6.1 dans la comparaison DeepSWE rapportée |
| Utilisation de l’ordinateur | Référence pour la comparaison OSWorld rapportée | Gain de 7 points vs Sol ; 2.1 points sous Astra à effort max sur l’ensemble hors ligne spécifié | Devance Sol 6.1 de 2.1 points dans cette comparaison |
| Meilleure adéquation | Charges Sol existantes | Agents avancés à fort volume | Charges de pointe les plus difficiles |
La différence de prix est particulièrement claire lorsqu’on compare avec l’API GPT-6 Astra dans CometAPI. La tarification officielle OpenAI est de 10 $ en entrée et 50 $ en sortie par million de tokens pour Astra contre 2 $ et 10 $ pour GPT-6.1 Sol.
Quel modèle GPT-6 devriez-vous choisir ?
GPT-6.1 Sol est le meilleur choix par défaut pour la plupart des charges de production avancées. Il conserve la tarification 2 $ en entrée et 10 $ en sortie de GPT-6 Sol, mais améliore le codage agentique, l’utilisation d’ordinateur et les workflows professionnels tout en se rapprochant nettement de GPT-6 Astra.
Choisissez GPT-6 Sol si votre workflow existant fonctionne déjà bien et que vous n’avez pas besoin des nouvelles améliorations agentiques.
Choisissez GPT-6.1 Sol si vous voulez le meilleur équilibre entre performance et coût, en particulier pour les agents de codage, l’automatisation, l’utilisation d’ordinateur et les charges de raisonnement à grand volume.
Choisissez GPT-6 Astra lorsque la capacité maximale compte plus que le coût. Sa tarification officielle OpenAI est de 10 $ en entrée et 50 $ en sortie par million de tokens, contre 2 $ et 10 $ pour GPT-6.1 Sol. L’API GPT-6 Astra dans CometAPI convient donc mieux aux tâches les plus difficiles ou à forte valeur plutôt qu’à un déploiement de grande ampleur de routine.
Quand devriez-vous encore utiliser GPT-6 Astra ?
GPT-6.1 Sol ne remplace pas Astra. OpenAI continue de positionner GPT-6 Astra comme son modèle de plus haute capacité, et Astra conserve l’avantage sur des évaluations difficiles comme Terminal-Bench Science.
- La réussite de la tâche compte beaucoup plus que le coût par token.
- Le travail est inhabituellement complexe ou orienté recherche.
- Vous avez besoin du plafond de raisonnement le plus élevé disponible.
- Les tentatives échouées sont suffisamment coûteuses pour que le coût du modèle soit secondaire.
- Un petit écart de qualité produit une valeur métier disproportionnée.
Une stratégie de routage pratique consiste à utiliser GPT-6.1 Sol pour la majorité des travaux de production exigeants et à réserver Astra pour les voies d’escalade où la capacité maximale justifie le coût supplémentaire.
GPT-6.1 Sol est-il moins cher que GPT-6 Astra dans des charges de travail réelles ?
Aux tarifs standard par token, oui : GPT-6.1 Sol coûte un cinquième d’Astra pour l’entrée et la sortie. Mais l’économie en production doit être évaluée en coût par tâche réussie, pas seulement en coût par token.
Si un agent nécessite du raisonnement répété, des appels d’outils et des relances, un modèle moins cher peut rester moins économique s’il exige bien plus de tentatives. À l’inverse, si GPT-6.1 Sol atteint un taux d’achèvement presque identique à Astra sur votre charge, la différence de prix par token multipliée par cinq peut se traduire par des économies substantielles.
Où pouvez-vous utiliser GPT-6.1 Sol ?
Au lancement le 29 septembre 2026, GPT-6.1 Sol était disponible pour les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex, ainsi que via l’API OpenAI. Il n’était pas encore disponible dans le Chat régulier. L’accès réel dépend du plan, du client, de la région et des réglages d’espace de travail. Au 30 septembre 2026, le catalogue de modèles live de CometAPI liste gpt-6.1-sol avec les routes /v1/responses et /v1/chat/completions. Utilisez Responses pour les workflows avec outils, et vérifiez l’accès au modèle et la facturation pour votre clé API avant le déploiement.
Comment utiliser l’API GPT-6.1 Sol ?
Utilisez la Responses API pour l’appel d’outils. GPT-6.1 Sol prend en charge les requêtes Chat Completions sans outils ; les agents dépendants d’outils ne doivent pas supposer le même comportement d’outils entre les deux endpoints. L’exemple Python minimal ci-dessous utilise l’endpoint et les identifiants d’OpenAI.
Installez le SDK Python officiel d’OpenAI, définissez OPENAI_API_KEY dans votre environnement et utilisez un projet API avec accès au modèle. L’exemple text-only suivant envoie une requête Responses API et affiche sa sortie texte ; il n’active pas lui-même les outils d’agent.
from openai import OpenAI
client = OpenAI() # Reads OPENAI_API_KEY from the environment
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
input="Review this software architecture and identify the three highest-risk design decisions.",
reasoning={"effort": "medium"},
)
print(response.output_text)
Pour des tâches de codage, de recherche ou d’agent plus difficiles, l’effort de raisonnement peut être augmenté à high, xhigh ou max. Pour des travaux à moindre coût, low est disponible, mais none et minimal ne sont pas pris en charge.
Utiliser GPT-6.1 Sol via CometAPI
Suivez le quickstart CometAPI pour créer un compte et une clé API. Stockez la clé dans COMETAPI_KEY, installez le SDK Python OpenAI avec pip install openai et configurez la passerelle comme ci-dessous.
Le catalogue liste actuellement gpt-6.1-sol. Cet exemple text-only utilise l’endpoint Responses documenté ; les outils requièrent une configuration de requête supplémentaire. La liste des modèles confirme la disponibilité dans le catalogue, tandis qu’une requête réussie avec votre clé confirme l’accès pour votre compte.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
input="Review this architecture and list three design risks.",
reasoning={"effort": "medium"},
)
print(response.output_text)
Choisissez un effort de raisonnement low, medium, high, xhigh ou max. N’envoyez pas none ni minimal. En cas d’échec d’authentification, vérifiez la clé et le solde du compte ; pour des erreurs de modèle ou de route, revérifiez le catalogue et l’endpoint actuels. Exécutez un petit test de fumée avant de basculer le trafic de production.
Que montrent les évaluations de sécurité de GPT-6.1 Sol par OpenAI ?
L’addendum à la carte système GPT-6.1 Sol d’OpenAI rapporte des améliorations d’alignement par rapport à GPT-6 Sol, y compris des taux d’échec plus faibles dans des évaluations difficiles impliquant la transparence d’outils cassés, des restrictions explicites, des issues non autorisées et la sécurité d’utilisation d’ordinateur.
OpenAI classe GPT-6.1 Sol comme Critical en capacité cybersécurité et High en capacité biologique et chimique dans son Preparedness Framework, et applique la même pile de garde-fous que pour GPT-6 Astra.
Ces évaluations utilisent volontairement des scénarios difficiles conçus pour provoquer des échecs, leurs taux ne doivent donc pas être interprétés comme représentatifs d’un usage typique.
FAQ
GPT-6.1 Sol remplace-t-il GPT-6 Sol ?
GPT-6.1 Sol est une mise à niveau plus récente plutôt qu’un changement complet de direction produit. Il cible les mêmes charges avancées de codage et de travail agentique que GPT-6 Sol, mais améliore les performances dans des domaines tels que l’ingénierie logicielle, l’utilisation d’ordinateur et l’automatisation multi-étapes.
GPT-6.1 Sol est-il aussi puissant que GPT-6 Astra ?
Pas sur chaque charge. GPT-6 Astra reste l’option à plus haute capacité d’OpenAI pour les tâches les plus exigeantes, tandis que GPT-6.1 Sol est conçu pour combler une grande partie de l’écart de performance avec une meilleure efficacité pour une utilisation à grande échelle en production.
Qui devrait utiliser GPT-6.1 Sol ?
GPT-6.1 Sol est le plus pertinent pour les développeurs et équipes exploitant des agents de codage, des systèmes d’automatisation, des workflows de documents, des agents d’utilisation d’ordinateur et d’autres charges où un raisonnement robuste doit être utilisé de façon répétée à grande échelle.
Quelle est la plus grande amélioration de GPT-6.1 Sol ?
La plus grande amélioration n’est ni une fenêtre de contexte plus grande ni une nouvelle modalité d’entrée. C’est une performance plus forte des agents en conditions réelles, notamment en codage, utilisation d’ordinateur et workflows professionnels, tout en restant dans la même tranche de coûts globale que GPT-6 Sol.
Conclusion
GPT-6.1 Sol vise moins l’extension des limites brutes de spécification de GPT-6 que la baisse du coût de la courbe de raisonnement avancé. Il conserve la fenêtre de contexte de 1.05M et le plafond de sortie de 128K tout en améliorant les agents de codage, les workflows métier, l’utilisation d’ordinateur, les workflows scientifiques et la factualité par rapport à GPT-6 Sol.
En même temps, la tarification standard d’entrée et de sortie reste à 2 $/10 $ par million de tokens, contre 10 $/50 $ pour Astra.
Pour les développeurs, cela crée un palier de déploiement utile : Astra demeure disponible quand la capacité maximale compte, tandis que GPT-6.1 Sol peut gérer une plus grande part des charges de production avancées sans forcer chaque requête dans l’économie d’un modèle phare. Le benchmark le plus significatif, toutefois, reste votre propre charge de travail.