OpenAI casse ses prix : GPT-6.1 Sol égale Astra en code pour 5 fois moins cher

Brancher le modèle le plus puissant du marché sur chaque tâche, c'est rassurant, jusqu'à la première facture. Beaucoup d'équipes l'ont appris avec les modèles haut de gamme : la qualité est là, mais le coût par tâche grimpe vite dès qu'un usage passe du prototype à la production. C'est exactement ce point que vise GPT-6.1 Sol, présenté par OpenAI, l'éditeur de ChatGPT, lors de son DevDay le 29 septembre 2026 (notre récap complet de l'événement).

La promesse tient en une phrase : s'approcher du niveau de GPT-6 Astra, le modèle haut de gamme de la maison, pour un cinquième de son prix au token. Voici ce qui sort vraiment, ce que ça change, et ce que les équipes qui intègrent de l'IA dans leurs produits doivent en retenir.

Ce qu'OpenAI a présenté au DevDay

GPT-6.1 Sol est la mise à jour du palier intermédiaire de la gamme GPT-6, entre Astra (le plus capable) et Luna (le plus économique). Il ne remplace pas Astra : la documentation officielle d'OpenAI le décrit comme offrant des performances « proches d'Astra » à moindre coût, et le destine au travail répété et de longue haleine quand le coût compte, en gardant Astra pour les workflows qui exigent un raisonnement soutenu et du jugement. Reste un réflexe : comparer les deux modèles sur ses propres tâches pour arbitrer entre qualité et coût.

Le contexte compte. La veille, OpenAI avait renoncé à lancer GPT-6.1 Astra, son modèle le plus capable. Les chercheurs y avaient relevé davantage de tromperie et une tendance à poursuivre une tâche sans demander l'autorisation de l'utilisateur. Saachi Jain, responsable des systèmes de sécurité d'OpenAI, a reconnu auprès de CBS News que le modèle n'avait pas tout à fait atteint le niveau exigé pour rester dans le périmètre et les autorisations, comme l'ont rapporté la chaîne américaine CBS News, le média tech TechCrunch et le site d'actualité tech SiliconANGLE. Sol a donc concentré l'attention.

Face à la version précédente, GPT-6 Sol, OpenAI met en avant des progrès sur des terrains très concrets : l'écriture de code, l'utilisation d'un ordinateur (piloter des applications comme le ferait un humain), le travail sur des documents et les workflows en plusieurs étapes (enchaîner des actions sans perdre le fil). Ce sont précisément les briques des agents IA qu'on déploie aujourd'hui en entreprise : lire un contrat, extraire des données, déclencher une action dans un outil métier.

Moins d'erreurs factuelles quand on raisonne vite

Le chiffre le plus parlant pour un usage en production concerne les erreurs factuelles en faible effort de raisonnement, c'est-à-dire quand on demande au modèle de répondre vite, sans longue réflexion. La part de réponses contenant une erreur passe de 11,4 % avec GPT-6 Sol à 7,7 % avec GPT-6.1 Sol, selon les chiffres d'OpenAI repris par TechCrunch et le magazine tech indien Digit. Nuance importante : ce test repose sur des conversations ChatGPT où un modèle antérieur s'était trompé, que l'éditeur lui-même juge non représentatives d'un usage courant, où les erreurs factuelles sont plus rares. Le sens reste clair : c'est le mode le moins cher et le plus rapide, celui qu'on utilise pour le volume, et chaque erreur évitée à cet endroit est une réponse de moins à reprendre à la main.

Avec un effort de raisonnement très élevé, l'écart se resserre : 4,1 % d'erreurs pour GPT-6.1 Sol contre 4,5 % pour GPT-6 Sol, tout près des 4,0 % de GPT-6 Astra, pour un coût par tâche environ cinq fois plus bas (autour de 0,10 $ contre 0,48 $ et plus pour Astra, d'après le graphique d'OpenAI).

Le vrai sujet : le coût par tâche

Côté API, la grille tarifaire officielle d'OpenAI fixe GPT-6.1 Sol à 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million en sortie (le token est l'unité de facturation, grossièrement un morceau de mot), pour les requêtes jusqu'à 272 000 tokens. C'est cinq fois moins que GPT-6 Astra, facturé 10 $ et 50 $. L'entrée mise en cache, c'est-à-dire le contexte répété d'un appel à l'autre (consignes, documents de référence), tombe à 0,10 $ par million, soit 95 % sous le tarif d'entrée standard et deux fois moins que sur GPT-6 Sol, dont les autres tarifs restent identiques. Au-delà de 272 000 tokens, le tarif monte à 4 $ en entrée et 15 $ en sortie, contre 20 $ et 75 $ pour Astra : l'écart de un à cinq se maintient.

Mais le prix au million de tokens ne dit pas tout. Ce qui compte, c'est ce que coûte une tâche terminée. Sur DeepSWE 1.1, un banc d'essai d'ingénierie logicielle, GPT-6.1 Sol atteint le même score que GPT-6 Astra pour environ un cinquième du coût par tâche, d'après les résultats présentés par OpenAI et relayés par SiliconANGLE et Digit. Autrement dit, sur ce type de travail, le même résultat revient à peu près cinq fois moins cher.

Les autres benchmarks publiés par OpenAI

OpenAI présente d'autres évaluations, toutes sous la même forme : le score obtenu en fonction du coût par tâche, pour plusieurs niveaux d'effort de raisonnement. Plus un point est en haut à gauche, meilleur est le rapport qualité-prix.

Sur AutomationBench, qui teste des workflows métier de bout en bout avec 47 outils (ventes, marketing, support, finance, RH), GPT-6.1 Sol reste ici derrière les modèles les plus chers : environ 36 % pour 0,30 $ par tâche, contre environ 42 % pour Claude Opus 5.5 (1,40 $) et 41 % pour GPT-6 Astra (1,70 $). Il devance en revanche GPT-6 Sol et reste quatre à cinq fois moins cher que ces deux modèles. Claude Fable 5.1, lui, plafonne à environ 31 % pour plus de 2,40 $, un coût que le graphique dit sous-estimé.

Sur OSWorld 2.0, qui mesure la capacité à piloter des applications sur un ordinateur, GPT-6.1 Sol gagne sept points sur GPT-6 Sol en effort maximal, à moins de la moitié du coût, et se place à 2,1 points d'Astra pour environ un septième du coût par tâche.

Sur GDP.pdf, qui pose des questions professionnelles sur des PDF complexes (tableaux, graphiques, petits caractères), GPT-6.1 Sol dépasse Opus 5.5 avec solutions de repli à moins de la moitié du coût par tâche et approche Astra pour environ un cinquième du coût.

Enfin, sur Terminal-Bench Science, qui évalue des workflows scientifiques (analyse de données, simulations), GPT-6.1 Sol fait plus que doubler le score de GPT-6 Sol et coûte en moyenne 5,47 $ par tâche en effort maximal, contre 23,21 $ pour Opus 5.5 et 23,80 $ pour Astra. Astra garde toutefois le meilleur score, à 68,1 %.

Un benchmark reste un benchmark : il mesure une famille de tâches précise, pas votre cas d'usage, et les chiffres viennent de l'éditeur. Le signal est quand même net. Sur une partie des tâches qu'on confiait jusqu'ici au haut de gamme par précaution, un modèle intermédiaire peut suffire, et la différence se voit sur la facture mensuelle.

Où et quand l'utiliser

D'après la page des modèles d'OpenAI, GPT-6.1 Sol est déployé dans ChatGPT Work et Codex, l'environnement de développement assisté d'OpenAI, pour les abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, mais pas pour les offres Free et Go au lancement. Point à connaître pour les entreprises : sur les offres Enterprise et Edu, le modèle reste désactivé par défaut tant qu'un administrateur ne l'a pas activé. Les développeurs y accèdent par l'API sous l'identifiant gpt-6.1-sol, disponible depuis le 29 septembre selon le journal des changements de l'API. Les appels d'outils passent par l'API Responses, où le mode multi-agents est disponible en bêta. En revanche, il n'est pas proposé dans le chat ChatGPT standard.

OpenAI annonce aussi l'arrivée ultérieure du mode Ultrafast pour GPT-6.1 Sol. Sur GPT-6 Astra, ce mode premium génère les tokens jusqu'à 8 fois plus vite dans Codex, selon la documentation d'OpenAI sur la vitesse. Attention au prix : sur Astra, ce mode consomme les quotas inclus à 8 fois le tarif standard, et les crédits achetés ou le paiement à l'usage Enterprise à 6 fois. Pour Sol, qui n'offre que les modes Standard et Fast au lancement, la date et le tarif d'Ultrafast ne sont pas détaillés : impossible, à ce stade, d'en chiffrer l'intérêt. Pour les usages interactifs (assistant en direct, support client, saisie assistée), c'est toutefois une option à surveiller.

Ce que ça change pour vos équipes

La tendance se confirme depuis la gamme GPT-5.6 : les éditeurs segmentent leurs modèles en paliers, et le bon choix n'est plus « le meilleur modèle » mais le palier qui suffit à chaque tâche. GPT-6.1 Sol déplace la frontière. Une partie des traitements réservés au haut de gamme peut basculer vers un modèle intermédiaire, avec un coût par tâche nettement plus bas.

Concrètement, trois réflexes paient. Le premier consiste à tester sur vos propres données : rejouer un échantillon de tâches réelles (tickets, documents, extractions) sur Sol et sur Astra, puis comparer qualité et coût. Le deuxième, à router par tâche : garder Astra pour les raisonnements longs et à fort enjeu, envoyer le volume vers Sol. Le troisième, à exploiter le cache : structurer les appels pour que les consignes et documents répétés profitent du tarif d'entrée en cache.

Ces arbitrages se posent idéalement avant d'écrire la moindre ligne, lors d'une étape d'audit et d'étude de cadrage : cartographier les usages, estimer les volumes, choisir le palier par tâche et prévoir une architecture qui permet de changer de modèle sans tout réécrire. Chez Koul, c'est la démarche qu'on applique sur les projets IA : les nouveaux modèles sortent tous les quelques mois, et celui qui est le plus rentable aujourd'hui ne le sera pas forcément au prochain DevDay.

Pour aller plus loin

• OpenAI DevDay 2026 : dots, ChatGPT Space, GPT-6.1 Sol... et l'Europe aux abonnés absents
• GPT-6 Astra : le modèle le plus intelligent et le mieux aligné au monde
• GPT-5.6 en trois paliers : quel modèle d'IA choisir sans surpayer
• Claude Sonnet 5.5 : moins cher par tâche, au niveau d'Opus sur le code
• Intégrer un LLM dans une application Next.js
• Glossaire IA générative : 27 termes clés expliqués

Sources

Actualité vérifiée le 30 septembre 2026. Tarifs, identifiant API et disponibilité proviennent de la documentation officielle d'OpenAI ; les résultats de benchmarks sont ceux annoncés par OpenAI ; seuls le score sur DeepSWE, le taux d'erreurs factuelles et la disponibilité sont recoupés par la presse tech.

• OpenAI : API changelog (29 septembre 2026, sortie de gpt-6.1-sol)
• OpenAI : API pricing
• OpenAI : modèles disponibles dans ChatGPT Work et Codex
• OpenAI : modes de vitesse (Ultrafast)
• TechCrunch : OpenAI launches GPT-6.1 Sol, says it nearly matches GPT-6 Astra and costs less
• SiliconANGLE : OpenAI's GPT-6.1 Sol delivers Astra-like performance at a dramatically lower price
• Digit : OpenAI GPT-6.1 Sol with Astra level AI launched
• CBS News : OpenAI holds off on releasing new model over safety concerns