OpenAI commercialise GPT-6.1 Terra avec des tarifs API divisés par deux par rapport à GPT-5.6 Terra et une disponibilité élargie aux offres ChatGPT Work et Codex. Benchmarks et mesures de sécurité à l’appui, l’entreprise et des analystes rapportent des gains en agents logiciels, en codage et en réduction des hallucinations, tout en cadrant les usages les plus lourds vers des modèles supérieurs.
Prix divisés par deux et options de cache à 0,05 $ par million
OpenAI annonce des prix d’API de GPT-6.1 Terra réduits de moitié par rapport à GPT-5.6 Terra. Les tokens d’entrée sont facturés 1 dollar par million et ceux de sortie 5 dollars par million. En comparaison, Claude Sonnet 5.5 pratique 2 dollars à l’entrée et 10 dollars à la sortie, tandis que GPT-5.6 Terra était à 2 dollars et 12 dollars. Les entrées mises en cache tombent à 0,05 dollar par million de tokens, soit un quart du tarif précédent. OpenAI positionne Terra comme un concurrent direct de la série Sonnet d’Anthropic à moitié prix. Le modèle est accessible aux clients Plus, Pro, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex, ainsi que via l’API.
Automatisation logicielle: coût par tâche jusqu’à neuf fois inférieur
OpenAI met en avant GPT-6.1 Terra pour le contrôle automatisé de logiciels. Sur Agents' Last Exam, Terra égalise la performance de GPT-6 Astra à un dixième du prix des tokens. Face à Claude Opus 5.5 à l’effort maximal, OpenAI rapporte une efficacité en tokens plus que triplée et un quart du prix des tokens, pour un coût par tâche environ neuf fois inférieur. L’entreprise ajoute que Terra termine les tâches plus de trois fois plus vite que GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol. En raisonnement visuel sur MMMU-Pro, Terra dépasse GPT-5.6 Terra à tous les niveaux et se rapproche des résultats de GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol. Sur OSWorld 2.1, il dépasse le meilleur score de GPT-5.6 Terra à effort moyen pour une fraction du coût.
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Codage: de 21,5 % à 50,3 % de tâches résolues sur Terminal-Bench 4.0
Sur Terminal-Bench 4.0, GPT-6.1 Terra résout 50,3 % des tâches à effort maximal, contre 21,5 % pour GPT-5.6 Terra. Artificial Analysis estime que ce gain d’environ 20 points situe Terra au niveau de GPT-6.1 Sol sur ce banc. Sur Terminal-Bench-Science 0.1, Terra dépasse GPT-6.1 Sol à moindre coût et se place à cinq points de Claude Opus 5.5 pour moins d’un cinquième du coût estimé. OpenAI recommande toutefois de privilégier GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra pour les tâches de codage les plus exigeantes.
Sécurité renforcée et défenses à 99,99 % contre les attaques directes
GPT-6.1 Terra atteint le seuil cybersécurité « Critique » défini par le Preparedness Framework d’OpenAI et hérite des protections de GPT-6 Astra. Par rapport à son prédécesseur, le modèle est décrit comme plus enclin à respecter ses limites assignées et à expliciter ses restrictions aux utilisateurs. D’après la carte système, GPT-6.1 Terra, GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol obtiennent 99,99 % de réussite face aux attaques directes sur la hiérarchie des instructions. Pour les injections de prompt indirectes, GPT-6.1 Terra affiche 98,8 % de défense, en progression par rapport aux 96,2 % relevés pour GPT-5.6 Terra.
Indices de performance: 48 à l’Intelligence Index et moins d’hallucinations
Des évaluations indiquent pour GPT-6.1 Terra un meilleur rapport coût-performance et une baisse des hallucinations. OpenAI affirme repousser la frontière coût-performance. Artificial Analysis parle de nouveau standard d’intelligence par dollar : à effort maximal, Terra gagne 6 points sur GPT-5.6 Terra pour un coût par tâche de 0,40 dollar contre 1,40 dollar, et à efforts moindres les gains varient de 7 à 13 points, ce qui placerait Terra sur la frontière de Pareto. L’Index d’Intelligence crédite Terra d’un score de 48, entre GPT-6.1 Sol à 52 et GPT-5.6 Terra à 42, et les courbes coût-performance le donnent comme le meilleur ratio intelligence/coût à faible effort. Dans l’Index des Agents de Codage v2.0, Terra obtient 48, soit six points sous GPT-6.1 Sol et 17 au-dessus de GPT-6 Luna. Sur le benchmark privé AA-Omniscience, le modèle ne « devine » que 38 % du temps quand il n’a pas la réponse, contre 88 % pour GPT-5.6 Terra, avec une précision en hausse de deux points. Ces améliorations ciblent des tâches de bureau et le contrôle automatisé de logiciels.
