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OpenAI lance GPT-6 Sol et Luna avec des tarifs divisés par deux par rapport aux modèles 5.6, et un dispositif de caching renforcé. Des experts indépendants estiment toutefois que les progrès d'intelligence sont modestes, avec des gains ponctuels et des régressions ailleurs. L'accès démarre dans ChatGPT Work et Codex, tandis que l'API expose gpt-6-sol et gpt-6-luna.
Des scores proches de GPT-5.6 et des écarts internes entre Sol et Luna
Artificial Analysis estime que les scores d'intelligence de GPT-6 Sol et Luna restent globalement au niveau de GPT-5.6, avec des gains sur certains tests et des régressions sur d'autres. Sur son Intelligence Index, GPT-6 Sol passe de 47 à 48 points, tandis que Luna reste à 37. Sur l'index des agents de codage, Sol progresse de 2 points et Luna recule de 2 points. L'organisme signale des régressions sur deux benchmarks de travail de connaissance : sur GDPval-AA v2.1, qui couvre 44 domaines professionnels, Sol perd environ 100 points Elo et Luna environ 75, des contre-performances principalement attribuées à une qualité de présentation plus faible et à des résultats incomplets. Sur DeepSWE, Luna à l'effort maximal égalise la performance de Sol à « xhigh » en coûtant 78 % moins cher, et pousser Sol à l'effort maximal ne le place que 2,2 points au-dessus de Luna.
Tarifs divisés par deux et remise de 90 % sur les prompts mis en cache
Les prix des GPT-6 Sol et Luna baissent de 50 % par rapport à la génération 5.6. GPT-6 Sol est facturé 2 $ par million de jetons d'entrée et 10 $ par million de sortie ; GPT-6 Luna revient à 0,10 $ pour l'entrée et 0,50 $ pour la sortie. OpenAI attribue cette baisse à des améliorations de caching et d'inférence et affirme répercuter directement ces économies, avec des tarifs situés dans la même fourchette que certains modèles à poids ouverts moins chers. Côté exploitation, OpenAI annonce une remise de 90 % sur les jetons d'entrée mis en cache, un caching des prompts amélioré, un nouveau tableau de bord et un outil de diagnostic, et la possibilité d'ajuster l'effort de raisonnement et la disponibilité des outils sans invalider le cache. Le modèle Terra, auparavant le moins cher de la gamme, disparaît.
Benchmarks maison : coûts en baisse face à Claude, résultats nuancés
OpenAI positionne ses modèles sur le rapport qualité-prix face à la gamme Claude d'Anthropic. Sur OSWorld 2.0, l'entreprise affirme que GPT-6 livre des résultats similaires à Claude Opus 5 pour un coût environ 80 % inférieur, tout en signalant Astra comme restant en tête. Sur AutomationBench, qui mobilise 47 outils, OpenAI avance que GPT-6 Sol à effort maximal bat Claude Opus 5 au même niveau d'effort et estime le coût par tâche de Sol à 9 % de celui d'Opus. OpenAI indique aussi que Luna progresse de 5,4 points de pourcentage par rapport à son prédécesseur tout en coûtant 58 % moins cher. Pour le codage, FrontierCode 1.1 crédite GPT-6 Sol de 49,3 % à l'effort maximal pour 2,14 $ par tâche, à comparer à Claude Fable 5.1 à 50,3 % pour 12,83 $ et Claude Opus 5 à 53,4 % pour 4,31 $ à l'effort moyen. Sur DeepSWE v1.1, GPT-6 Sol atteint 68,8 % à l'effort maximal, à 1,1 point de la meilleure note de Fable 5 à 69,9 % (« xhigh »), tandis que Fable à « max » est à 69,7 % pour 21,63 $, Opus 5 à 73,7 % pour 11,84 $, et GPT-5.6 Sol à 72,7 % pour 6,46 $. OpenAI présente l'objectif de Sol comme s'approcher des meilleurs scores à moindre coût, et cite 66,6 % à « xhigh » pour 1,00 $ par tâche, un score que Luna égale à l'effort maximal pour 0,22 $, l'entreprise affirmant une comparabilité à Opus 5 et Fable 5 à l'effort moyen, avec des coûts 93 % et 96 % plus bas respectivement.
Cas d'usage affichés et disponibilité graduelle dans les produits
Selon OpenAI, Sol convient aux tâches récurrentes complexes, telles que le développement de fonctionnalités, le débogage ou l'analyse de données. Luna est quant à lui indiqué pour effectuer à grande échelle des opérations bien délimitées et peu coûteuses, comme la synthèse de documents, l'extraction d'informations ou la production de réponses brèves. Lors du lancement, les deux modèles sont accessibles via ChatGPT Work et Codex pour les abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu ; Luna est également disponible pour les utilisateurs gratuits et Go par l'intermédiaire de l'application de bureau. Aucun des deux modèles n'est initialement disponible dans le chat régulier. Côté API, les références sont gpt-6-sol et gpt-6-luna, et le déploiement dans ChatGPT se fait progressivement.
Des mesures tierces contestées par le passé, prudence sur les conclusions
D'après Artificial Analysis, le coût par tâche aurait été réduit de moitié pour GPT-6 Sol et Luna en comparaison de la génération précédente, mais cette source avait déjà fait l'objet de critiques pour avoir attribué une note trop faible à Astra en raison de benchmarks dépassés. Deux actualisations des benchmarks ont ensuite été publiées, après quoi Astra a retrouvé la première place. Ces antécédents invitent à considérer avec précaution l'écart entre baisses de coûts et progression limitée des scores.
