GPT-6.1 Terra : même score que GPT-6 Astra, mais 17 fois moins cher

OpenAI vient de lancer GPT-6.1 Terra, un modèle rapide dédié au raisonnement visuel, à l'usage d'ordinateur et à la rédaction. Il remplace GPT-5.6 Terra et s'utilise dans l'API sous le nom gpt-6.1-terra.

Son atout principal tient au coût. Pour les équipes qui automatisent des écrans, des formulaires ou des documents à grande échelle, la facture par tâche change nettement d'ordre de grandeur.

Un tarif divisé par deux face à GPT-6.1 Sol

Le tarif standard est fixé à 1 $ par million de jetons en entrée et 5 $ en sortie. C'est la moitié du prix de GPT-6.1 Sol (2 $ et 10 $) et un dixième de celui de GPT-6 Astra (10 $ et 50 $).

Les jetons en cache coûtent 0,05 $ le million. Les modes Batch et Flex sont 50 % moins chers, tandis que le mode Fast coûte le double du tarif standard. Les requêtes dépassant 272 000 jetons en entrée sont facturées 2 fois plus en entrée et 1,5 fois plus en sortie.

À titre de comparaison, Claude Opus 5.5 est listé à 4 $ et 20 $. Le modèle est disponible dans l'API, ainsi que dans ChatGPT Work et Codex pour les abonnés Plus, Pro, Enterprise et Edu.

Le même score qu'Astra sur l'usage d'ordinateur

Sur Agents' Last Exam v1, un ensemble de tâches informatiques professionnelles, Terra obtient 57,6 % en effort moyen pour 0,29 $ par tâche. GPT-6 Astra réalise le même score, mais pour 4,82 $ par tâche.

La génération précédente, GPT-5.6 Terra, plafonnait à 42,6 % pour 0,84 $. En effort maximal, Terra monte à 60,0 % pour 1,01 $ par tâche. Claude Opus 5.5 atteint 63,2 % sur le même graphique, mais à 8,82 $ par tâche.

OpenAI affirme aussi que Terra termine ces tâches plus de 3 fois plus vite que GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol. Sur OSWorld 2.1 (jeu hors ligne), il passe de 66,7 % en effort moyen à 74,2 % en effort maximal, contre 57,1 % pour son prédécesseur.

Vision solide, programmation en retrait

Sur MMMU-Pro (Vision), Terra atteint 85,5 % en effort maximal. Il se place à 1,2 point de GPT-6 Astra (86,7 %) et derrière GPT-6.1 Sol (86,3 %). Son exécution coûte 0,012 $ par tâche, contre 0,065 $ pour Astra.

Le modèle progresse aussi sur la fiabilité. Sur un jeu interne de requêtes conçues pour provoquer des erreurs, le taux d'erreur en effort faible passe de 53,6 % à 16,7 %, et tombe à 4,3 % en effort maximal. Ce jeu est volontairement piégeux, les taux en production seront donc différents.

En programmation, l'écart reste net. Sur Terminal-Bench 4.0, Terra résout 50,3 % des tâches, contre 21,5 % pour GPT-5.6 Terra, mais il reste derrière GPT-6.1 Sol (55,9 %), GPT-6 Astra (58,2 %) et Claude Sonnet 5.5 (70,6 %). OpenAI recommande Sol ou Astra pour les tâches de code les plus complexes.

Des chiffres à relativiser

Le contexte atteint 1,05 million de jetons, avec jusqu'à 128 000 jetons en sortie. Le modèle accepte du texte et des images, et ne renvoie que du texte. Ses poids sont fermés et sa date limite de connaissances est fixée au 1er juin 2026.

Tous les scores proviennent des graphiques publiés par OpenAI et n'ont pas été confirmés de façon indépendante. Le nombre de paramètres et le matériel utilisé ne sont pas communiqués. Terra vise donc surtout les usages visuels et d'automatisation à fort volume, pas le code le plus exigeant.

Source : MarkTechPost