Le fait
OpenAI a présenté le 26 octobre 2026 GPT-6.1 Terra, la nouvelle version de son modèle rapide et économique, conçu pour l’usage de l’ordinateur (remplir des formulaires, lire des plans techniques, monter des vidéos) et la rédaction. Il est disponible dans ChatGPT Work et Codex (offres Plus, Pro, Enterprise et Edu) et par API sous le nom gpt-6.1-terra.
Contexte
Terra est la gamme d’entrée de la famille GPT-6, sous Sol et Astra, le modèle le plus puissant d’OpenAI (notre billet sur Astra).
Les chiffres annoncés
Le prix API est de 1 dollar par million de jetons en entrée (0,05 dollar pour les jetons mis en cache) et 5 dollars en sortie, soit 50 % de moins que GPT-5.6 Terra et GPT-6.1 Sol. Un jeton est un fragment de mot, l’unité de facturation des modèles.
Sur Agents’ Last Exam, un test de tâches professionnelles sur ordinateur, OpenAI annonce en effort de raisonnement moyen 15 points de plus que GPT-5.6 Terra pour environ un tiers du coût, et un résultat au niveau de GPT-6 Astra pour un dixième de son prix par jeton. Le modèle finirait ses tâches plus de trois fois plus vite qu’Astra et Sol. Sur Terminal-Bench 4.0, test de programmation en ligne de commande, il atteint 50,3 % contre 21,5 % pour GPT-5.6 Terra. Pour le code le plus complexe, OpenAI recommande toujours Sol ou Astra.
Le taux d’erreur baisse de 53,6 % à 16,7 % en effort de raisonnement faible, et à 4,3 % en effort maximal. OpenAI affirme aussi un coût par tâche environ neuf fois plus faible que Claude Opus 5.5 en effort maximal.
Le point sécurité
Selon OpenAI, le modèle atteint le seuil « critique » en cybersécurité de son cadre d’évaluation des risques (Preparedness Framework), et garde les protections développées pour GPT-6 Astra. Un modèle d’entrée de gamme atteint ce niveau : les capacités offensives se diffusent vers les modèles bon marché.
Pourquoi ça compte
Pour une entreprise qui fait tourner des agents à grande échelle, le prix par tâche compte plus que le meilleur score absolu. Un modèle d’entrée de gamme qui égale l’ancien haut de gamme à un dixième du prix change le calcul de rentabilité.
Lecture Neurone21
Tous les chiffres sont ceux d’OpenAI, sur des tests qu’elle choisit. La comparaison avec Claude Opus 5.5 porte sur un réglage précis, l’effort maximal. Avant de migrer, chaque équipe doit mesurer sur ses propres tâches le coût réel, réessais compris.