GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol : benchmarks, vitesse et lequel choisir

GPT-6.1 Terra convient au travail visuel, à l'usage de l'ordinateur et à la rédaction en grand volume : il coûte moitié moins par token, $1 en entrée et $5 en sortie par million contre $2 et $10 pour Sol, et OpenAI comme Artificial Analysis le donnent plus rapide. GPT-6.1 Sol convient au code et au raisonnement les plus difficiles : OpenAI indique que Sol et Astra restent le meilleur choix pour le code le plus complexe, et Artificial Analysis note Sol plus haut, 52 contre 48.

Réponse courte

La ligne science suit ce qu'OpenAI rapporte sur Terminal-Bench-Science 0.1 : au raisonnement max, Terra dépasse GPT-6.1 Sol pour un coût inférieur.

Fiche technique et prix

Les deux pages de modèle viennent d'OpenAI et ont été consultées le 27 octobre 2026 : GPT-6.1 Terra et GPT-6.1 Sol. Les prix sont ceux du tarif public d'OpenAI, en dollars par million de tokens.

Batch et Flex sont à -50% sur les deux, le mode Fast à 2x, et Sol ajoute un mode Ultrafast à 6x, d'après la page tarifs d'OpenAI (consultée le 27 octobre 2026).

Les deux acceptent du texte et des images, renvoient du texte et plafonnent la sortie à 128,000 tokens. La page de Terra fixe son plafond d'entrée à 922,000 tokens et liste l'usage de l'ordinateur, l'interpréteur de code, le shell hébergé, apply_patch, MCP et la recherche d'outils, plus le streaming, les sorties structurées et la recherche web ; les appels d'outils passent par la Responses API.

Combien coûte une requête

Les calculs ci-dessous sont de l'arithmétique sur les tarifs publics d'OpenAI, pas la facture d'un compte.

100,000 tokens d'entrée plus 10,000 de sortie donnent $0.10 + $0.05 = $0.15 sur Terra et $0.20 + $0.10 = $0.30 sur Sol. Avec 400,000 en entrée et 20,000 en sortie, la requête dépasse 272K : les tarifs longue contexte s'appliquent à toute la requête, soit $0.80 + $0.15 = $0.95 pour Terra et $1.60 + $0.30 = $1.90 pour Sol.

La lecture du cache coûte $0.05 par million sur Terra contre $0.10 sur Sol. L'écriture du cache de Terra coûte $1.25 par million pour 30 minutes et $2.50 pour 12 heures ; celle de Sol coûte $2.50.

Le prix au token est divisé par deux, mais le coût par tâche dépend du nombre de tokens qu'une exécution consomme, et le niveau de raisonnement le fait varier. Artificial Analysis a mesuré environ $0.40 par tâche pour Terra contre $1.40 pour GPT-5.6 Terra dans ses évaluations.

Benchmarks : ce que publie OpenAI

L'annonce d'OpenAI donne ses résultats de benchmark en texte, et seuls quelques-uns comparent Terra et Sol directement. Agents' Last Exam couvre des tâches professionnelles, comme transformer des plans d'architecture en modèle 3D ou visionner un film d'animation plan par plan pour produire un journal horodaté destiné à une équipe de restauration. MMMU-Pro teste le raisonnement visuel, OSWorld 2.1 les applications de bureau, Terminal-Bench 4.0 le code en ligne de commande et Terminal-Bench-Science 0.1 des tâches scientifiques menées avec du code.

OpenAI trace ensuite la limite qui compte pour l'acheteur : « Pour les tâches de code les plus complexes, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra restent le meilleur choix. » L'entreprise publie ses graphiques en images et son texte ne donne aucun score de Sol sur Terminal-Bench 4.0.

Benchmarks et vitesse : les résultats indépendants

Artificial Analysis, site de benchmark indépendant, a noté les deux modèles au raisonnement max sur son Intelligence Index (indice d'intelligence) et son Coding Agent Index (indice d'agents de code) et a mesuré leur vitesse de sortie (page de Terra, page de Sol, analyse du lancement, consultées le 27 octobre 2026).

Les premiers essais de GitHub, rapportés dans son journal des changements Copilot, ont constaté que Terra résolvait nettement plus de tâches de terminal et de C# que GPT-5.6 Terra. GitHub ne publie aucun chiffre avec cette affirmation. Nous n'avons exécuté aucun des deux modèles.

Lequel utiliser ?

Documents, formulaires et usage de l'ordinateur

OpenAI a conçu Terra pour le raisonnement visuel et l'usage précis de l'ordinateur : rédiger des propositions, lire des plans techniques, remplir des formulaires, saisir des données de facture. Sur Agents' Last Exam, il termine les tâches plus de trois fois plus vite que Sol et Astra, et sur OSWorld 2.1, OpenAI indique que Terra dépasse le meilleur score de GPT-5.6 Terra au raisonnement moyen. À $1 et $5 par million de tokens, il coûte aussi la moitié de Sol, et sa fin de données, le 1 juin 2026, est environ un mois plus tardive que le 30 avril de Sol. Pour ces travaux, prenez Terra.

Code quotidien et gros volume

Le travail scripté de routine, comme les petites corrections, la génération de tests et le tri de logs, tourne en volume, et c'est là que le demi-tarif se voit. Sur Terminal-Bench 4.0 au raisonnement max, Terra résout 50.3% des tâches, plus du double des 21.5% publiés de GPT-5.6 Terra. Les premiers essais de GitHub placent aussi Terra devant GPT-5.6 Terra sur les tâches de terminal et de C#, mais sans chiffres publiés : testez-le sur votre propre dépôt avant de basculer un pipeline. Pour le code de routine et les étapes d'agent dont vous vérifiez le résultat à bas prix, prenez Terra.

Le code et le raisonnement les plus difficiles

Le conseil d'OpenAI lui-même pour les tâches de code les plus complexes pointe vers Sol et Astra. Artificial Analysis place Sol 4 points plus haut sur son Intelligence Index, 52 contre 48, et 6 points plus haut sur son Coding Agent Index, 54 contre 48, les deux au raisonnement max. Sol coûte aussi deux fois plus cher au token, donc le choix dépend de ce que vous coûte une exécution ratée. Prenez Sol quand une mauvaise réponse coûte plus que les tokens.

Réponses rapides sans raisonnement

Terra accepte le niveau none, il peut donc répondre sans dépenser de tokens de raisonnement ; Sol démarre à low. Terra est donc le mieux placé des deux pour la classification, les réécritures courtes et les réponses de chat, où une réponse rapide compte plus que la profondeur. Même au niveau low, sur le jeu de prompts qui provoquent des erreurs d'OpenAI, le taux d'erreur de Terra est de 16.7%, contre 53.6% pour GPT-5.6 Terra. Une remarque venue de Hacker News : dans le test d'un utilisateur, Terra n'a pas dépensé de tokens de raisonnement à low non plus, et low a coûté moins cher que none (commentaire). Prenez Terra quand vous voulez couper l'étape de raisonnement.

Passer de l'un à l'autre

• Les deux tournent sur la même API et les mêmes endpoints ; seul l'id du modèle change.
• Vérifiez reasoning.effort : Sol refuse none.
• Un prompt de plus de 272K tokens d'entrée est facturé au tarif élevé sur toute la requête, sur les deux modèles.
• Batch et Flex divisent le prix par deux sur les deux.
• Dans ChatGPT Work et Codex, la même enveloppe de forfait couvre bien plus de tâches avec Terra qu'avec Sol, selon l'annonce.
• GitHub Copilot propose Terra depuis le 26 octobre 2026 pour Pro, Pro+, Max, Business et Enterprise.
• Sur OmniaKey, GPT-6.1 Sol est disponible dès aujourd'hui ; GPT-6.1 Terra n'est pas encore proposé (vérifié le 27 octobre 2026).

Questions fréquentes

Un Terra au raisonnement élevé vaut-il un Sol au raisonnement faible ?

OpenAI ne publie aucune comparaison qui mélange les niveaux de raisonnement des deux modèles, et Artificial Analysis teste les deux au max. La question posée par les lecteurs de Hacker News mérite quand même un essai : faites tourner vos propres tâches à deux ou trois niveaux de raisonnement sur chaque modèle et comparez le coût par tâche terminée. Le fil de commentaires est à l'origine de cette formulation.

GPT-6.1 Terra est-il vraiment moins cher que Sol en pratique ?

Au token, oui : $1 contre $2 en entrée et $5 contre $10 en sortie. Par tâche, cela dépend du nombre de tokens que l'exécution dépense. Sur Hacker News, un utilisateur a raconté que, dans ses propres tests au raisonnement max, Terra faisait moins bien que Sol, coûtait deux fois plus cher et écrivait des réponses bien plus longues que Sol à des niveaux plus élevés (commentaire, suite). Comparez les tokens par tâche terminée avant de supposer que le demi-tarif se retrouve tel quel.

Lequel est le plus rapide ?

OpenAI indique que Terra termine les tâches d'Agents' Last Exam plus de trois fois plus vite que Sol et Astra. Artificial Analysis a mesuré 90.9 tokens de sortie par seconde pour Terra contre 69.4 pour Sol, les deux au raisonnement max.

Lequel est sorti en premier ?

GPT-6.1 Sol est sorti le 29 septembre 2026, GPT-6.1 Terra le 26 octobre 2026. Les deux appartiennent à la famille GPT-6.1, avec GPT-6 Astra au-dessus et GPT-6 Luna en dessous.

Pour les détails du lancement, lisez GPT-6.1 Terra : nouveautés, benchmarks et comparaison avec Sol.

Journal des mises à jour

• 27 octobre 2026 : première version, avec l'annonce d'OpenAI du 26 octobre, les pages de modèle d'OpenAI et les résultats d'Artificial Analysis.