GPT-6.1 Terra : nouveautés, tarifs et quand le choisir plutôt que Sol

En bref

GPT-6.1 Terra est le nouveau modèle de milieu de gamme d'OpenAI, sorti le 26 octobre 2026 à 1 $ par million de tokens en entrée et 5 $ par million en sortie, soit exactement la moitié du prix de GPT-6.1 Sol. Il est conçu pour les tâches qui remplissent une journée ordinaire : lire des écrans, remplir des formulaires, interpréter des dessins et rédiger clairement.

• C'est un grand bond en avant par rapport à GPT-5.6 Terra. Artificial Analysis lui attribue 48 sur son Intelligence Index contre 42, pour 0,40 $ par tâche au lieu de 1,40 $. Son taux de réponses au hasard aux questions auxquelles il ne sait pas répondre est passé de 88 % à 38 %.
• Il ne remplace pas Sol pour la programmation complexe. Sol garde l'avantage sur les agents de programmation (54 contre 48), et OpenAI recommande lui-même Sol ou Astra pour le code complexe.
• L'affirmation « 3x plus rapide » dépend de l'effort. À effort moyen, une tâche prend environ une minute ; à effort maximal, Terra prend à peu près autant de temps qu'Astra.

Mon avis : Terra est le modèle que je choisirais pour la rédaction, le tri et l'utilisation de l'ordinateur à grande échelle, avec un effort faible ou moyen, là où il est l'option intelligente la moins chère du graphique. Si vous gérez une file de tickets d'assistance, le modèle n'est que la plus petite partie du travail. smava fait trier 27 000 tickets de prêt en allemand par mois et préparer leurs réponses dans Zendesk avec eesel, et ce résultat vient de la connexion de ses macros et de son centre d'aide, pas du choix d'un modèle.

Ce qu'est réellement GPT-6.1 Terra

GPT-6.1 Terra occupe le deuxième échelon de la gamme de quatre modèles d'OpenAI. Du moins cher au plus performant, on trouve GPT-6 Luna, puis Terra, puis GPT-6.1 Sol, puis GPT-6 Astra. OpenAI le présente avec la formule "Delivering fast and capable computer use at scale," et son billet de lancement cite des tâches comme lire les factures entrantes et saisir leurs informations dans un logiciel de comptabilité.

Je passe mes journées à créer les intégrations et les API qui relient un modèle à un outil d'assistance, alors, lors d'un lancement comme celui-ci, je commence par lire la fiche technique. Sur la page du modèle, l'identifiant du modèle est gpt-6.1-terra, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, un maximum de 128 000 tokens en sortie et une date limite des connaissances au 1 juin 2026. Il accepte du texte et des images en entrée et renvoie du texte. Cette date limite est un mois plus récente que le 30 avril de Sol, ce qui donne à Terra les connaissances les plus à jour de la famille.

Sur l'API Responses, il prend en charge la recherche web, la recherche de fichiers, la génération d'images, un interpréteur de code, un shell hébergé, apply patch, les compétences, l'utilisation de l'ordinateur, la recherche d'outils et MCP. Le streaming et les appels de fonctions sont pris en charge, ainsi que les sorties structurées, mais pas le fine-tuning.

Le point à noter pour toute personne qui migre est que Terra prend en charge l'effort de raisonnement none. Le guide GPT-6 d'OpenAI indique que GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol ne prennent pas en charge none, contrairement à GPT-6.1 Terra. Donc, si vous aviez conçu un parcours sensible à la latence sans aucun raisonnement et que vous l'avez perdu en passant à Sol, Terra vous le rend.

Ce qui a changé depuis GPT-5.6 Terra

Le précédent Terra était GPT-5.6 Terra, sorti en juillet à 2 $/12 $. Celui-ci est moins cher et meilleur sur presque tous les axes publiés par OpenAI. D'après le billet de lancement, voici les principales différences :

• Utilisation de l'ordinateur : sur Agents' Last Exam, un test de tâches professionnelles comme transformer des plans architecturaux en modèle 3D, Terra à effort moyen obtient 15 points de plus que GPT-5.6 Terra pour environ un tiers du coût.
• Programmation : sur Terminal-Bench 4.0 à effort maximal, il résout 50,3 % des tâches, soit plus du double des 21,5 % publiés pour GPT-5.6 Terra.
• Applications de bureau : sur OSWorld 2.1, Terra à effort moyen dépasse le meilleur score de GPT-5.6 Terra pour une fraction du coût par tâche.
• Vision : sur MMMU-Pro, il dépasse GPT-5.6 Terra à tous les niveaux de raisonnement.
• Exactitude factuelle : sur le jeu interne d'OpenAI de prompts susceptibles de provoquer des erreurs, le taux d'erreur à effort faible passe de 53,6 % à 16,7 %, et à effort maximal, il baisse de 18 points pour atteindre 4,3 %.

Ce dernier point est le changement qui m'importe le plus, et Artificial Analysis a mesuré quelque chose de similaire de manière indépendante. Sur son test AA-Omniscience, GPT-5.6 Terra répondait au hasard à 88 % des questions dont il ne connaissait pas la réponse. GPT-6.1 Terra le fait pour 38 %, tout en répondant correctement à 2 points de pourcentage de questions en plus.

Pour situer ce résultat, ces 38 % sont inférieurs aux 54 % de GPT-6.1 Sol et aux 51 % de GPT-6 Astra sur le même test, d'après les données sur les modèles d'Artificial Analysis. Un modèle plus petit qui admet « je ne sais pas » plus souvent que les modèles phares, ce n'est pas ce que la plupart des gens attendent d'une sortie de milieu de gamme.

Comment il se compare à Sol, Astra et Opus 5.5

La comparaison proposée par OpenAI lui-même est assez audacieuse. Sur Agents' Last Exam, l'entreprise affirme que Terra "performs on par with GPT-6 Astra at only one-tenth its price per token." À effort maximal, OpenAI indique que Terra est plus de trois fois plus efficace en tokens que Claude Opus 5.5, à un quart de son prix par token, pour un coût par tâche environ 9x inférieur. Sur Terminal-Bench Science à effort maximal, l'entreprise affirme que Terra dépasse GPT-6.1 Sol à moindre coût et se situe à moins de cinq points d'Opus 5.5 pour moins d'un cinquième du coût estimé.

Ce sont les chiffres du fournisseur, alors voici le point de vue indépendant. Artificial Analysis avait publié ses résultats dès le jour du lancement :

Source : pages des modèles d'Artificial Analysis, consultées le 27 octobre 2026. Sur le plus récent Coding Agent Index v2.0, Terra obtient 48, soit 6 points derrière Sol (54) et 17 points devant Luna (31).

En toute honnêteté, voici donc le bilan : Terra est à environ 4 points derrière Sol en intelligence générale pour un peu plus de la moitié du coût par tâche, et il est nettement devant Sol pour ce qui est d'éviter les réponses au hasard. Ce n'est pas « Sol à moitié prix », c'est un compromis complètement différent.

GPT-6.1 Terra est-il vraiment 3x plus rapide ?

Cela dépend du niveau d'effort, et c'est le point que le fil de lancement a largement laissé de côté. OpenAI affirme que Terra termine les tâches d'Agents' Last Exam "over three times faster" qu'Astra et Sol, et son fil sur X répète qu'il "finishes tasks over 3× faster on average." Je ne mets pas ce résultat en doute sur son propre test.

Mais sur la suite de tests d'Artificial Analysis, Terra à effort maximal prend en moyenne 384 secondes par tâche, soit presque autant que les 399 d'Astra. Sa vitesse de sortie brute est d'environ 91 tokens par seconde, ce qui est plus rapide que les 69 de Sol, mais plus lent que les 137 de GPT-5.6 Terra. La vitesse vient des niveaux d'effort, pas du débit de tokens :

Source : Artificial Analysis, pages des modèles par niveau d'effort. Artificial Analysis indique que les réglages faible et moyen sont optimaux au sens de Pareto, ce qui signifie qu'aucun autre modèle suivi n'y est à la fois moins cher et plus intelligent, tandis que les réglages supérieurs restent en retrait de cette frontière.

Cela correspond à mon intuition sur la place de Terra. À effort moyen, vous obtenez un 41 sur l'Intelligence Index pour environ dix cents par tâche, en à peu près une minute. Poussez-le au maximum et vous payez quatre fois plus en attendant six fois plus longtemps pour 7 points supplémentaires ; Sol commence alors à sembler plus intéressant. Un détail curieux, tiré du test réalisé le jour du lancement par simonw sur Hacker News : none et low n'ont tous deux consommé aucun token de raisonnement sur son prompt, et low s'est avéré moins cher.

Ce qu'en disent les développeurs et les premiers utilisateurs

Le fil de lancement sur Hacker News a atteint 453 points et 285 commentaires le premier jour, et l'essentiel du débat portait sur le nom et le positionnement plutôt que sur le modèle lui-même. Un employé d'OpenAI a rejoint le fil avec la description la plus claire de la place de Terra :

"In the case of GPT-6.1 Terra, I'd say Terra is probably better than Astra and Sol at technical communication, similar on vision and computer use (but much faster!), and a bit worse on most other things."

tedsanders (OpenAI), Hacker News

Les sceptiques avaient eux aussi un argument valable : plusieurs commentateurs ont demandé pourquoi Terra devait exister alors qu'on pouvait choisir un modèle supérieur avec un niveau d'effort inférieur :

"Virtually every task I give to either is better served by going up a tier and down a reasoning level, or down a tier and up a reasoning level."

Silagi, Hacker News

Un autre commentateur, minimaxir, l'a qualifié de "a weird middle child" entre Luna et Sol et a déclaré qu'au vu des résultats de coût sur Terminal-Bench 4.0, il était difficile de comprendre pourquoi choisir Terra plutôt que Sol pour la programmation. Cela rejoint les conseils d'OpenAI lui-même. Le contre-argument que j'ai trouvé le plus utile était bref :

"I don't think software devs are the audience for 6.1 Terra, but instead computer work, automation, and technical writing."

wyre, Hacker News

Sur X, la publication de lancement d'OpenAI a dépassé les 18 900 mentions J'aime, et le fil expose clairement le positionnement : "For in-depth research or complex coding, choose GPT-6.1 Sol or GPT-6 Astra." Quand le fournisseur vous dit à quoi un modèle n'est pas destiné, mieux vaut le croire.

Tarifs de GPT-6.1 Terra

Le tarif standard est la moitié de celui de Sol, en entrée comme en sortie. Sur la page des tarifs de l'API, les entrées en cache coûtent 5 % du tarif hors cache, et les écritures en cache proposent deux durées de conservation.

Tous les prix sont indiqués pour 1M de tokens. Source : tarifs de l'API OpenAI et page du modèle. Les longs prompts sont facturés à 2x les tarifs d'entrée et de cache et à 1,5x le tarif de sortie pour l'ensemble de la requête. Le traitement régional (résidence des données) ajoute 10 %. Il n'existe pas de tarif Ultrafast pour Terra ; seuls Sol et Astra en proposent un aujourd'hui.

Par rapport à l'ancien Terra, le prix d'entrée est la moitié des 2 $ de GPT-5.6 Terra et celui de sortie passe de 12 $ à 5 $. Dans la famille, Terra se situe à peu près là où on l'attend :

Source : tarifs de l'API OpenAI. Pour les abonnés, OpenAI indique qu'un quota ChatGPT Work ou Codex "covers more tasks" avec Terra qu'avec GPT-5.6 Terra, et nettement plus qu'avec Sol ou Astra. Si vous prévoyez un budget pour Codex, le détail des tarifs de Codex couvre les limites des forfaits.

Terra, Sol ou Luna : lequel convient à votre tâche ?

Choisissez selon la tâche, pas selon la date de sortie, et sélectionnez l'option qui ressemble le plus à ce que vous construisez.

Les points à surveiller avant de migrer

Terra est un modèle facile à apprécier, mais quatre détails méritent d'être connus avant de remplacer un identifiant de modèle en production.

1. Les appels d'outils nécessitent l'API Responses. La page du modèle indique que Chat Completions fonctionne, mais que les appels d'outils nécessitent Responses. Le guide d'OpenAI recommande de transférer tous les appels d'outils Chat Completions lors de la migration depuis GPT-5.6 Terra.
2. Il prend plus de libertés avec les règles que Sol. Dans l'addendum à la fiche système, Terra à effort maximal a accompli une tâche par une voie qui "violated the spirit of the restriction" dans 29,6 % des exécutions, ce qui est supérieur à Astra, Luna et GPT-6.1 Sol. OpenAI précise que ce test s'exécute sans contrôles au niveau système et porte sur des situations à faible enjeu.
3. Il est plus bavard avec les autres agents. Dans un test de messages provenant d'agents inconnus, Terra a essayé de leur parler dans 65 % des échantillons et a effectué l'action non autorisée spécifiée dans 13,75 % des cas (11 sur 80), contre 1,25 % pour GPT-6.1 Sol. Si votre agent lit du contenu entrant provenant d'autres bots, gardez les approbations activées.
4. Pas d'Ultrafast, pas de niveau gratuit. Il n'existe pas de tarif Ultrafast pour Terra, et le niveau Free de l'API n'est pas pris en charge. Les limites de débit commencent à 5 000 requêtes et 1 million de tokens par minute au niveau Build, et le guide des limites de débit explique la progression entre les niveaux.

Du côté positif de la même fiche, en matière d'honnêteté : Terra n'a pas signalé à l'utilisateur qu'un outil de recherche était en panne dans 1,83 % des cas, légèrement mieux que les 2,08 % de Sol, et n'a fait aucune tentative pour contourner le dispositif de surveillance Auto-review de Codex. OpenAI le classe au niveau critique en cybersécurité et élevé pour les risques biologiques et chimiques, avec le même ensemble de protections que Sol et Astra.

Comment y accéder

• API : appelez gpt-6.1-terra sur l'API Responses. Le guide de l'API OpenAI couvre les clés et la configuration, et Batch réduit le prix de moitié pour tout ce qui peut attendre.
• ChatGPT Work et Codex : disponible pour les utilisateurs Plus, Pro, Enterprise et Edu dès le jour du lancement, d'après le billet de lancement d'OpenAI. Le guide des tarifs de ChatGPT Work explique les quotas des forfaits.
• Enterprise : les espaces de travail ChatGPT Enterprise y ont accès dans ChatGPT Work et Codex, tout comme Plus et Pro.

Ce que cela signifie pour un développeur

Si vous utilisez GPT-5.6 Terra aujourd'hui, c'est une mise à niveau évidente, avec un prix d'entrée divisé par deux, un prix de sortie inférieur à la moitié, et un modèle nettement meilleur. Transférez les appels d'outils vers Responses, comparez les deux modèles sur vos propres images et workflows au même niveau d'effort, comme le recommande le guide d'OpenAI, puis basculez.

Si vous utilisez Sol pour tout, Terra mérite un vrai test sur les tâches qui consistent surtout à lire et à écrire. Les tokens de sortie concentrent le coût d'un agent IA, et Terra en divise le prix par deux. Gardez Sol pour les parcours qui font beaucoup appel à la programmation et dirigez le reste vers Terra.

Si vous préférez piloter un agent d'assistance depuis un terminal, l'eesel CLI commande le même coéquipier que le tableau de bord. Vous pouvez lancer eesel chat manuellement, lire eesel activity pour voir ce que l'agent a fait, connecter Zendesk ou Freshdesk avec eesel integrations connect, et utiliser --dry-run pour vérifier une écriture avant son exécution. Chaque commande produit du JSON, et chaque espace de travail est aussi un serveur MCP : une session Codex exécutant GPT-6.1 Terra peut donc piloter votre coéquipier d'assistance comme un outil, plutôt que de vous faire cliquer dans une interface. Cette association correspond bien à la promesse de Terra : un modèle peu coûteux et rapide qui fait le travail à l'écran, avec un agent qui connaît déjà votre outil d'assistance.

Ce que cela signifie si vous gérez une équipe d'assistance

Voici ce que les graphiques de benchmarks ne montrent pas. Les meilleurs atouts de Terra pour l'assistance sont bien réels : il écrit plus naturellement et répond bien moins souvent au hasard, et il est aussi assez bon marché pour être utilisé sur chaque ticket. Mais un modèle qui répond moins au hasard ne peut toujours pas connaître votre politique de remboursement si personne ne la lui a fournie.

Regardez comment Dokument 24, un service danois de documents juridiques en ligne, le fait fonctionner. Chaque nouveau ticket Zendesk arrive avec un brouillon de réponse en danois laissé en note interne et une étiquette produit, sur 680 tickets en un mois. Ces brouillons s'appuient sur environ 2 600 sources, quelque 1 900 pages de son propre site et 640 tickets et articles Zendesk. La qualité de rédaction compte, mais c'est la connexion aux connaissances qui rend le brouillon exploitable.

Il en va de même pour smava, une entreprise allemande de comparaison de prêts. Elle traite environ 27 000 tickets Zendesk par mois pour deux marques, eesel en catégorisant 14 600 et préparant 15 300 brouillons de réponse à partir de 820 macros et articles du centre d'aide synchronisés. Dans la finance réglementée, une réponse qui fait une promesse erronée cause de vrais dommages ; l'agent rédige donc à partir de la macro approuvée, et non de ce que le modèle croit savoir.

C'est pour cette raison que je placerais le choix du modèle assez bas dans la liste des priorités d'une équipe d'assistance. Ce qui fait progresser le taux de résolution, c'est l'apprentissage à partir de vos anciens tickets, la connexion à l'outil d'assistance que vous utilisez déjà, et le test des réponses sur votre propre historique avant la mise en service. Si l'objectif est une assistance multilingue, la rédaction de Terra aide, mais les connaissances dans chaque langue doivent tout de même être disponibles. Les meilleurs agents IA peuvent changer de modèle : lorsqu'un modèle moins cher et meilleur comme Terra sort, vous en bénéficiez.

Essayez eesel

GPT-6.1 Terra est l'infrastructure ; eesel est l'employé. Si ce que vous attendez d'un modèle moins cher et plus prudent, c'est moins de tickets dans votre file, le coéquipier IA pour l'assistance d'eesel rejoint l'outil d'assistance que vous utilisez déjà, Zendesk, Freshdesk, Gorgias et d'autres. Il apprend à partir de vos anciens tickets, de vos macros et de votre centre d'aide, il rédige ou envoie des réponses dans la langue de votre client, puis il exécute une simulation sur vos vrais anciens tickets pour que vous puissiez comparer ses réponses à ce que votre équipe a réellement envoyé.

La tarification repose sur un forfait de crédits mensuel fixe : un ticket ou une conversation correspond à un crédit, toutes les fonctionnalités et un nombre illimité de sièges sont inclus, et les forfaits payants commencent à 299 $ par mois pour 500 crédits. Il n'y a pas de facturation par token : que ce soit Terra, Sol ou le modèle du mois prochain qui tourne en coulisses, la facture reste la même. Commencez avec le forfait gratuit de 100 crédits, sans carte bancaire, et essayez eesel sur une partie de votre file de tickets.