GPT-6.1 Sol : OpenAI lance des performances proches d'Astra au prix du modèle qu'il remplace

Open​AI a publié GPT-6.1 Sol le 29 septembre 2026, lors de sa keynote DevDay 2026 — une mise à jour du palier haut de gamme GPT-6 Sol sorti une semaine plus tôt, facturée exactement au même prix de 2 $ par million de jetons d'entrée et de 10 $ par million de jetons de sortie, et présentée par l'éditeur comme s'approchant de GPT-6 Astra, le modèle phare à 10 $/50 $, pour environ un cinquième de son coût par jeton. Ce qui est inhabituel, ce n'est pas le prix. C'est que cette mise à jour au même prix, une semaine plus tard, revendique un saut de capacité, et qu'à l'heure où nous écrivons ces lignes, aucun évaluateur indépendant ne l'a notée. Tous les chiffres de capacité cités dans cet article qui proviennent d'Open​AI sont signalés comme tels, car il n'y a encore rien d'autre à quoi les comparer.

Ce qui a réellement été livré, et quand

Cette publication est inhabituellement bien documentée pour une annonce de DevDay, ce qui mérite en soi d'être relevé : en quelques heures, une page dédiée au modèle, une grille tarifaire, un addendum à la fiche système et une entrée validée dans le schéma d'API public du fournisseur étaient disponibles — un commit intitulé « Add gpt-6.1-sol model to model enums » à 17:16 UTC le 29 septembre, alors que la révision parente ne contenait pas une seule fois cette chaîne de caractères. Le journal des modifications du fournisseur, quant à lui, s'arrête encore à la version du 22 septembre de GPT-6 Sol et GPT-6 Luna ; l'entrée 6.1 Sol n'y a pas encore été rédigée, de sorte que la page du modèle et le billet d'annonce font office de référence.

Sa forme concrète :

• ID du modèle : gpt-6.1-sol, un instantané unique, aucune variante datée — vous êtes toujours sur la version actuelle.
• Disponibilité : aujourd'hui pour les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex, et via l'API. Explicitement absent du produit Chat grand public, ce qu'OpenAI indique plutôt que de le laisser deviner.
• Contexte : 1 050 000 tokens, 128 000 en sortie maximale, date limite de connaissances 30 avril 2026.
• Contrôle du raisonnement : low, medium (par défaut), high, xhigh et max — cinq niveaux, pas six. GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra n'acceptent plus l'effort none que GPT-6 Sol et GPT-6 Luna acceptent.
• Modalités : texte et image en entrée, texte en sortie. Les entrées audio et vidéo ne sont pas prises en charge.
• Outils : recherche web, recherche de fichiers, génération d'images, interpréteur de code, shell hébergé, apply patch, skills, computer use, MCP et recherche d'outils — le tout via l'API Responses. Chat Completions ne fonctionne que sans outils.
• Non pris en charge : le fine-tuning. C'est un modèle auquel vous adressez des invites, pas un modèle que vous entraînez.
• Annoncé, pas encore déployé : un palier Ultrafast. OpenAI affirme qu'il proposera GPT-6.1 Sol Ultrafast « dans les prochains jours », jusqu'à 8 fois plus rapide pour la génération de tokens dans Codex, sans prix ni date associés.

Deux lignes méritent une seconde lecture. L'échelle d'effort à cinq niveaux signifie qu'un prompt qui utilisait none comme échappatoire facile échouera à la validation sur 6.1 Sol, et le fournisseur publie des conseils de migration pour exactement ce passage depuis gpt-6-sol. Et la gamme Ultrafast mérite une lecture attentive : le même palier est déjà largement disponible pour GPT-6 Astra et en aperçu pour GPT-5.6 Sol, donc 6.1 Sol est présenté comme un ajout à venir à un palier qui existe pour d'autres modèles — et non comme un nouveau palier.

La tarification, et là où ça fait vraiment mal

Le tarif affiché est inchangé par rapport à GPT-6 Sol : 2,00 $ par million de jetons d'entrée et 10,00 $ par million de jetons de sortie, avec les écritures de cache à 2,50 $. La présentation faite par le fournisseur dans l'annonce est une comparaison avec son modèle phare, où 2 $/10 $ représente un cinquième des 10 $/50 $ de GPT-6 Astra — ce qui est un chiffre bien réel et aussi le chiffre le moins intéressant de la liste, car GPT-6 Sol coûtait déjà 2 $/10 $.

Ce qui a changé, c’est la ligne des entrées mises en cache, et c’est celle qui fait bouger les budgets. GPT-6.1 Sol facture le cache à 0,10 $ par million de tokens contre 0,20 $ pour GPT-6 Sol — moitié prix, et 5 % du tarif des entrées non mises en cache. Pour tout ce qui réutilise un long préfixe d’une requête à l’autre, le coût effectif des entrées de ce préfixe vient d’être divisé par deux, en plus de l’amélioration du modèle, et c’est le chiffre à modéliser si vous tarifez un agent qui transporte du contexte entre les tours.

Les multiplicateurs, d'après la page de tarification du fournisseur :

• Standard : 2,00 $ en entrée / 0,10 $ en cache / 2,50 $ en écriture de cache / 10,00 $ en sortie.
• Mode rapide : exactement 2x le tarif standard — 4,00 $ / 0,20 $ / 5,00 $ / 20,00 $. Non disponible avec la résidence des données dans l'UE.
• Batch et Flex : 50 % du standard — 1,00 $ / 0,05 $ / 1,25 $ / 5,00 $.
• Traitement régional : une majoration de 10 % là où c'est disponible ; la résidence aux États-Unis et dans l'UE est prise en charge sur ce modèle.
• Invites longues : tout dépassement de 272 000 jetons d'entrée est refacturé pour l'ensemble de la demande à 2x les tarifs d'entrée et de cache, et 1,5x la sortie — 4,00 $ / 0,20 $ avec 15,00 $ en sortie. Le fait que la sortie augmente de 1,5x plutôt que de doubler constitue l'aspect le plus doux de ce palier de contexte long pour cette famille.

C'est la ligne de contexte long qui doit guider la conception. La fenêtre de contexte est d'un million de jetons, mais le palier tarifaire se situe à 272 000 — le plafond pratique d'une requête unique relève donc d'un choix budgétaire, et non d'un choix de fenêtre, et un pipeline documentaire qui le dépasse paie le double sur l'intégralité de la requête plutôt que sur le seul dépassement.

Ce qu'OpenAI affirme, et ce que personne n'a encore mesuré

Tous les chiffres de performance publiés à ce jour pour GPT-6.1 Sol sont déclarés par le fournisseur et non reproduits. L’annonce d’Open​AI décrit des gains sur cinq évaluations :

• DeepSWE v1.1 (ingénierie logicielle complexe dans des bases de code réelles) — égale GPT-6 Astra à environ un cinquième du coût, et dépasse le meilleur score de GPT-6 Sol de 6,4 points de pourcentage avec un effort de raisonnement moindre.
• GDP.pdf (questions professionnelles sur des PDF complexes) — obtient un score supérieur à Claude Opus 5.5 avec fallbacks à moins de la moitié du coût par tâche, et s'approche d'Astra à environ un cinquième du coût par tâche.
• AutomationBench 1.0.6 (47 outils, flux de travail métier à plusieurs étapes) — 2,2 points de pourcentage au-dessus de Claude Opus 5.5 à effort moyen pour environ un tiers du coût, et en hausse de 4,8 points par rapport à GPT-6 Sol au même réglage.
• OSWorld 2.0 offline set (utilisation d'ordinateur) — sept points au-dessus de GPT-6 Sol à effort maximal pour un coût inférieur, et à moins de 2,1 points d'Astra pour environ un septième de son coût par tâche.
• Terminal-Bench Science 0.1 (analyse de données, simulation, preuve de théorèmes) — fait plus que doubler le score de GPT-6 Sol à effort maximal ; 5,47 $ par tâche en moyenne contre 23,21 $ pour Opus 5.5 et 23,80 $ pour Astra. Open​AI note qu'Astra mène toujours l'ensemble à 68,1 %.

Les deux chiffres qui, ici, ne sont pas des scores de capacités sont les plus intéressants, car il s'agit d'affirmations sur des taux d'échec et non sur des classements. En matière de factualité, Open​AI indique que la part des réponses contenant au moins une erreur factuelle passe de 11,4 % à 7,7 % avec un faible effort de raisonnement — soit une réduction d'environ 32 % — et affirme que le taux d'erreur reste à moins de 1,9 point d'Astra dans tous les paramètres testés. En matière de fiabilité des outils, la part des cas où l'agent ne parvient pas à signaler à l'utilisateur que son outil de recherche est défaillant tombe à 2,1 %, contre 4,9 % pour GPT-6 Sol, 1,5 % pour GPT-6 Astra et 28,7 % pour GPT-6 Luna.

Les deux s'accompagnent des propres réserves du fournisseur, et elles sont d'une précision inhabituelle : l'ensemble de factualité est constitué de conversations dé-identifiées où les utilisateurs avaient signalé une erreur d'un modèle antérieur, et les tâches de divulgation d'outils ont été sélectionnées pour susciter des défaillances. Ni l'un ni l'autre ne constitue une affirmation sur l'usage typique, et Open​AI le dit. Considérez-les comme la description par le fournisseur de son propre travail sur la fiabilité, et non comme des faits mesurés.

Le tableau indépendant est plus pauvre qu'on ne l'attendrait pour un lancement proche d'un modèle phare. Artificial Analysis — l'évaluateur dont l'Intelligence Index sert habituellement de référence pour le reste de cette famille — n'a aucune entrée GPT-6.1 Sol : l'URL de son modèle renvoie une 404 et la chaîne n'apparaît nulle part dans ses données de classement, qui contiennent pourtant GPT-6 Sol, GPT-6 Astra et GPT-6 Luna dans leurs différentes configurations de raisonnement. Le point d'ancrage disponible le plus proche est le modèle que celui-ci remplace : Artificial Analysis attribue à GPT-6 Sol un score de48 sur son Intelligence Index dans la configuration à effort maximal, pour un coût d'évaluation de 1,05 $ par tâche, générant 77 millions de tokens sur l'ensemble de l'exécution, à 78 tokens par seconde. Tant que 6.1 Sol n'aura pas de ligne comparable, le résumé honnête de l'affirmation de capacité est qu'Open​AI affirme qu'il s'agit d'un grand pas et que personne n'a encore publié de chiffre qui le confirme ou l'infirme.

Le nom, et le modèle qui n'est jamais arrivé

La gamme GPT-6 se présente en trois niveaux — Astra en haut, Sol en dessous, Luna en bas — plus un fantôme. Ce fantôme, c'est GPT-6.1 Astra, la mise à jour phare prévue dont le Wall Street Journal a rapporté le 28 septembre qu'elle avait été abandonnée, avec l'entraînement des modèles de frontière mis en pause. Nous avons couvert cette décision dans un article dédié plutôt que de la rejuger ici. Ce qui compte pour lire cette version, c'est la forme qu'elle laisse derrière elle : un incrément de version 0.1 pour le milieu de gamme, portant les améliorations qui, autrement, auraient été destinées à un modèle phare, avec la phrase de positionnement propre à la page du modèle qui énonce clairement l'intention — des performances proches d'Astra pour les travaux complexes à un coût inférieur. GPT-6.1 Sol n'est pas tant une itération du Sol de la semaine dernière qu'un remplacement pour un modèle qui n'a jamais été livré.

Où cela se situe pour nous, honnêtement

OrcaRouter ne route pas encore GPT-6.1 Sol. Le catalogue public n'en contient aucune entrée, et nous n'allons pas décrire un modèle que nous ne pouvons pas servir comme si nous le pouvions. Ce que nous servons, c'est le modèle qu'il remplace : GPT-6 Sol sur OrcaRouter coûte le même tarif catalogue de 2,00 $ en entrée / 10,00 $ en sortie, avec les deux lignes de palier de contexte publiées, aux côtés de GPT-6 Astra au-dessus et de GPT-6 Luna en dessous.

La raison qui compte pour une actualisation à prix identique plutôt qu’une baisse de prix : comme nous répercutons le prix catalogue du fournisseur sans y ajouter de marge, le jour où GPT-6.1 Sol arrive au catalogue, il coûte ce qu’Open​AI facture, sans décalage de re-tarification de notre côté — et comme une seule clé API donne accès à tous les fournisseurs que nous proposons, faire basculer une charge de travail dessus est un changement d’ID de modèle, pas un nouveau contrat. Pour une substitution où le titulaire et le remplaçant coûtent exactement le même prix, c’est la différence entre une modification d’une ligne et un projet de migration. D’ici là, la décision sensée face à un modèle non évalué est de le maintenir hors d’un chemin de production et de recourir au basculement vers un modèle frère éprouvé lorsque le primaire échoue — ce qui est aussi le moyen le moins coûteux de découvrir si les affirmations du fournisseur se vérifient sur votre charge de travail.

Quoi regarder au cours des deux prochaines semaines

Trois choses permettraient de trancher les questions que cette version laisse en suspens, et aucune d’elles n’est encore disponible. Premièrement, un score indépendant — une seule ligne d’Artificial Analysis pour GPT-6.1 Sol transformerait la plus grande affirmation de l’annonce en quelque chose de vérifiable, et c’est le chiffre le plus susceptible d’influencer les décisions d’achat. Deuxièmement, le prix d’Ultrafast : Open​AI a promis ce palier « dans les prochains jours » pour Codex, avec une vitesse de génération allant jusqu’à 8x, mais un palier de service annoncé sans chiffre associé est une promesse, pas un produit, et le tarif de Fast mode, à 2x le tarif standard, est le seul point de repère pour deviner ce qu’il coûtera. Troisièmement, de savoir si l’amélioration de la factualité de 11,4 % à 7,7 % résiste au contact d’un harnais qui n’est pas celui d’Open​AI — car ce résultat, ainsi que le taux de divulgation de l’outil de recherche, sont les deux affirmations qui justifieraient de déplacer du trafic de production plutôt qu’une ligne de classement.

Le résumé honnête est que GPT-6.1 Sol est une véritable version, avec une véritable grille tarifaire, une surface d'API documentée et un ensemble de chiffres du fournisseur plus élevés que ce que porte habituellement un incrément de version de 0,1. L'argument du prix est simple : il coûte autant que le modèle qu'il rend obsolète, et son entrée mise en cache coûte moitié moins. L'argument de capacité appartient entièrement à Open​AI jusqu'à ce que quelqu'un d'autre le mesure — ce qui est précisément la raison de lire la fiche technique maintenant et les benchmarks dans une semaine.

GPT-6.1 Sol n'est pas encore sur nos routes. Lorsqu'il le sera, il apparaîtra dans le catalogue complet des modèles au prix catalogue d'Open​AI, sans aucune majoration, aux côtés des plus de 200 modèles déjà accessibles avec une seule clé API.