GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra : un point d'indice, cinq fois le tarif

GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra sont le milieu de gamme et le modèle phare d'une même famille, sortis à quatre semaines d'intervalle — Sol le 29 septembre 2026, Astra le 3 septembre 2026 — et jusqu'à cette semaine, la comparaison entre eux reposait entièrement sur les chiffres d'Ope​nAI. Ce n'est plus le cas. Artificial Analysis a évalué les deux au niveau d'effort de raisonnement maximal sur la même version de l'indice, et le résultat est un écart de 0,84 point en faveur d'Astra, à côté d'un écart de coût par exécution d'évaluation de 4,5 fois en faveur de GPT-6.1 Sol. Sur les grilles tarifaires, le rapport est encore plus marqué : Astra coûte 5 fois GPT-6.1 Sol en entrée et en sortie, et 10 fois en entrée mise en cache. La question à laquelle cette page répond est de savoir où ce surcoût achète quelque chose que l'on peut pointer du doigt, et où il n'est simplement que le prix d'un nom.

Ce que sont les deux modèles, et ce qu’a mesuré le conseil

Les deux acceptent du texte et des images en entrée et produisent du texte en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et un maximum de 128 000 tokens en sortie, et tous deux exposent une échelle d'effort à cinq échelons — low, medium, high, xhigh et max — ayant abandonné le réglage none que GPT-6 Sol accepte encore. Aucun des deux ne prend en charge l'affinage. Les différences qui comptent sont celles qu'énonce la grille tarifaire : Astra est le niveau phare, GPT-6.1 Sol est le renouvellement du niveau juste en dessous, et la formule de positionnement d'OpenAI pour le modèle plus récent est « des performances proches d'Astra pour les tâches complexes, à moindre coût ».

Artificial Analysis évalue cette affirmation sur son Intelligence Index — dix évaluations dans la version v4.3.2, la même version pour les deux modèles — et consigne la date de sortie qu’il détient pour chacun. Il évalue les deux dans la configuration d’effort maximal que la page du modèle indique dans son titre. Ce qui suit est cette comparaison, ainsi que l’arithmétique des coûts que l’indice ne fait pas à votre place.

• GPT-6.1 Sol — sorti le 2026-09-29, indice d'intelligence de 51,8 à effort maximal, 2,00 $ en entrée / 0,10 $ en cache / 2,50 $ en écriture de cache / 10,00 $ en sortie par million de tokens.
• GPT-6 Astra — sorti le 2026-09-03, indice d'intelligence de 52,7 à effort maximal, 10,00 $ en entrée / 1,00 $ en cache / 12,50 $ en écriture de cache / 50,00 $ en sortie par million de tokens.
• Ni l'un ni l'autre — accepte la valeur aucune pour l'effort de raisonnement ; les deux refacturent l'ensemble de la requête à 2× les tarifs d'entrée et de cache et à 1,5× le tarif de sortie dès que l'entrée dépasse 272 000 tokens. Le palier de contexte long d'Astra est de 20,00 $ en entrée / 2,00 $ en cache / 75,00 $ en sortie ; celui de GPT-6.1 Sol est de 4,00 $ / 0,20 $ / 15,00 $.
• Les deux — prennent en charge la recherche web, la recherche de fichiers, la génération d'images, l'interpréteur de code, le shell hébergé, apply patch, skills, l'utilisation de l'ordinateur, MCP et la recherche d'outils via l'API Responses.

0,84 point d'indice, 4,5 fois la facture d'évaluation

Deux chiffres figurent côte à côte sur le tableau et, ensemble, ils constituent tout l'argument. GPT-6 Astra, à effort maximal, obtient un score de 52,7. GPT-6.1 Sol, à effort maximal, obtient un score de 51,8. À côté de chaque score, le tableau publie ce qu'a coûté l'exécution de l'indice qui le sous-tend : 3,26 $ par tâche pour Astra, 0,72 $ pour GPT-6.1 Sol. Lu comme une seule phrase — 0,84 point pour 4,5 fois le coût —, c'est le chiffre le plus déterminant pour la décision que l'une ou l'autre entreprise ait publié au sujet de ces deux modèles.

Les deux modèles publient également un score pour chaque point de l’échelle d’effort, ce qui permet d’effectuer la comparaison à budget égal plutôt qu’à réglage égal :

• effort maximal — GPT-6.1 Sol 51,8 à 0,72 $ par exécution contre GPT-6 Astra 52,7 à 3,26 $.
• très élevé — 51,0 à 0,39 $ contre 52,4 à 2,31 $.
• élevé — 50,2 à 0,32 $ contre 50,9 à 1,73 $.
• moyen — 47,8 à 0,21 $ contre 49,6 à 1,54 $.
• faible — 42,1 à 0,13 $ contre 45,8 à 0,82 $.

Alignez les échelons entre les modèles et un fait surgit qu'aucun des deux fournisseurs ne met en avant : l'écart entre high et max chez Astra est de 1,8 point d'indice, soit plus du double de l'écart total entre Astra au maximum et GPT-6.1 Sol au maximum. Autrement dit, choisir Astra plutôt que GPT-6.1 Sol vous rapporte moins de score que choisir l'effort max d'Astra plutôt que l'effort high d'Astra — et le second de ces choix coûte une fraction du premier. Quiconque a une charge de travail réellement sensible à ces 1,8 point devrait vérifier le réglage d'effort avant de regarder la colonne du modèle.

Là où le premium d'Astra vaut encore quelque chose

Le composite est proche ; les évaluations individuelles ne le sont pas. Notées ligne par ligne à effort maximal, GPT-6 Astra détient l’avantage sur six des dix, et celles où il le détient sont celles qui impliquent d’agir plutôt que de répondre.

• AutomationBench-AA, flux de travail multi-étapes à travers les outils — 0,685 pour Astra contre 0,649 pour GPT-6.1 Sol. Astra devance de 3,6 points.
• Terminal-Bench 4.0, travail en terminal dans des environnements réels — 0,591 contre 0,561. Astra devance de 3,0 points.
• SciCode — 0,565 contre 0,542. Astra devance de 2,3 points.
• Humanity's Last Exam — 0,547 contre 0,529. Astra devance de 1,8 points.
• AA-Omniscience — 43,4 contre 41,5, et sur le même ensemble, le taux d'hallucination d'Astra est de 0,513 contre 0,543 pour GPT-6.1 Sol. Astra est à la fois plus précis et plus enclin à dire qu'il ne sait pas.
• AA-Briefcase v1.1, livrables professionnels — Elo 1568,9 contre 1564,2. Astra devance de 4,7 points.

Le schéma est suffisamment constant pour qu’on puisse planifier autour : lorsque la tâche exige que le modèle garde le fil d’une longue chaîne d’actions — piloter un terminal, exécuter un flux de travail multi-outils, produire un livrable au format document — la marge d’Astra est réelle et reproductible d’un harnais à l’autre. Lorsque la tâche est une question de connaissance à laquelle on répond en un seul tour, la marge disparaît largement.

Là où le modèle le moins cher l'emporte, y compris la ligne de cache

GPT-6.1 Sol n'est pas un Astra uniformément un peu moins bon. Dans les évaluations qui récompensent la lecture et le raisonnement sur de longs documents, il est en tête, et sur la grille tarifaire, il est en tête avec une marge que l'indice ne voit jamais.

• GDPval-AA, travail professionnel évalué par rapport à une production d'expert — Elo 1575,1 pour GPT-6.1 Sol contre 1541,9 pour Astra. Une avance de 33 points pour le modèle qui coûte cinq fois moins cher, et la plus grande victoire indépendante de la ligne.
• AA-LCR v1.1, raisonnement sur contexte long — 0,830 contre 0,807. GPT-6.1 Sol mène.
• GDP.pdf — égalité parfaite à 0,310, tout comme CritPt à 0,317.
• Entrée mise en cache — 0,10 $ par million de jetons contre 1,00 $ pour Astra. C'est la ligne qui décide de l'économie des agents et elle n'apparaît nulle part dans l'indice.
• Vitesse de sortie — 66,8 jetons par seconde contre 56,95 lors de la même exécution d'évaluation, avec 67,2 millions de jetons de sortie dépensés contre 60,0 millions pour Astra. Aucun des deux modèles n'est rapide ; GPT-6.1 Sol est le plus rapide des deux.

Un mois-agent, tarifé sur les deux grilles tarifaires

Prenons une charge de travail qui renvoie un préfixe stable : 40 millions de jetons d'entrée par mois, dont 85 % sont servis depuis le cache, plus 4 millions de jetons de sortie. Sur la grille tarifaire de GPT-6.1 Sol, cela représente 3,40 $ pour les lectures mises en cache, 12,00 $ pour l'entrée non mise en cache et 40,00 $ pour la sortie — 55,40 $ pour le mois. Sur celle de GPT-6 Astra, le même trafic représente 34,00 $ de lectures mises en cache, 60,00 $ d'entrée non mise en cache et 200,00 $ de sortie — 294,00 $. La charge de travail est identique ; la facture est 5,3 fois plus élevée.

Deux seuils modifient ce calcul, et il vaut la peine de les chiffrer avant la décision de migration plutôt qu'après. Le premier est de 272 000 jetons d'entrée dans une seule requête : si vous le franchissez, toute la requête est re-tarifée au double des tarifs d'entrée et de cache et à 1,5× le tarif de sortie, ce qui fait passer GPT-6.1 Sol à 4,00 $ / 0,20 $ / 15,00 $ et Astra à 20,00 $ / 2,00 $ / 75,00 $. Le second est l'échelle d'effort elle-même — faire passer GPT-6.1 Sol de max à xhigh réduit son coût d'exécution de l'indice de 0,72 $ à 0,39 $ pour 0,8 point, et faire passer Astra de max à high réduit 3,26 $ à 1,73 $ pour 1,8. Dans une boucle d'agent à forte utilisation du cache, le réglage d'effort est un levier de coût plus important que la colonne du modèle, ce qui est l'inverse de la façon dont ces deux modèles sont habituellement comparés.

Lequel exécuter, et ce que vous pouvez réellement appeler

Au vu des éléments, la séparation est plus nette que ne le suggère le marketing. Orientez le travail qui doit survivre à une longue chaîne d’actions — sessions de terminal, automatisation lourde en outils, livrables documentaires où un paragraphe halluciné coûte cher — vers GPT-6 Astra, et envisagez de l’exécuter en high plutôt qu’en max, sauf si vous avez mesuré que les 1,8 point supplémentaires atterrissent sur vos tâches. Orientez tout ce qui est intensif en connaissances, intensif en cache ou principalement en lecture vers GPT-6.1 Sol : il est meilleur pour l’évaluation du travail professionnel, meilleur pour le raisonnement à long contexte, plus rapide, et cinq à dix fois moins cher sur les lignes qui dominent une facture réelle.

Ce que vous pouvez appeler aujourd'hui, c'est la partie honnête. OrcaRouter sert GPT-6 Astra au prix catalogue d'OpenAI lui-même — soit 10,00 $ en entrée, 50,00 $ en sortie, 1,00 $ en lecture de cache et 12,50 $ en écriture de cache, avec la règle de re-tarification à 272K transmise exactement telle que le fournisseur la publie — aux côtés de GPT-6 Sol et GPT-6 Luna. Il ne sert pas GPT-6.1 Sol : le catalogue public renvoie « model not found » pour openai/gpt-6.1-sol, et nous n'allons pas décrire un modèle que nous ne pouvons pas router. Comme le prix catalogue du fournisseur est répercuté sans marge ajoutée, le jour où ce modèle arrive, il coûte le tarif d'OpenAI chez nous, sans étape de re-tarification ; aujourd'hui, la moitié utilisable de cette confrontation est le modèle phare, derrière une seule clé API, avec le DSL de routage disponible si vous souhaitez combiner un modèle bon marché et un modèle coûteux en un seul appel plutôt que de choisir entre eux à chaque requête.

La seule chose à surveiller, c’est la ligne qui manque à cette comparaison. Ni le chiffre du fournisseur ni un indice indépendant ne vous disent ce que votre propre trafic fera sur ces deux paliers, et le seul moyen peu coûteux de le savoir est de faire passer le même ensemble de tâches par les deux, avec le basculement qui garde la main. C’est une expérience en une touche lorsque les deux moitiés sont appelables, et une demi-expérience tant qu’elles ne le sont pas.