OpenAI continue de déployer sa nouvelle génération GPT-6. Après Astra, le modèle le plus puissant de la famille, voici maintenant GPT-6 Sol et GPT-6 Luna. L’idée est assez simple : récupérer une bonne partie des progrès d’Astra, mais dans des modèles beaucoup plus rapides et surtout nettement moins chers.
GPT-6 Astra est impressionnant, mais tout le monde n’a pas besoin d’utiliser le modèle le plus puissant d’OpenAI pour chaque tâche.
C’est justement pour ça que GPT-6 Sol et Luna arrivent.
GPT-6 devient beaucoup moins cher
Le changement le plus spectaculaire concerne les prix de l’API.
GPT-6 Sol coûte 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie. Son prédécesseur GPT-5.6 Sol était proposé à 4 dollars en entrée et 20 dollars en sortie.
Pour GPT-6 Luna, on tombe carrément à 0,10 dollar par million de tokens en entrée et 0,50 dollar en sortie, contre 0,20 et 1,20 dollar pour GPT-5.6 Luna.
OpenAI annonce donc une baisse de 50 % par rapport aux tarifs promotionnels de la génération précédente.
Et là, forcément, ça change pas mal de choses.
Pour une utilisation occasionnelle dans ChatGPT, la différence n’est pas forcément visible. Mais dès qu’on parle d’agents IA, d’automatisations, de développement ou d’applications qui consomment des millions de tokens chaque jour, le coût du modèle devient très important.
Astra reste le patron de la gamme
OpenAI ne cherche pas pour autant à remplacer GPT-6 Astra.
L’entreprise le présente toujours comme son meilleur modèle et recommande de l’utiliser lorsque l’on veut les meilleures performances possibles sans vraiment faire de compromis.
Sol et Luna visent autre chose.
Ils reprennent une partie des avancées apportées avec Astra dans le raisonnement, la fiabilité des réponses, le développement, l’utilisation d’un ordinateur et l’alignement, mais avec une priorité beaucoup plus forte donnée au rapport performances/prix.
En clair, Astra reste le modèle à sortir pour les tâches vraiment difficiles. Sol devient beaucoup plus intéressant pour une utilisation professionnelle régulière, tandis que Luna vise les gros volumes et les tâches où le coût doit rester très bas.
GPT-6 Sol commence sérieusement à se rapprocher d’Astra
Et Sol n’est pas simplement une version au rabais.
Sur AutomationBench, un benchmark consacré aux workflows professionnels utilisant plusieurs applications, GPT-6 Sol avec un niveau de raisonnement xhigh atteint 33,2 %.
GPT-6 Astra en mode low obtient 30,3 %.
Attention, ça ne veut évidemment pas dire que Sol est meilleur qu’Astra dans l’absolu. Les deux modèles ne sont pas utilisés avec le même niveau de raisonnement. OpenAI continue d’ailleurs de présenter Astra comme le meilleur modèle de sa gamme.
Mais ça montre quelque chose d’intéressant : en donnant plus de temps de réflexion à Sol, on peut obtenir de très bonnes performances tout en conservant un coût beaucoup plus faible.
Selon les chiffres publiés par OpenAI, Sol xhigh coûte environ 0,27 dollar par tâche sur ce benchmark.
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Même Luna devient très sérieux pour le développement
Luna est encore plus surprenant.
On pourrait imaginer qu’un modèle à 0,10 dollar le million de tokens soit surtout destiné aux petites tâches rapides. Pourtant, OpenAI lui donne également accès à des niveaux de raisonnement élevés.
Sur DeepSWE 1.1, un benchmark consacré à des tâches complexes de développement logiciel sur de vrais projets, GPT-6 Luna en mode max obtient 66,6 %.
GPT-6 Sol monte à 68,8 %.
OpenAI compare également ces résultats à Claude Opus 5 et Claude Fable 5, avec des coûts annoncés comme nettement inférieurs pour Luna. Comme toujours avec les benchmarks publiés directement par un constructeur, il vaut mieux attendre des tests indépendants pour avoir une vision plus complète.
Mais pour un modèle aussi peu cher, les premiers chiffres sont franchement intéressants.
OpenAI travaille aussi sur le coût des longues conversations
Le prix du token n’est pas la seule optimisation.
OpenAI a également amélioré son système de Prompt Caching avec GPT-6.
Le principe est assez simple : lorsqu’une application réutilise régulièrement le même contexte, le système peut conserver une partie de ces données en cache au lieu de tout retraiter à chaque requête.
Les lectures de tokens déjà mis en cache peuvent bénéficier d’une réduction pouvant atteindre 90 %.
Pour des agents qui travaillent pendant longtemps sur le même projet ou qui conservent de très grosses conversations, ça peut faire une énorme différence sur la facture.
GPT-6 Sol et Luna arrivent déjà dans ChatGPT Work et Codex
GPT-6 Sol et GPT-6 Luna sont disponibles à partir du 22 septembre 2026 dans ChatGPT Work et Codex pour les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu.
Les utilisateurs Free et Go peuvent également accéder à GPT-6 Luna depuis l’application desktop.
Dans l’API, les deux modèles sont disponibles sous les noms gpt-6-sol et gpt-6-luna.
OpenAI précise cependant que leur déploiement dans ChatGPT se fait progressivement. Il est donc possible que tout le monde ne voie pas immédiatement les nouveaux modèles.
Le vrai intérêt de GPT-6 pourrait finalement être Luna
Astra reste évidemment la vitrine technologique d’OpenAI.
Mais pour les développeurs et les entreprises qui font tourner des agents toute la journée, Luna pourrait finalement devenir l’un des modèles les plus intéressants de cette génération.
À 0,10 dollar le million de tokens en entrée, on commence à atteindre des tarifs où utiliser une IA sur énormément de petites tâches devient beaucoup plus facile à justifier.
Et avec Sol entre les deux, OpenAI construit surtout une gamme assez claire : Astra pour chercher le maximum de performances, Sol pour les tâches complexes à grande échelle et Luna lorsque le prix et la vitesse deviennent prioritaires.
Avec tout ça, GPT-6 ne se résume déjà plus à Astra.
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