GPT-6.1 Sol se rapproche d’Astra à moindre coût par tâche

GPT-6.1 Sol est sorti le 29 septembre 2026, et les résultats indépendants me donnent une raison plus nette de l’essayer que la précédente sortie de Sol. Artificial Analysis le place près de GPT-6 Astra dans ses tests d’intelligence, avec un coût mesuré par tâche bien inférieur. C’est utile même si les tarifs des entrées sans cache et des sorties n’ont pas baissé. [1] [3] [4] [5]

Que montrent les benchmarks de GPT-6.1 Sol ?

Le passage de Sol 6 à Sol 6.1 apporte davantage que la précédente sortie de Sol. Dans l’Intelligence Index v4.3.2 actuel d’Artificial Analysis, le score arrondi passe de 48 à 52 à effort maximal. Astra reste légèrement devant, à 53. Les trois lignes ci-dessous proviennent de la même version actuelle de l’évaluation. [4] [5] [6]

Sol 6.1 se rapproche d’Astra dans cette comparaison tout en coûtant environ 78 % de moins par tâche du benchmark. J’ai calculé ce pourcentage à partir de 0,72 et 3,26 dollars. Cela explique mon intérêt pour cette sortie : le modèle moins cher approche le résultat agrégé du modèle plus performant sans nécessiter les mêmes dépenses mesurées.

L’indice couvre dix évaluations, principalement en anglais et sur du texte. Artificial Analysis pondère le travail des agents, la programmation, le raisonnement scientifique et les tâches générales, tandis que les capacités visuelles et multilingues sont mesurées séparément. Un point d’écart entre des scores agrégés et arrondis ne suffit pas à rendre les modèles interchangeables pour chaque travail. [7]

La mesure du coût apporte aussi davantage qu’une simple comparaison des prix par token. Artificial Analysis combine les tokens réellement utilisés avec les tarifs et les taux de succès habituels du cache, puis pondère les résultats entre les tâches. Elle prend donc en compte une partie du travail supplémentaire que le modèle choisit d’effectuer. C’est la distinction que j’explique dans mon analyse des limites des benchmarks d’IA pour mesurer la qualité pratique d’un modèle : les tâches de l’évaluateur doivent ressembler au travail que vous voulez accomplir. [7]

GPT-6.1 Sol est-il moins cher que GPT-6 Sol ?

Les prix des entrées sans cache et des sorties restent inchangés, mais le coût mesuré par tâche diminue dans la série de tests d’Artificial Analysis. OpenAI affiche 2 dollars par million de tokens d’entrée sans cache et 10 dollars par million de tokens de sortie pour Sol 6.1, lorsque l’entrée ne dépasse pas 272 000 tokens. Les lectures du cache deviennent bien moins chères : 0,10 dollar par million de tokens, soit la moitié du tarif de Sol 6 pour le cache. Les entrées plus longues relèvent d’un autre palier tarifaire. [1] [3]

Une requête hypothétique avec 100 000 tokens d’entrée sans cache et 10 000 tokens de sortie coûte 0,30 dollar à ces tarifs standard. Le calcul est identique pour Sol 6. Il ne dit pas combien de tokens le nouveau modèle utilise pour terminer la requête, et c’est là que le résultat indépendant sur le coût devient intéressant.

Les tests de sortie d’OpenAI vont dans le même sens. L’entreprise indique que Sol 6.1 égale Astra sur DeepSWE 1.1 pour environ un cinquième du coût par tâche. Ce sont les résultats d’OpenAI, obtenus avec sa propre configuration d’évaluation, et l’annonce précise que les résultats dans l’environnement de recherche peuvent différer de ceux de ChatGPT. Je me servirais de cette affirmation pour choisir un test, puis de la comparaison indépendante pour effectuer une deuxième vérification. [1]

L’argument est différent de celui de la baisse des prix de GPT-6 Sol et Luna. Cette sortie avait réduit le prix de chaque token. Sol 6.1 doit maintenant démontrer que ces tokens permettent de produire un meilleur travail qui passe la revue.

Où utiliser Sol 6.1, et qu’a testé Reddit ?

La sortie d’OpenAI concerne ChatGPT Work, Codex et l’API, avec un déploiement progressif dans les offres payantes. Sol 6.1 n’arrive pas dans le Chat habituel au lancement. L’identifiant du modèle dans l’API est gpt-6.1-sol ; sa page officielle indique une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de sortie. [1] [2]

Le fil r/ChatGPT du jour de la sortie sert surtout à documenter les attentes. Un commentaire demande si quelqu’un a accès au modèle, tandis qu’un autre remet en question les benchmarks spécialisés de l’annonce. La discussion consultée ne fournissait pas de comparaison de Sol 6.1 fondée sur une expérience directe vérifiée. Je n’ai pas non plus réalisé de comparaison contrôlée pour cet article. [8]

Cela permettrait aussi de vérifier si le nouveau modèle évite la sur-ingénierie que j’ai observée avec GPT-5.6 Sol. La prochaine mesure utile est le coût d’une modification que je peux fusionner, y compris le temps passé à la corriger.