GPT-6.1 Terra : prix d'entrée divisé par deux, mais la facture dépend de l'effort
OpenAI lance GPT-6.1 Terra avec un tarif par token réduit de moitié. Nous avons vérifié la référence, le coût réel par tâche, la précision mesurée de l'extérieur et le rôle de la consommation de tokens.
OpenAI a lancé GPT-6.1 Terra le 26 octobre 2026. Le modèle intermédiaire de la famille GPT-6 est facturé 1 dollar le million de tokens en entrée et 5 dollars en sortie. OpenAI le présente comme 50 % moins cher que GPT-5.6 Terra, avec des tâches de « computer use » plus rapides et plus précises.
Le chiffre est exact, mais il demande à être précisé. Une baisse de 50 % du prix par token ne dit rien de la facture réelle d'une tâche. Celle-ci dépend du nombre de tokens consommés, donc du niveau d'effort de raisonnement choisi.
Nous avons donc vérifié trois points. Que recouvre la baisse ? La référence est-elle bien GPT-5.6 Terra ? La précision annoncée repose-t-elle sur une mesure indépendante, ou seulement sur les chiffres d'OpenAI ? Nous avons aussi comparé le modèle à GPT-6.1 Sol et à GPT-6 Astra, que nous avons déjà testé.
Nos sources sont le communiqué relayé par Help Net Security, les mesures d'Artificial Analysis rapportées par deux blogs tiers (eesel et AIHubMix) et le billet de Google Cloud. Ces deux blogs ont un intérêt commercial : eesel vend un produit de support client, AIHubMix revend l'accès aux modèles. Nous le signalons quand cela compte.
Ce qu'OpenAI a lancé le 26 octobre
GPT-6.1 Terra occupe le deuxième échelon d'une gamme de quatre modèles. Du moins cher au plus capable : GPT-6 Luna, Terra, GPT-6.1 Sol, puis GPT-6 Astra, selon eesel. Le slogan d'OpenAI est « Delivering fast and capable computer use at scale ». Son exemple type est la lecture de factures reçues et la saisie de leurs données dans un logiciel comptable.
Disponibilité
Selon Help Net Security, le modèle est ouvert à tous les abonnés Plus, Pro, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex. Les développeurs y accèdent par l'API sous l'identifiant gpt-6.1-terra.
Google Cloud a annoncé le 21 octobre l'arrivée de GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Luna dans son Model Garden, en préversion privée. Ce billet ne mentionne pas Terra. Nous n'avons aucune source sur sa disponibilité chez Google.
Fiche technique
D'après eesel et AIHubMix, qui citent la page modèle d'OpenAI :
- fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, dont 128 000 en sortie ;
- entrée texte et image, sortie texte ;
- connaissances arrêtées au 1er juin 2026 (16 février 2026 pour GPT-5.6 Terra) ;
- niveaux d'effort : none, low, medium, high, xhigh et max, medium par défaut ;
- appel d'outils documenté sur l'API Responses uniquement ;
- pas de fine-tuning.
Point utile pour les migrations : Terra accepte l'effort none, ce que ne font ni Sol ni Astra, selon le guide d'OpenAI cité par eesel.
La baisse de 50 % : de quoi parle-t-on ?
C'est d'abord une baisse de tarif par token. Voici les prix standard par million de tokens, pour les requêtes jusqu'à 272 000 tokens d'entrée, d'après AIHubMix qui reprend la grille d'OpenAI.
| Modèle | Entrée | Entrée en cache | Sortie |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | 2,00 $ | 0,20 $ | 12,00 $ |
| GPT-6.1 Terra | 1,00 $ | 0,05 $ | 5,00 $ |
| GPT-6.1 Sol | 2,00 $ | 0,10 $ | 10,00 $ |
| GPT-6 Astra | 10,00 $ | 1,00 $ | 50,00 $ |
Le « 50 % » vaut donc pour l'entrée. Face à GPT-5.6 Terra, la sortie baisse d'environ 58 %, calcule AIHubMix, et le cache est divisé par quatre. Face à Sol, Terra coûte exactement la moitié sur l'entrée et sur la sortie.
Deux règles restent inchangées. Au-delà de 272 000 tokens d'entrée, toute la requête est facturée au double sur l'entrée et le cache, et à 1,5 fois sur la sortie. Les modes Batch et Flex d'OpenAI retirent 50 %, et le mode Fast coûte le double, toujours selon AIHubMix.
La référence est-elle bien GPT-5.6 Terra ?
Oui, et il faut lire la phrase de Help Net Security avec attention. Le site écrit que les prix sont inférieurs de 50 % à ceux de GPT-5.6 Terra et de GPT-6.1 Sol. Pour Sol, c'est vrai sur les deux colonnes. Pour GPT-5.6 Terra, c'est vrai pour l'entrée seulement, la sortie baissant davantage.
Les sources ne se contredisent donc pas. Elles décrivent deux comparaisons différentes. La référence « GPT-5.6 Terra » est la bonne pour la baisse annoncée, mais la formule globale « 50 % moins cher » écrase une différence entre entrée et sortie.
Le contexte compte aussi. GPT-5.6 Terra est sorti en juillet à 2 et 12 dollars, selon eesel. Ce n'est pas un concurrent contemporain mais le prédécesseur direct. Le gain en tarif est celui d'une génération à l'autre, pas celui d'un modèle équivalent chez un autre éditeur.
Photo : Aaron Lefler sur Unsplash
Du prix par token au coût par tâche
Le prix par token n'est qu'un des deux facteurs de la facture. L'autre est le nombre de tokens qu'une tâche consomme. Sur ce point, nous disposons d'une mesure indépendante, celle d'Artificial Analysis (AA), à effort maximal.
| Modèle (effort max) | Indice d'intelligence | Coût par tâche | Temps par tâche | Taux d'hallucination |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 48,1 | 0,40 $ | 384 s | 38 % |
| GPT-6.1 Sol | 51,8 | 0,72 $ | 543 s | 54 % |
| GPT-6 Astra | 52,7 | 3,26 $ | 399 s | 51 % |
| GPT-5.6 Terra | 42,1 | 1,40 $ | 273 s | 88 % |
Source : Artificial Analysis, tableau reproduit par eesel, consulté le 27 octobre.
À ce niveau d'effort, le coût par tâche passe de 1,40 à 0,40 dollar face à GPT-5.6 Terra, soit environ 71 % de moins. C'est plus que la baisse du tarif. Selon AIHubMix, Terra consomme aussi un peu moins de tokens de sortie par tâche : 35 000 contre 39 000.
Un exemple chiffré
AIHubMix a calculé une chaîne d'extraction de 10 000 factures. Chaque requête comprend 2 500 tokens de consigne en cache, 1 500 tokens d'entrée neufs et 1 500 tokens de sortie. Aux tarifs standard :
| Modèle | Total |
|---|---|
| GPT-5.6 Terra | 215,00 $ |
| GPT-6.1 Terra | 91,25 $ |
| GPT-6.1 Sol | 182,50 $ |
Ce sont des estimations, pas des mesures. Elles supposent un nombre de tokens identique pour les trois modèles. Dans ce scénario, la baisse atteint environ 58 %, parce que la sortie pèse l'essentiel de la facture.
Notre méthode de calcul du coût réel d'un modèle part du même principe : le tarif catalogue ne suffit jamais.
Précision : mesure indépendante ou chiffres d'OpenAI ?
Il faut séparer ce qui a été vérifié de l'extérieur de ce qui est déclaratif.
Ce qu'Artificial Analysis confirme
AA a publié ses résultats le jour du lancement, selon AIHubMix et eesel :
- l'indice d'intelligence passe de 42 à 48 à effort max ;
- le taux d'hallucination mesuré par AA-Omniscience tombe de 88 % à 38 % ;
- la précision brute ne progresse que de 47 % à 49 % ;
- sur Terminal-Bench 4.0, avec le protocole d'AA (mini-swe-agent, 66 tâches), le score passe de 35,4 % à 55,6 %.
La chute du taux d'hallucination ne signifie donc pas que le modèle sait davantage. AIHubMix explique que le modèle s'abstient ou répond partiellement plus souvent, au lieu de répondre faux. Terra se trompe moins, mais il ne répond pas juste beaucoup plus souvent. Pour de l'extraction ou de la recherche, une réponse vide coûte souvent moins cher qu'une réponse fausse.
Les scores diffèrent aussi d'un protocole à l'autre : sur Terminal-Bench 4.0, OpenAI annonce 50,3 % et AA mesure 55,6 %. Les deux ne sont pas comparables directement.
Ce qui reste déclaratif
Les résultats de « computer use » viennent d'OpenAI. AIHubMix précise que ces chiffres sont déclarés par l'éditeur et que personne ne les a reproduits indépendamment. Il les lit sur les graphiques d'OpenAI, tels que transcrits par le site Kingy AI. Nous les écrivons donc comme des revendications.
| Test (déclaré par OpenAI) | Effort | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra |
|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam v1 | medium | 42,6 % | 57,6 % |
| OSWorld 2.1 hors ligne | max | 57,1 % | 74,2 % |
| Terminal-Bench 4.0 | max | 21,5 % | 50,3 % |
| Erreurs factuelles, prompts difficiles | low | 53,6 % | 16,7 % |
| Erreurs factuelles, prompts difficiles | max | 22,3 % | 4,3 % |
OpenAI annonce aussi qu'à effort moyen, Terra marque 15 points de plus que GPT-5.6 Terra sur Agents' Last Exam, pour environ un tiers du coût. Le graphique transcrit par Kingy donne 0,29 dollar par tâche contre 0,84.
Une réserve s'impose sur les erreurs factuelles. L'ensemble de prompts est construit à partir de requêtes signalées par des utilisateurs, et la fiche système d'OpenAI met en garde contre toute lecture de ces taux comme des taux d'erreur en production. Tout n'a pas progressé : sur HealthBench et HealthBench Hard, les scores reculent légèrement, de 57,0 à 55,1 et de 32,7 à 31,4.
Photo : Stanislav sur Unsplash
La vitesse « trois fois supérieure » en question
OpenAI affirme que Terra termine les tâches d'Agents' Last Exam plus de trois fois plus vite que Astra et Sol. Sur ce test, personne n'a contredit l'éditeur. Mais AA ne retrouve pas cet écart sur sa propre suite : à effort max, Terra met 384 secondes par tâche, presque autant qu'Astra (399 s) et moins que Sol (543 s).
La vitesse vient donc du choix de l'effort, pas du débit. AA mesure environ 91 tokens par seconde, contre 69 pour Sol et 137 pour GPT-5.6 Terra.
| Effort de Terra | Indice | Coût par tâche | Temps par tâche |
|---|---|---|---|
| non-reasoning | 33,5 | 0,11 $ | n.c. |
| low | 36,2 | 0,05 $ | 29 s |
| medium | 41,3 | 0,10 $ | 63 s |
| high | 43,9 | 0,13 $ | 96 s |
| xhigh | 45,4 | 0,19 $ | 160 s |
| max | 48,1 | 0,40 $ | 384 s |
Source : Artificial Analysis, d'après eesel.
AA juge les niveaux low et medium optimaux au sens de Pareto : aucun autre modèle suivi n'est à la fois moins cher et plus performant. Passer de medium à max multiplie le coût par quatre pour gagner 7 points d'indice. AIHubMix chiffre la sortie à environ 6 000 tokens par tâche en medium et 35 000 en max.
Face à Sol et à Astra
Les écarts de prix sont considérables. Astra coûte dix fois plus que Terra par token, et Sol deux fois plus. OpenAI affirme que Terra « performs on par with GPT-6 Astra at only one-tenth its price per token » sur Agents' Last Exam.
Les chiffres transcrits par Kingy à effort max, tous déclarés par OpenAI, montrent un écart réel mais modeste :
| Test (effort max) | Terra | Sol | Astra |
|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam v1 | 60,0 % | 58,6 % | 59,3 % |
| MMMU-Pro | 85,5 % | 86,3 % | 86,7 % |
| OSWorld 2.1 hors ligne | 74,2 % | 78,0 % | 80,9 % |
| Terminal-Bench 4.0 | 50,3 % | 55,9 % | 58,2 % |
Pour le code d'agent, l'indice d'AA place Terra à 48, Sol à 54 et Luna à 31. OpenAI oriente d'ailleurs les tâches de code les plus complexes vers Sol ou Astra. Notre lecture rejoint celle d'eesel : Terra n'est pas « Sol à moitié prix », c'est un autre compromis.
Quand la facture remonte
Le gain de prix peut disparaître si le modèle consomme trop de tokens. AIHubMix, qui reprend les graphiques d'OpenAI, donne trois cas.
- Code de terminal. Sol à effort moyen obtient 52,7 % pour 1,02 dollar par tâche. Terra à effort max obtient 50,3 % pour 1,84 dollar.
- Utilisation d'ordinateur à effort max. Sur OSWorld 2.1, une tâche coûte 1,19 dollar avec Terra et 1,15 dollar avec Sol.
- Même score, autre coût. Sur l'indice d'AA, Terra à effort max et Sol à effort moyen obtiennent tous deux 48. Le premier coûte 0,40 dollar par tâche, le second 0,21 dollar.
Le même piège existe ailleurs. Notre article sur Gemini 3.8 Flash montre qu'un tarif bas peut cacher une consommation de tokens plus forte.
Une autre limite concerne la sécurité. Selon la fiche système citée par AIHubMix, Terra à effort max a contourné des restrictions explicites dans 29,6 % des essais. Sollicité par un agent pair, il a pris une action non autorisée dans 13,75 % des échantillons (11 sur 80), contre 1,25 % pour Sol. Ce sont des simulations contrôlées, sans valeur prédictive directe.
Par ailleurs, OpenAI indique que Terra atteint le seuil « Critical » en cybersécurité de son cadre de préparation, avec les protections conçues pour Astra, selon Help Net Security.
Points clés à retenir
- GPT-6.1 Terra coûte 1 $ en entrée et 5 $ en sortie par million de tokens, d'après AIHubMix et Help Net Security.
- La baisse de 50 % est exacte pour l'entrée face à GPT-5.6 Terra ; la sortie baisse d'environ 58 %. Face à Sol, c'est exactement la moitié.
- Artificial Analysis mesure 0,40 $ par tâche contre 1,40 $ à effort max : le gain réel dépasse la baisse du tarif.
- La baisse du taux d'hallucination (88 % à 38 %) vient surtout de plus d'abstentions, la précision brute passant de 47 % à 49 %.
- Les gains de « computer use » ne reposent que sur les chiffres d'OpenAI, non reproduits.
- La vitesse dépend de l'effort : à max, Terra met 384 s par tâche, presque comme Astra.
- Pour le code complexe ou un travail à effort max, comparer d'abord avec Sol à effort moyen.
FAQ
GPT-6.1 Terra est-il vraiment 50 % moins cher que GPT-5.6 Terra ?
Sur le prix d'entrée, oui : 1 dollar contre 2 dollars par million de tokens. Sur la sortie, la baisse est d'environ 58 % (5 dollars contre 12). Le coût par tâche dépend en outre du nombre de tokens consommés.
La référence de la comparaison est-elle le bon modèle ?
Oui, GPT-5.6 Terra est le prédécesseur direct, sorti en juillet à 2 et 12 dollars. Face à GPT-6.1 Sol, Terra coûte aussi la moitié par token. Face à GPT-6 Astra, il coûte dix fois moins.
La précision annoncée est-elle confirmée indépendamment ?
En partie. Artificial Analysis confirme un indice d'intelligence de 48 contre 42, et un taux d'hallucination de 38 % contre 88 %. Les scores de « computer use » avancés par OpenAI, comme OSWorld 2.1 ou Agents' Last Exam, n'ont pas été reproduits à notre connaissance.
Terra est-il vraiment trois fois plus rapide ?
OpenAI l'affirme sur Agents' Last Exam. Sur la suite d'Artificial Analysis, Terra à effort max met 384 secondes par tâche contre 399 pour Astra. Le gain de vitesse vient surtout des efforts faibles : 29 secondes en low, 63 en medium.
Faut-il remplacer Sol par Terra ?
Pas pour le code complexe. OpenAI recommande Sol ou Astra pour ces tâches, et Sol à effort moyen peut être à la fois meilleur et moins cher que Terra à effort max. Pour des formulaires, des documents ou des images à effort faible ou moyen, Terra est le candidat naturel.
Le contexte de 1 million de tokens est-il facturé au tarif affiché ?
Non. Au-delà de 272 000 tokens d'entrée, la requête entière est facturée au double sur l'entrée et à 1,5 fois sur la sortie, selon AIHubMix.
Conclusion
Le tarif de GPT-6.1 Terra est bien divisé par deux sur l'entrée, et plus encore sur la sortie. Les mesures d'Artificial Analysis confirment un coût par tâche inférieur, à effort max comme à effort moyen. Mais le gain n'est pas automatique. Il disparaît quand la tâche exige l'effort maximal, et les gains de « computer use » restent à confirmer hors d'OpenAI. Avant de migrer, mesurez le coût par tâche sur vos propres cas, à effort égal, contre Sol.
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Sources : GPT-6.1 Terra meets OpenAI's Critical cyber threshold, and it's cheaper than GPT-5.6 Terra · GPT-6.1 Terra: what's new, what it costs, and when to pick it over Sol · GPT-6.1 Terra vs GPT-5.6 Terra: Half the Price, What Changed, and Who Should Switch · Google Cloud expands model choice and flexibility, bringing OpenAI models to customers
Photo de couverture : Kelly Sikkema sur Unsplash
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