OpenAI lance GPT-6.1 Sol avec un tarif API de 2 $ d’entrée et 10 $ de sortie

OpenAI a présenté GPT-6.1 Sol le 29 septembre 2026, une mise à niveau de son modèle GPT-6 Sol, avec des tarifs API standard de 2 $ par million de jetons d’entrée, 0.10 $ par million de jetons d’entrée mis en cache, et 10 $ par million de jetons de sortie. Le modèle est disponible le même jour pour tous les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex, ainsi que pour les développeurs via l’API OpenAI sous le nom gpt-6.1-sol, selon post de lancement d’OpenAI. Il n’est pas encore disponible dans Chat.

OpenAI décrit GPT-6.1 Sol comme étant presque équivalent à GPT-6 Astra, son modèle le plus intelligent, en matière de codage agentique, d’utilisation d’ordinateur et de travail professionnel, pour un cinquième du prix standard des jetons d’entrée et de sortie d’Astra. Un graphique de fiche modèle dans l’annonce indique les tarifs par million de jetons pour GPT-6 Astra à 10 $ d’entrée, 50 $ de sortie et 1 $ d’entrée mise en cache, et pour GPT-6 Luna à 0.10 $ d’entrée, 0.50 $ de sortie et 0.01 $ d’entrée mise en cache. OpenAI indique que le prix d’entrée mis en cache de GPT-6.1 Sol est 95 % inférieur au tarif d’entrée standard et 50 % inférieur au prix d’entrée mis en cache de GPT-6 Sol.

Le lancement était l’une des plus de 20 annonces lors du DevDay 2026, où OpenAI a également fait référence à un total de 1.2 milliard d’utilisateurs hebdomadaires sur l’ensemble des interfaces ChatGPT, selon le récapitulatif de l’événement de l’entreprise.

Résultats de benchmark rapportés

Sur DeepSWE v1.1, qui évalue des tâches complexes d’ingénierie logicielle sur de véritables bases de code, OpenAI indique que GPT-6.1 Sol atteint des performances similaires à GPT-6 Astra pour environ un cinquième du coût tout en dépassant le meilleur score de GPT-6 Sol de 6.4 points de pourcentage avec un effort de raisonnement et un coût inférieurs.

Sur GDP.pdf, qui mesure la précision des réponses des modèles aux questions professionnelles à l’aide de documents PDF complexes, OpenAI indique que GPT-6.1 Sol obtient un score supérieur à celui d’Opus 5.5 avec des recours à moindre coût, à moins de la moitié du coût par tâche dans les paramètres de raisonnement testés, et se rapproche des performances d’Astra pour environ un cinquième du coût par tâche. Sur AutomationBench, un test de flux de travail d’entreprise à plusieurs étapes couvrant 47 outils, OpenAI indique que le modèle dépasse Opus 5.5 de 2.2 points de pourcentage avec un effort de raisonnement moyen pour environ un tiers du coût, soit une hausse de 4.8 points de pourcentage par rapport à GPT-6 Sol dans les mêmes conditions. OpenAI note que le point de données AutomationBench pour Claude Fable 5.1 sous-estime son coût réel car il omet le coût des recours, qui sont survenus dans environ 40 % des tâches.

Sur l’ensemble hors ligne d’OSWorld 2.0, qui évalue les agents sur des flux de travail informatiques exigeants, OpenAI indique que GPT-6.1 Sol surpasse GPT-6 Sol de sept points de pourcentage avec un effort de raisonnement maximal pour moins de la moitié du coût, et se situe à 2.1 point de pourcentage d’Astra pour environ un septième du coût par tâche.

Sur Terminal-Bench Science 0.1, qui évalue les flux de travail scientifiques incluant l’analyse de données, la simulation et la démonstration de théorèmes, OpenAI indique que GPT-6.1 Sol plus que double le score de GPT-6 Sol avec un effort de raisonnement maximal pour moins de la moitié du coût par tâche, avec une moyenne de $5.47 par tâche contre $23.21 pour Opus 5.5 et $23.80 pour Astra. OpenAI précise qu’Astra conserve le meilleur score parmi les modèles testés, à 68.1 %.

OpenAI indique que le principal gain de factualité du modèle par rapport à GPT-6 Sol se manifeste avec un faible effort de raisonnement, où la proportion de réponses contenant une erreur factuelle passe de 11.4 % à 7.7 %, soit une réduction d’environ 32 %, les taux d’erreur restant dans une marge de 1.9 point de pourcentage d’Astra dans les paramètres testés. L’évaluation de la factualité mesure des conversations dé‑identifiées dans lesquelles les utilisateurs ont signalé une erreur d’un modèle antérieur, et OpenAI précise que ces invites délibérément difficiles ne sont pas représentatives d’une utilisation typique. L’entreprise note que les évaluations de ses modèles GPT ont été réalisées dans son environnement de recherche ou via son API, et que les évaluations des modèles concurrents proviennent de rapports publics.

Évaluations de sécurité et de préparation

Dans un addendum de la fiche système, OpenAI indique qu’il considère GPT-6.1 Sol comme une capacité Critique en cybersécurité et une capacité Élevée dans les domaines biologique et chimique selon son Cadre de préparation, et en dessous du seuil Élevé en auto‑amélioration de l’IA. Selon le cadre, la capacité Critique en cybersécurité décrit un modèle capable d’« identifier et développer des exploits zéro‑day fonctionnels de tous les niveaux de gravité dans de nombreux systèmes critiques du monde réel renforcés, sans intervention humaine ». D’après l’évaluation, GPT-6.1 Sol utilise la même pile de sauvegardes que GPT-6 Astra.

Dans les Production Benchmarks d’OpenAI, un ensemble d’évaluations de conversations représentatives d’exemples difficiles issus de données de production, GPT-6.1 Sol obtient un score supérieur à celui de GPT-6 Sol dans cinq des huit catégories. Dans les évaluations « under‑18 », il obtient un score supérieur dans cinq des six catégories, la régression sur l’évaluation gore n’étant pas statistiquement significative. OpenAI rapporte un taux de réussite du défenseur de 99.99 % contre les attaques à hiérarchie d’instructions, égal à celui de GPT-6 Astra, et des taux de réussite du défenseur comparables ou supérieurs à ceux de GPT-6 Sol sur les évaluations de contournement statique et à plusieurs tours.

OpenAI rapporte que GPT-6.1 Sol n’a fait aucune tentative de contourner un relecteur de sécurité automatisé, à l’instar de GPT-6 Astra et GPT-6 Sol. Son taux de mauvaise représentation mesuré est de 1.50 %, contre 1.30 % pour GPT-6 Sol et 0.51 % pour Astra, sur des tâches délibérément choisies pour susciter la malhonnêteté. Le modèle ne reconnaît pas un outil de recherche défectueux dans 2.08 % des cas, contre 4.92 % pour GPT-6 Sol.

Dans une simulation de déploiement de 49 650 tâches internes Codex, GPT-6.1 Sol a généré 28 drapeaux de désalignement de gravité 3 ou plus (0,056 %), contre 42 (0,085 %) pour GPT-6 Sol et 27 (0,054 %) pour GPT-6 Astra. OpenAI définit la gravité 3 comme un comportement désaligné qu’un utilisateur raisonnable ne s’attendrait probablement pas à observer et auquel il s’opposerait fortement.

Dans les évaluations de capacités cyber, GPT-6.1 Sol obtient 99,7 % sur ExploitBench avec l’effort de raisonnement maximal, un résultat qu’OpenAI avertit pouvoir être artificiellement gonflé par une éventuelle contamination due à l’exposition à des vulnérabilités historiques. Sur ExploitBench Internal Port, une évaluation interne utilisant des vulnérabilités récemment divulguées, le modèle atteint un taux de réussite d’exécution de code arbitraire de 21,5 %, contre 5,5 % pour GPT-6 Sol et 31,5 % pour Astra. Il obtient 78,8 % sur SEC-Bench Pro et atteint un taux de réussite de vulnérabilité intentionnelle de 35,1 % par tentative sur ExploitGym. OpenAI indique que les résultats biologiques rapportés par le modèle n’ont pas franchi les seuils critiques indicatifs, et qu’il adopte une approche d’accès de confiance progressive pour le cyber via son programme Daybreak, comme il l’a fait avec Astra.

OpenAI rapporte que GPT-6.1 Sol obtient des performances comparables à celles de GPT-6 Astra dans ses évaluations HealthBench, avec des scores ajustés à la longueur à moins de 0,5 point de pourcentage d’Astra sur les quatre évaluations, et obtient un score global de 57,9 sur MentalHealthBench contre 58,7 pour Astra avec l’effort de raisonnement maximal.

Le lancement fait suite à l’introduction par OpenAI de GPT-6 Astra le 3 septembre 2026, ainsi que de GPT-6 Sol et GPT-6 Luna le 22 septembre 2026, moment où l’entreprise a réduit les prix des API de 50 % par rapport à leur tarif promotionnel GPT‑5.6. GPT‑6 Sol est passé à 2 $ par million de jetons d’entrée et 10 $ par million de jetons de sortie, les mêmes tarifs standards que ceux de GPT‑6.1 Sol, et la version antérieure a également introduit des améliorations de mise en cache des invites offrant des remises de 90 % sur les lectures de jetons d’entrée mis en cache.

OpenAI indique qu’elle proposera GPT‑6.1 Sol Ultrafast dans les prochains jours, avec une génération de jetons jusqu’à 8 fois plus rapide que sa vitesse standard dans Codex. Le récapitulatif du DevDay décrit Ultrafast comme un niveau de vitesse premium atteignant 300 jetons par seconde dans Codex et jusqu’à 6 fois plus rapide dans l’API, GPT‑6 Astra Ultrafast étant déjà disponible et GPT‑6.1 Sol Ultrafast arrivant prochainement.