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OpenAI

GPT-6.1Sol

Une intelligence proche d’Astra à un cinquième du prix

Nous présentons GPT-6.1 Sol, une version améliorée de GPT-6 Sol dont l’intelligence atteint presque celle de GPT-6 Astra pour la programmation agentique, l’utilisation de l’ordinateur et le travail professionnel, à un cinquième des tarifs standard d’Astra pour les tokens d’entrée et de sortie. L’entrée en cache ne coûte que 0,10 $ par million de tokens— soit 95 % de moins que le tarif d’entrée standard et 50 % de moins que le tarif d’entrée en cache de GPT-6 Sol — ce qui offre aux développeurs plus de latitude pour créer et exécuter des agents performants qui réutilisent le contexte d’une requête à l’autre.

  • GPT-6Astra

    Notre modèle le plus intelligent pour les meilleurs résultats.

    entrée
    10,00 $US
    sortie
    50,00 $US
    entrée en cache
    1,00 $US
  • GPT-6.1Sol

    Une intelligence proche d’Astra pour un cinquième du prix.

    entrée
    2,00 $US
    sortie
    10,00 $US
    entrée en cache
    0,10 $US
  • GPT-6Luna

    Un travail quotidien rapide et efficace à grande échelle.

    entrée
    0,10 $US
    sortie
    0,50 $US
    entrée en cache
    0,01 $US

Un Sol plus performant sur toutes les tâches

GPT-6.1 Sol offre un nouvel équilibre entre capacités et coût pour les tâches importantes du quotidien. Il apporte des améliorations majeures par rapport à GPT-6 Sol dans les tâches professionnelles complexes, de l’écriture et du débogage de code à la compréhension de documents et à l’exécution de workflows métier en plusieurs étapes. Sur plusieurs de ces évaluations, il approche les performances de GPT-6 Astra à un coût nettement inférieur.

Programmation

Sur DeepSWE v1.1, qui évalue des tâches complexes d’ingénierie logicielle dans des bases de code réelles, GPT-6.1 Sol égale 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.

Dans DeepSWE 1.1⁠⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre), les agents d’IA accomplissent des tâches originales de génie logiciel de longue durée.

Travail professionnel

Sur GDP.pdf, qui mesure la précision des réponses des modèles à des questions professionnelles à partir de PDF complexes comportant tableaux, graphiques, schémas et mentions en petits caractères, GPT-6.1 Sol dépasse Opus 5.5 avec solutions de repli à moins de la moitié du coût par tâche, sur l’ensemble des réglages de raisonnement testés. Il approche aussi les performances de référence de GPT-6 Astra pour environ un cinquième du coût par tâche.

Dans GDP.pdf⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre), les modèles doivent répondre à des prompts réels sur des PDF complexes issus de workflows professionnels dans les domaines de la finance, de la santé, du droit et de sept autres domaines professionnels.

Sur AutomationBench, qui mesure si les agents exécutent correctement des workflows métier en plusieurs étapes, GPT-6.1 Sol dépasse Opus 5.5 de 2,2 points de pourcentage avec un effort de raisonnement moyen, pour environ un tiers du coût. Ce score dépasse également celui de GPT-6 Sol de 4,8 points de pourcentage avec le même réglage.

Dans AutomationBench 1.0.6⁠⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre), les agents IA sont testés sur des workflows de bout en bout utilisant 47 outils dans la vente, le marketing, les opérations, l’assistance, la finance et les RH. Le point de données de Claude Fable 5.1 sous-estime son coût réel, car il exclut le coût des solutions de repli, utilisées pour environ 40 % des tâches.

Utilisation de l’ordinateur

GPT-6.1 Sol progresse aussi nettement sur les tâches nécessitant d’interagir avec des applications informatiques. Sur le jeu hors ligne d’OSWorld 2.0, qui évalue les agents sur des workflows exigeants d’utilisation de l’ordinateur, GPT-6.1 Sol dépasse GPT-6 Sol de sept points de pourcentage avec un effort de raisonnement maximal, à moins de la moitié du coût. Il se situe à 2,1 points de pourcentage du score d’Astra avec un effort de raisonnement maximal, pour environ un septième du coût par tâche.

Dans OSWorld 2.0⁠⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre), les agents d’IA tentent d’accomplir des processus de longue durée réalisés sur un ordinateur couvrant des tâches quotidiennes et professionnelles. Nous indiquons la récompense partielle obtenue sur l’ensemble hors ligne de la version v2026.08.08.

Recherche scientifique

Sur Terminal-Bench Science 0.1, qui évalue des workflows scientifiques comprenant l’analyse de données, la simulation et la démonstration de théorèmes, GPT-6.1 Sol fait plus que doubler le score de GPT-6 Sol avec un effort de raisonnement maximal, à moins de la moitié du coût par tâche. Avec un effort maximal, GPT-6.1 Sol coûte en moyenne 5,47 $ par tâche, contre 23,21 $ pour Opus 5.5 et 23,80 $ pour Astra, offrant de solides capacités scientifiques à un coût inférieur de plus de 75 % à celui de chacun de ces modèles.

GPT-6 Astra conserve le meilleur score parmi les modèles testés, à 68,1 %, et reste à privilégier pour les tâches de recherche scientifique les plus difficiles.

Dans Terminal-Bench Science 0.1⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre), les agents mènent à bien des flux de travail de recherche scientifique à l’aide de code et d’outils de terminal, notamment en analysant des données, en exécutant des simulations et en ajustant des modèles.

Exactitude factuelle

GPT-6.1 Sol améliore également l’exactitude factuelle sur les prompts difficiles. Sa plus forte amélioration en matière de factualité par rapport à GPT-6 Sol intervient avec un faible effort de raisonnement, où il réduit la part des réponses contenant une erreur factuelle de 11,4 % à 7,7 %, soit une réduction d’environ 32 %. Dans l’ensemble des réglages d’effort de raisonnement testés, son taux d’erreurs ne s’écarte pas de plus de 1,9 point de pourcentage de celui de GPT-6 Astra, pour moins d’un cinquième du coût par tâche.

Cette évaluation mesure la part de réponses contenant au moins une erreur factuelle dans des conversations dé-identifiées où les utilisateurs avaient signalé une erreur d’un modèle antérieur. Ces prompts délibérément difficiles ne sont pas représentatifs de l’usage courant.

Nous évaluons l’exactitude factuelle sur des conversations ChatGPT dé-identifiées dans lesquelles les utilisateurs avaient signalé une erreur factuelle d’un modèle antérieur. Ces conversations propices aux erreurs ne sont pas représentatives de l’usage courant, où les erreurs factuelles sont plus rares.

Déployer GPT-6.1 Sol en toute sécurité

GPT-6.1 Sol progresse nettement par rapport à GPT-6 Sol dans nos évaluations d’alignement, se rapprochant ainsi de GPT-6 Astra.

GPT-6.1 Sol est plus transparent sur ses limites et plus fiable dans le respect de l’intention de l’utilisateur et des contraintes de sécurité. Dans des évaluations exigeantes, il affiche des taux d’échec inférieurs à ceux de GPT-6 Sol sur la transparence concernant les outils de recherche défaillants, le respect des restrictions explicites et la prévention des résultats non autorisés lors de tâches agentiques. Nous n’avons observé aucune tentative de contournement d’un système de contrôle de sécurité automatisé, comme pour GPT-6 Astra et GPT-6 Sol. Vous trouverez tous les détails dans l’addendum à la fiche système de GPT-6.1 Sol⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre).

Les évaluations ci-dessous testent délibérément des situations difficiles et ne mesurent pas les taux d’échec en usage courant.

Tarifs et disponibilité

GPT-6.1 Sol est disponible dès aujourd’hui pour tous les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex. GPT-6.1 Sol n’est pas encore disponible dans Chat. Les développeurs peuvent également y accéder via l’API OpenAI sous le nom gpt-6.1-sol. Ses tarifs API standard sont de 2 $ par million de tokens d’entrée, 0,10 $ par million de tokens d’entrée en cache et 10 $ par million de tokens de sortie. Dans les prochains jours, nous proposerons également GPT-6.1 Sol Ultrarapide⁠, avec une vitesse de génération de tokens jusqu’à huit fois supérieure à sa vitesse standard dans Codex.

Auteur

OpenAI

Les évaluations de GPT ont été effectuées dans notre environnement de recherche ou via notre API, qui peuvent produire des résultats légèrement différents de ceux de ChatGPT en production en raison de différences dans les prompts système, les outils disponibles, les niveaux d’effort, etc. Les évaluations des modèles concurrents proviennent de rapports publics.