OpenAI GPT-6 réduit de moitié les coûts des jetons sur l'ensemble des benchmarks, tandis que Sol et Luna rejoignent le projet

Selon Artificial Analysis, le GPT-6 Sol (max) se classe en tête des modèles en termes d’intelligence, au prix de 48 dollars. Crédit photo : Getty Images

Après le lancement par OpenAI des modèles GPT-6 Sol et Luna, Matt Weaver, responsable de l’ingénierie des solutions, a expliqué à AI Magazine en quoi ces nouveaux modèles offrent aux entreprises une flexibilité opérationnelle accrue.

OpenAI a récemment dévoilé GPT-6 Astra, le décrivant comme « le modèle le plus intelligent et le mieux aligné au monde ». Le laboratoire d’IA a ensuite annoncé GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, des variantes économiques entraînées à l’aide de méthodologies similaires à celles de GPT-6 Astra, son modèle phare.

Face aux inquiétudes croissantes liées à la hausse des coûts d’utilisation des jetons, les entreprises spécialisées dans l’IA se livrent à une concurrence de plus en plus acharnée sur les prix, d’autant plus que les modèles chinois à poids ouvert menacent de capter la clientèle des entreprises.

Le cabinet d’analyse comparative Artificial Analysis affirme que les modèles GPT-6 Sol et Luna « repoussent les limites de la rentabilité » en réduisant les coûts de moitié par rapport aux modèles GPT-5.6 Sol et Luna.

Matt Weaver, responsable de l’ingénierie des solutions chez OpenAI, a déclaré à AI Magazine : « Avec GPT-6 Sol et Luna, nous offrons aux entreprises davantage de flexibilité pour adapter le modèle à leurs besoins. »

Matt Weaver, responsable de l’ingénierie des solutions chez OpenAI. Crédit photo : Matt Weaver/LinkedIn

Aligner les modèles sur les flux de travail

OpenAI affirme que ses modèles GPT-6 sont à la pointe en matière de rapport coût-performance, offrant des capacités exceptionnelles à tous les niveaux grâce à une infrastructure conçue pour un déploiement efficace à grande échelle.

L’entreprise souligne que les avancées en matière de mise en cache et d’inférence permettent de proposer ces modèles à moindre coût, les économies réalisées étant directement répercutées sur les utilisateurs grâce à une réduction de 50 % des tarifs de l’API pour Sol et Luna par rapport aux tarifs promotionnels du GPT-5.6.

Expliquant les rôles distincts de chaque modèle d’IA, Matt ajoute : « GPT-6 Astra est destiné aux projets les plus exigeants, où une capacité maximale est essentielle.

Matt explique : « GPT-6 Sol est conçu pour des tâches professionnelles complexes, notamment des flux de travail métier complexes et le codage, tandis que GPT-6 Luna offre une solution plus efficace pour des tâches bien définies et à haut volume, telles que la synthèse de documents ou l’extraction d’informations.

« Sol et Luna transposent les avancées d’Astra en matière de travail professionnel, d’exactitude factuelle, de codage et d’utilisation informatique dans des modèles plus rapides et plus abordables. Alors que l’IA passe du stade expérimental à celui des opérations métier essentielles, il est crucial de choisir le modèle adapté à chaque type de tâche.

« Notre objectif est de rendre l’IA avancée accessible à toutes les organisations, en aidant les équipes à agir plus rapidement, à prendre de meilleures décisions et à consacrer davantage de temps à des tâches à forte valeur ajoutée. »

Faits marquants

• OpenAI a réduit de 50 % les tarifs de l’API pour GPT-6 Sol et Luna par rapport à ceux de GPT-5.6
• GPT-6 Sol surpasse Claude Opus 5 sur AutomationBench pour un coût représentant seulement 9 % de celui de ce dernier
• GPT-6 Sol (max) atteint des vitesses de sortie de 131 tokens par seconde
• Les coûts par tâche de l’Intelligence Index ont baissé à 1,06 dollar américain pour Sol et à 0,07 dollar américain pour Luna
• GPT-6 Sol et Luna affichent tous deux une réduction des « hallucinations » sur le benchmark AA-Omniscience.

Analyse des performances des modèles

OpenAI souligne que sur AutomationBench, un test de flux de travail métier couvrant diverses applications, GPT-6 Sol, réglé sur un niveau d’effort « xhigh », surpasse Claude Opus 5, réglé sur un niveau d’effort « max », pour un coût par tâche représentant seulement 9 % de celui d’Opus 5.

À un niveau d’effort « high », GPT-6 Luna améliore les performances de son prédécesseur de 5,4 points de pourcentage, pour un coût par tâche inférieur de 58 %, note la société.

OpenAI souligne que sur « Agents’ Last Exam », qui évalue les agents sur des flux de travail professionnels complexes, GPT-6 Sol à effort « max » obtient un score de 56,4 %, dépassant le meilleur score de Claude Opus 5 dans cette évaluation, pour un coût par tâche inférieur de 61 %.

L’entreprise note que sur FrontierCode, qui évalue si les agents de codage produisent des modifications prêtes à être intégrées dans de véritables bases de code, GPT-6 Sol affiche une amélioration substantielle par rapport à GPT-5.6 Sol et égale Claude Fable 5.1 xhigh à un coût bien inférieur.

Les deux modèles présentent une réduction des « hallucinations » dans AA-Omniscience, le benchmark d’Artificial Analysis mesurant les connaissances et les « hallucinations ».

«

Avec GPT-6 Sol et Luna, nous offrons aux entreprises davantage de flexibilité pour adapter le modèle à la tâche »

, explique Matt Weaver, responsable de l’ingénierie des solutions chez OpenAI

Coût par tâche de l’indice d’intelligence. Crédit image : Artificial Analysis

Le cabinet d’évaluation explique que la version GPT-6 Sol comprend six modèles, chacun présentant des caractéristiques distinctes en termes d’intelligence, de performances et de tarification. En comparant les indicateurs clés de ces six modèles, Artificial Analysis a constaté ce qui suit :

• En termes d’intelligence, le modèle le plus performant de la gamme GPT-6 Sol est le GPT-6 Sol (max), avec un score de 48.
• En termes de vitesse de sortie, le modèle le plus rapide est le GPT-6 Sol (max), avec 131 t/s.
• En termes de latence, le GPT-6 Sol (Non-reasoning), avec 0,93 s, offre le temps le plus court avant le premier token de réponse.
• En matière de tarification, le GPT-6 Sol (low), à 0,13 dollar américain, offre le coût par tâche le plus bas. Les prix varient jusqu’à un facteur de 8 d’un modèle à l’autre.

La société a constaté que, tous modèles confondus, les scores de l’indice d’intelligence et de l’indice d’agent de codage restent comparables à ceux du GPT-5.6, avec des progrès dans certaines évaluations et des régressions dans d’autres.

Le GPT-6 Sol est conçu pour les tâches professionnelles difficiles – des flux de travail métier complexes au codage –, tandis que le GPT-6 Luna offre une option plus efficace pour les tâches à haut volume et clairement définies, telles que la synthèse de documents ou l’extraction d’informations

. Matt Weaver, responsable de l’ingénierie des solutions chez OpenAI

Dans FrontierCode 1.1 Main⁠, les agents IA écrivent du code qui est noté non seulement sur son exactitude, mais aussi sur sa « fusionnabilité » : par exemple, la qualité des tests, le respect du périmètre, le style de code et l’adhésion aux normes de la base de code. Crédit image : OpenAI

L’importance de la rentabilité

La concurrence sur les prix des modèles d’IA s’intensifie, souvent sous l’impulsion de modèles chinois à bas coût. Comme le souligne Kyle Chan de la Brookings Institution dans un article de blog, les modèles chinois sont pour la plupart open source, ce qui permet aux utilisateurs de les personnaliser et d’y accéder à des prix plus bas tout en bénéficiant de 90 % des capacités d’un modèle américain. Par conséquent, ces modèles gagnent rapidement du terrain auprès des entreprises soucieuses de leurs coûts.

OpenAI se positionne pour rester compétitif ; l’utilisation de l’Artificial Analysis Intelligence Index revient nettement moins cher avec les nouveaux modèles, même si les deux génèrent légèrement plus de tokens par tâche :

• GPT-6 Sol (max) : coûte 1,06 dollar US par tâche (soit une baisse d’environ 50 % par rapport aux 1,99 dollar US du GPT-5.6 Sol), alors même que le volume de tokens générés passe de 29 000 sur le GPT-5.6 à 31 000.
• GPT-6 Luna (max) : coûte 0,07 dollar US par tâche (soit une baisse d’environ 60 % par rapport aux 0,18 dollar US de GPT-5.6 Luna), bien que le nombre de tokens générés passe de 41 000 sur GPT-5.6 à 51 000.

Artificial Analysis souligne que ces deux versions permettent à OpenAI de s’approprier une part significative de la frontière de Pareto en matière de rentabilité – la limite optimale au-delà de laquelle les performances ne peuvent être améliorées sans une hausse de prix correspondante.

En abaissant les barrières d’accès sans sacrifier les capacités, OpenAI se positionne pour répondre à la « fatigue des tokens » des entreprises tout en se défendant face à ses concurrents sur le marché à bas coût.