GPT-6.1 Terra : OpenAI baisse ses tarifs et améliore la fiabilité de son modèle

OpenAI a lancé GPT-6.1 Terra le 26 octobre 2026, un modèle conçu pour rédiger, comprendre des images et effectuer des tâches dans des applications. Ses tarifs API standard sont deux fois moins élevés que ceux annoncés pour GPT-5.6 Terra. OpenAI observe aussi moins d’erreurs factuelles dans ses tests internes, sans que cela supprime le besoin de vérifier ses réponses.

GPT-6.1 Terra : ce qui change

Le modèle est pensé pour les tâches du quotidien professionnel : préparer une proposition commerciale, interpréter un plan technique, analyser une image ou remplir des formulaires. Il peut aussi utiliser des outils informatiques pour accomplir des opérations comportant plusieurs étapes, lorsque l’application et les autorisations le permettent.

Selon l’annonce d’OpenAI, GPT-6.1 Terra est disponible pour les abonnés Plus, Pro, Enterprise et Edu dans ChatGPT Work et Codex, ainsi que pour les développeurs via l’API. Les limites d’utilisation varient selon l’offre et les conditions du service.

Quels sont les prix de GPT-6.1 Terra ?

En tarif API standard, OpenAI facture 1 dollar par million de tokens d’entrée, 5 dollars par million de tokens de sortie et 0,05 dollar par million de tokens d’entrée lus depuis le cache. Le token est une unité de texte utilisée pour calculer la consommation.

Exemple simple : un million de tokens en entrée et 100 000 en sortie représentent environ 1,50 dollar au tarif standard, hors autres frais éventuels. Le cache peut réduire le coût des passages réutilisés, mais sa création et sa durée de conservation peuvent aussi être facturées.

Attention aux longues requêtes : au-delà de 272 000 tokens en entrée, la documentation OpenAI prévoit un doublement des tarifs d’entrée et de cache, et une hausse de 50 % du tarif de sortie, pour l’ensemble de la requête. Les services et options choisis peuvent entraîner des frais supplémentaires.

Ces tarifs concernent les développeurs qui paient l’API à l’usage. Ils ne divisent pas automatiquement le prix d’un abonnement ChatGPT. Pour comprendre l’effet du cache et des volumes sur la facture, consultez notre analyse des prix de l’IA chez OpenAI et Anthropic.

Moins d’erreurs : que montrent vraiment les tests ?

Sur un test interne d’OpenAI conçu pour provoquer des erreurs factuelles, avec un effort de raisonnement faible, le taux d’erreur passe de 53,6 % pour GPT-5.6 Terra à 16,7 % pour GPT-6.1 Terra. C’est un progrès dans cette évaluation, pas une mesure du taux d’erreur de toutes les réponses en situation réelle.

La fiche de sécurité d’OpenAI précise que ses évaluations sur des conversations signalées par des utilisateurs ciblent des cas particulièrement susceptibles de provoquer des erreurs. Pour une information sensible ou une décision importante, les sources et les résultats restent à contrôler.

Code et utilisation d’un ordinateur

Sur Terminal-Bench 4.0, OpenAI attribue à GPT-6.1 Terra un score de 50,3 %, en raisonnement maximal, contre 21,5 % pour GPT-5.6 Terra. L’entreprise recommande toutefois GPT-6.1 Sol ou GPT-6 Astra pour les tâches de programmation les plus complexes.

Sur Agents’ Last Exam, consacré à des tâches professionnelles réalisées avec des logiciels, OpenAI indique que Terra atteint un résultat comparable à GPT-6 Astra à un dixième de son prix par token, dans les conditions de son test. Une autre comparaison avec Claude Opus 5.5 aboutit à un coût par tâche environ neuf fois inférieur. Ces chiffres sont des estimations du fournisseur sur un benchmark, pas une garantie d’économie pour chaque projet.

La concurrence progresse aussi : le chinois Kimi K3.1 Pro se distingue sur certains tests de programmation. Les scores issus de configurations ou d’évaluateurs différents doivent toutefois être comparés avec prudence.

Ce qu’il faut retenir

GPT-6.1 Terra vise un compromis entre prix, rapidité et capacités pour le travail de bureau et l’automatisation. Son coût API standard est inférieur à celui de son prédécesseur, et les tests publiés montrent des progrès en fiabilité et en code. Le bon choix dépend néanmoins du type de tâche, du volume traité et du niveau de vérification nécessaire.

Sources : présentation officielle d’OpenAI ; documentation et tarifs API ; fiche de sécurité. Informations vérifiées le 27 octobre 2026.