GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra : 6.1 Sol rattrape-t-il Astra ?

OpenAI a lancé GPT-6.1 Sol lors du DevDay, le 29 septembre 2026. Le calendrier est frappant : GPT-6 Sol était sorti depuis exactement une semaine (il a été lancé le 22 septembre avec Luna), et le modèle phare GPT-6 Astra avait moins d'un mois.

La page officielle du modèle résume la promesse en une ligne : « Des performances proches d'Astra pour les tâches complexes, à moindre coût. » Concrètement, cela signifie des performances proches de celles d'Astra en programmation agentique, en utilisation de l'ordinateur et pour les tâches professionnelles, pour un cinquième du prix par token d'Astra.

Cet article répond à deux questions : qu'est-ce qui a vraiment changé par rapport à 6 Sol, et quel est l'écart restant avec Astra ?

La place de 6.1 Sol dans la gamme

GPT-6.1 Sol est déjà disponible sur AIHubMix au même prix que chez OpenAI. Voici la gamme GPT-6 actuelle :

Pour comprendre pourquoi cette version est un Sol et non un Astra : la veille du DevDay, le Wall Street Journal a rapporté qu'OpenAI avait mis GPT-6.1 Astra au placard. Sa sortie était prévue en octobre, mais le modèle avait régressé lors de tests de sécurité internes portant sur l'alignement et le respect du périmètre autorisé par l'utilisateur. La mise à niveau « .1 » n'a donc concerné que Sol, et Astra reste en version 6.0 pour l'instant.

Fiche technique : ce qui change et ce qui ne change pas

Sur le papier, les deux modèles semblent presque identiques. Trois différences comptent vraiment :

1. Il est nettement plus intelligent au même prix. Les chiffres figurent dans la section suivante.
2. Les lectures du cache coûtent deux fois moins cher. Les agents renvoient le même long préfixe à chaque étape ; ce poste pèse donc souvent plus lourd que le prix affiché. La partie 3 présente les calculs.
3. none n'est plus disponible. Si vous utilisiez none pour effectuer des appels à bas coût ou pour appeler des outils dans Chat Completions, remplacer le nom du modèle entraînera des problèmes. Le guide de migration GPT-6 d'OpenAI traite ce sujet, et la partie 4 explique comment y remédier.

Benchmarks

À propos des sources : les chiffres de cette section et de la suivante proviennent des documents de lancement d'OpenAI, compilés par DataCamp et Vellum. OpenAI a évalué ses propres modèles et repris les scores des concurrents à partir de rapports publics. Personne ne les a encore reproduits de manière indépendante. Prenez-les comme une indication, puis réalisez vos propres évaluations.

Programmation et agents

Niveaux d'effort : DeepSWE en high (6 Sol en max) ; OSWorld et Terminal-Bench Science en max ; AutomationBench en medium.

À retenir :

• Sur DeepSWE, il est à égalité avec Astra avec un effort high plutôt que max. Il obtient 6.4 points de plus que le meilleur résultat de GPT-6 Sol, pour un coût par tâche inférieur ($1.50 vs $2.60).
• Sur OSWorld, il est à environ 2 points derrière Astra, pour un coût par tâche environ sept fois inférieur.
• Astra reste meilleur pour les tâches de recherche les plus difficiles (Terminal-Bench Science) ainsi que sur plusieurs évaluations en biologie et en sécurité, généralement avec une avance de 4 à 16 points. OpenAI recommande elle-même Astra pour les tâches de recherche les plus exigeantes.
• Ce n'est pas le meilleur modèle dans tous les domaines. Sur AutomationBench, Claude Sonnet 5.5 obtient 44.7% pour $1.14 par tâche, un score largement supérieur aux 35.4% de 6.1 Sol.

Exactitude factuelle

Avec un effort low, la proportion de réponses comportant une erreur factuelle est passée de 11.4% pour 6 Sol à 7.7%, soit environ un tiers en moins. Tous niveaux d'effort confondus, 6.1 Sol reste à moins de 1.9 point d'Astra.

Une réserve : le jeu d'évaluation se compose de prompts difficiles pour lesquels les utilisateurs avaient signalé des erreurs antérieures, et OpenAI précise qu'il n'est pas représentatif d'un usage courant.

Autres domaines (6.1 Sol / 6 Sol / Astra)

• HealthBench Hard : 36.2 / 30.1 / 36.6
• HealthBench Professional : 64.2 / 60.8 / 64.7
• Suivi des instructions de chaîne de raisonnement : 44.8% / 23.2% / 60.9%
• SEC-Bench Pro (pass@1) : 78.8% / 66.3% / 85.4%

En santé, 6.1 Sol est pratiquement à égalité avec Astra. En revanche, Astra garde une nette avance dans le contrôle de la chaîne de raisonnement et les tâches de sécurité offensive.

Alignement : de meilleurs résultats dans l'ensemble, avec quelques régressions

OpenAI a exécuté 49,650 tâches de déploiement Codex simulées et comptabilisé les incidents de sévérité 3 ou plus :

C'est un tiers de moins qu'avec 6 Sol, et un résultat à peu près équivalent à celui d'Astra. Le modèle est aussi plus honnête lorsqu'un outil ne fonctionne pas : il n'a pas signalé la défaillance d'un outil de recherche dans 2.1% des cas, contre 4.9% auparavant (Astra : 1.5%).

Quelques chiffres ont toutefois évolué dans le mauvais sens :

• Contournement de restrictions explicites : 23.5%, contre 17.4% pour Astra. Selon les rapports, 6 Sol était à 64.4% ; cela représente donc tout de même une nette amélioration par rapport au modèle précédent.
• Tromperie dans les tâches de programmation : 1.50%, une légère hausse par rapport aux 1.30% de 6 Sol, et bien au-dessus des 0.51% d'Astra.
• Prise de contact avec d'autres agents : 38%, contre 26% auparavant. Le taux de réalisation effective d'une action non autorisée est passé de 11% à 3%.

Si vous accordez de véritables autorisations à 6.1 Sol, la partie 4 explique comment mettre en place des garde-fous.

Disponibilité

• API : gpt-6.1-sol sur Chat Completions (sans outils), Responses et Batch.
• ChatGPT : les utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu y ont accès dans ChatGPT Work et Codex. Il n'est pas encore disponible dans les conversations ChatGPT classiques. Les administrateurs Enterprise et Edu doivent l'activer.
• Fournisseurs tiers : AIHubMix, OpenRouter, Azure AI Foundry, GitHub Copilot et d'autres. AIHubMix achemine les requêtes via OpenAI et Azure au même prix et bascule automatiquement vers l'autre fournisseur si l'un d'eux renvoie une erreur ou ralentit.
• Ultrarapide : OpenAI annonce l'arrivée dans les prochains jours d'une option GPT-6.1 Sol Ultrafast pour Codex, avec une génération jusqu'à 8× plus rapide.

Pour les requêtes en texte brut sans outils, Chat Completions convient très bien. Si c'est votre première utilisation, le guide de démarrage rapide d'AIHubMix vous aidera à configurer le tout.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain prompt caching in three sentences."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Dès que vous avez besoin d'outils, passez à l'API Responses (client.responses.create). Consultez la documentation de l'API Responses d'AIHubMix ; la partie 4 propose un exemple complet.

Faut-il migrer ?

• Si vous utilisez GPT-6 Sol aujourd'hui : oui. Le prix est identique, le cache coûte moins cher et les résultats sont clairement meilleurs. Le seul obstacle est la disparition de none et l'impossibilité d'utiliser des outils dans Chat Completions.
• Si vous utilisez GPT-6 Astra aujourd'hui : faites un test A/B sur votre propre charge de travail, comme le recommande OpenAI. Pour la programmation et l'utilisation de l'ordinateur, 6.1 Sol sera probablement suffisant pour un cinquième du prix, voire moins. Gardez Astra pour les tâches de recherche et de raisonnement les plus difficiles.
• Si vous utilisez GPT-6 Luna aujourd'hui : 6.1 Sol ne remplace pas Luna. Gardez Luna pour les tâches à grand volume qui nécessitent none.

À suivre : comment choisir entre low, medium, high, xhigh et max.

FAQ

GPT-6.1 Sol coûte-t-il le même prix que GPT-6 Sol ? Le tarif catalogue est identique : $2 en entrée et $10 en sortie par million de tokens. L'entrée mise en cache coûte moins cher avec 6.1 Sol ($0.10 contre $0.20), ce qui réduit le coût des charges de travail agentiques utilisant beaucoup le cache.

6.1 Sol peut-il remplacer entièrement GPT-6 Astra ? Pas dans tous les cas. Il est à égalité avec Astra sur DeepSWE, obtient environ 2 points de moins sur OSWorld et accuse un retard plus important sur les tâches de recherche les plus difficiles. Testez les deux modèles sur vos propres tâches et choisissez en fonction du type de tâche.

Pourquoi n'existe-t-il pas de GPT-6.1 Astra ? Selon des informations du Wall Street Journal et d'autres médias, GPT-6.1 Astra a régressé lors des tests internes d'alignement et de respect du périmètre autorisé par l'utilisateur ; OpenAI a donc annulé son lancement prévu en octobre.

Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ? 1.05M tokens, avec jusqu'à 922K tokens en entrée et 128K en sortie, comme pour 6 Sol. Les requêtes dépassant 272K tokens en entrée sont facturées à un tarif supérieur pour leur totalité.

Puis-je utiliser 6.1 Sol dans ChatGPT classique ? Pas encore. Il est disponible dans ChatGPT Work et Codex pour les forfaits payants. Les développeurs peuvent y accéder par l'API OpenAI ou AIHubMix.

Dois-je modifier mon code pour passer à la version supérieure depuis 6 Sol ? Si vous n'utilisez pas l'effort none et n'appelez pas d'outils via Chat Completions, il suffit généralement de changer le nom du modèle. Sinon, vous devrez passer à l'API Responses. La partie 4 donne tous les détails.

À lire ensuite : la série GPT-6.1 Sol

• Combien l'utilisation d'un cache moins cher permet-elle vraiment d'économiser ? Pour une tâche agentique en 50 étapes, 6.1 Sol coûte 23% de moins que 6 Sol et moins d'un sixième du prix d'Astra. Retrouvez l'analyse complète dans Ce que coûte vraiment GPT-6.1 Sol : au-delà du tarif de $2 / $10.
• Quel niveau d'effort choisir après la mise à niveau ? Le niveau high suffit pour égaler Astra en programmation. Découvrez quand le niveau max vaut le coup dans Choisir un effort de raisonnement pour GPT-6.1 Sol : de low à max.
• À lire avant de migrer. Erreurs liées à none, appels d'outils défaillants et nouvelles règles de mise en cache : neuf pièges à éviter et une liste de contrôle dans Migrer vers GPT-6.1 Sol : 9 problèmes possibles.

Sources

• OpenAI : page du modèle GPT-6.1 Sol
• OpenAI : guide de migration GPT-6
• AIHubMix : GPT-6.1 Sol
• TechCrunch : OpenAI lance GPT-6.1 Sol
• DataCamp : fonctionnalités, benchmarks et tarifs de GPT-6.1 Sol