GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra vs GPT-6 Luna : lequel devriez-vous choisir ?

Considérer ces modèles comme de simples niveaux « élevé, moyen, faible » mène à de mauvaises décisions. Un meilleur résumé serait : Astra privilégie les capacités de pointe, GPT-6.1 Sol équilibre l’intelligence pour les tâches complexes avec le coût, tandis que Luna privilégie l’efficacité à grande échelle.

La plupart des équipes n'ont pas besoin de n'en choisir qu'un seul. Ce dont elles ont besoin, ce sont des règles de routage capables de combiner ces trois approches en fonction de leur pertinence économique.

Réponse courte

| Exigence | Sélection initiale | Raison |

| Le travail de bout en bout le plus difficile, l'échec coûte cher | GPT-6 Astra | Le modèle le plus puissant d'OpenAI | | Flux de travail complexes de codage, de recherche, de documentation et d'outils | GPT-6.1 Sol | Positionnement proche d'Astra à un prix inférieur | | Classification, extraction, traitement par lots et haute capacité | GPT-6 Luna | Conçu pour des charges de travail ciblées et sensibles au coût | | Vous ne savez pas encore lequel vous avez besoin | GPT-6.1 Sol | Fournit un point de référence intermédiaire pratique entre qualité et coût |

Points communs de ces trois modèles

Ces trois modèles sont des modèles de raisonnement, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, une entrée maximale de 922 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens. Ils acceptent du texte et des images, et renvoient du texte. Ils prennent en charge les endpoints Responses, Chat Completions et Batch.

Ils prennent également en charge la sortie structurée, les appels de fonction, la recherche de fichiers, l'entrée d'images, la recherche web, le cache de prompts, l'interpréteur de code, le shell hébergé, l'utilisation d'ordinateur et MCP. Des spécifications similaires ne signifient pas des résultats identiques. Le taux d'achèvement des tâches complexes, la latence et le coût total restent des différences importantes.

GPT-6 Astra : une marge réservée pour les tâches les plus exigeantes

OpenAI positionne Astra comme son modèle le plus performant en matière de raisonnement complexe, de programmation, d'utilisation informatique, de recherche et de création de documents.

Dans les cas suivants, c'est un candidat solide :

• Une décision erronée peut entraîner des reprises coûteuses ou des risques matériels.
• Une tâche implique de nombreuses étapes, des outils et des sources.
• La demande est incomplète et nécessite des clarifications, une planification et des corrections continues.
• L'évaluation montre que Sol n'est pas assez fiable pour des charges de travail élevées spécifiques.

Ce compromis est assez marqué. Avec le traitement standard en contexte court, Astra facture 10 $ par million de jetons d’entrée et 50 $ par million de jetons de sortie — soit cinq fois le tarif de GPT-6.1 Sol. Il ne devrait pas devenir l’option par défaut inconditionnelle simplement parce qu’il s’agit du modèle phare.

GPT-6.1 Sol : l'option par défaut pour les tâches complexes

OpenAI affirme que GPT-6.1 Sol peut atteindre des performances proches de celles d’Astra à moindre coût, adapté à la programmation complexe, à l’utilisation d’ordinateurs et au travail professionnel.

Son prix standard pour un contexte court est de 2 $ par million de jetons d'entrée et de 10 $ par million de jetons de sortie. Pour de nombreuses équipes de production, cela en fait le meilleur modèle à évaluer en premier : tester sa qualité, puis déterminer si la charge de travail doit être mise à niveau vers Astra ou rétrogradée vers Luna.

Les tâches représentatives incluent la modification de code multi-fichiers, la révision de longs documents, la synthèse de recherches, les flux de travail de contenu multi-outils, l'analyse de feuilles de calcul complexes, ainsi que le travail de connaissance nécessitant planification et validation.

GPT-6 Luna : Placer l'échelle et le coût au premier plan

Luna est le modèle le plus efficace d'OpenAI pour les tâches ciblées et à volume élevé. Au tarif standard de contexte court, son coût est de 0,10 $ par million de tokens d'entrée et de 0,50 $ par million de tokens de sortie — soit un vingtième des tarifs correspondants de GPT-6.1 Sol.

Parfait pour les tâches aux limites claires et faciles à vérifier :

• Classification de l'intention et annotation du contenu.
• Extraire dans un modèle fixe.
• Génération de résumés à grande échelle, réécriture de contenu et conversion de format.
• Processus standard de support client.
• Effectuer un premier dépistage avant de faire remonter les cas incertains.

Luna prend également en charge l'intensité de raisonnement none, contrairement à GPT-6.1 Sol et Astra. Cela peut être important pour les tâches sensibles à la latence qui ne nécessitent pas de raisonnement plus approfondi.

Comparaison des prix

Les tarifs suivants ont été publiés par OpenAI le 16 octobre 2026. Il s'agit des prix standard pour les contextes courts, en dollars américains, par million de jetons.

| Modèle | Entrée | Entrée en cache | Sortie | | GPT-6 Astra | 10,00 $ | 1,00 $ | 50,00 $ | | GPT-6.1 Sol | 2,00 $ | 0,10 $ | 10,00 $ | | GPT-6 Luna | 0,10 $ | 0,01 $ | 0,50 $ |

Cela diffère du coût par tâche. Un effort d'inférence plus élevé, des sorties longues, l'utilisation d'outils et des entrées de plus de 272 000 tokens peuvent modifier la facturation. L'indicateur métier le plus important est le coût total par tâche réussie, y compris la révision et la reprise.

Stratégies de routage pratiques

Commencez par ces règles, puis ajustez en fonction de vos propres données d’évaluation :

1. Envoyez à Luna des demandes claires, à faible risque et vérifiables automatiquement.
2. Transférez les demandes impliquant plusieurs étapes, de longs documents, des modifications multi-fichiers ou une coordination d'outils à GPT-6.1 Sol.
3. Lorsque la validation Sol échoue, ou que la valeur et le risque de la tâche justifient l'utilisation d'Astra, effectuez une nouvelle mise à niveau.
4. Évaluez séparément low, medium et high, ne confondez pas la sélection du modèle avec l'intensité du raisonnement.
5. Suivez le taux de réussite des tâches, la latence P95, le nombre de jetons, les appels d'outils et le temps de reprise manuelle.

Comment les équipes créatives utilisent le même cadre

Le travail créatif peut aussi être hiérarchisé. Luna peut classer les actifs, créer des étiquettes, normaliser les formats et recommander des titres candidats. GPT-6.1 Sol est capable de traiter de longues bibles narratives, de vérifier la continuité, de façonner des scénarios et de rédiger des plans de tournage. Astra peut être utilisé pour évaluer des adaptations à forte valeur ajoutée ou effectuer des diagnostics structurels difficiles.

Si l'équipe développe des idées d'histoires dans Elser AI ou transforme des sources en personnages, lieux, plans et montages dans ElserStudio, la sélection du modèle doit toujours suivre les étapes de production : utiliser le débit pour l'organisation quotidienne, la fiabilité pour la planification structurelle, et s'appuyer sur le jugement humain pour les décisions créatives majeures.

Limite absolue

Ces modèles sont complémentaires, et non simplement substituables. Le schéma raisonnable le plus courant est le suivant : Luna pour les tâches simples à grande échelle, GPT-6.1 Sol pour la plupart des tâches complexes, et Astra pour la petite partie des tâches les plus difficiles.

Si vous ne pouvez évaluer qu’un seul modèle, GPT-6.1 Sol est un point de départ riche en informations. Il teste des capacités sérieuses sans faire payer chaque expérience au tarif phare.