GPT-6.1 Terra et GPT-6.1 Sol : quel modèle OpenAI devriez-vous choisir ?

GPT-6.1 Terra et GPT-6.1 Sol partagent une grande fenêtre de contexte, des capacités de compréhension d'images et l'accès aux principaux outils de l'API Responses. Cependant, leurs tarifs et leur positionnement diffèrent. Terra se concentre sur le raisonnement visuel rapide, l'utilisation précise de l'ordinateur et une rédaction claire. Sol, quant à lui, est destiné aux travaux professionnels complexes, avec des performances proches du modèle phare d'OpenAI, Astra, mais à un prix inférieur à celui d'Astra.

Par conséquent, la décision réelle doit être prise en fonction de la charge de travail spécifique. Le choix doit reposer sur les résultats mesurés du taux de réussite des tâches, plutôt que de supposer que chaque requête doit utiliser un modèle plus coûteux.

Comparaison rapide

Les prix indiqués dans le tableau sont basés sur les tarifs standard actuels des jetons de texte. Les multiplicateurs de contexte long, le cache, le mode rapide, le traitement régional, les outils et les jetons d'image peuvent modifier la facture finale.

Domaines où Terra est le plus adapté

En termes de jetons de texte standard, Terra est l'option la plus économique des deux. Au prix actuel, le coût de ses entrées et sorties non mises en cache est la moitié de celui de Sol. Cela est particulièrement important lorsque le flux de travail traite un grand nombre de captures d'écran, d'enregistrements de produits, d'instructions de contrôle de qualité visuelle ou de tâches d'écriture courantes.

Il prend également en charge reasoning.effort: "none", ce que Sol ne fait pas. Cette option convient aux tâches sensibles à la latence qui ne nécessitent pas de raisonnement en plusieurs étapes, bien qu'OpenAI recommande d'utiliser l'effort de raisonnement comme variable d'évaluation plutôt que comme solution générique de correction de la qualité. Pour l'interprétation d'écran, la classification visuelle simple, les opérations informatiques limitées et la rédaction de révisions concises, Terra est le modèle à tester en premier.

Scénarios à considérer pour l’utilisation de Terra :

Correspondance des photos produits et vérification du catalogue.
Examen de l'interface et des supports d'activité.
Flux de travail basé sur l'écran, opérations contrôlées.
Extraction et vérification de texte à partir d'images à haute capacité.
Résumé clair des opérations et notes de révision.

Le soleil pourrait justifier des prix plus élevés

Sol est positionné pour traiter des travaux plus complexes et offre des performances proches de celles d'Astra à un coût inférieur. C'est un candidat plus solide lorsque le succès dépend d'un raisonnement continu, d'exigences floues, d'une planification plus approfondie ou de tâches de codage et d'agent difficiles.

La bonne comparaison ne consiste pas à se demander « Terra peut-elle répondre à cette question ? » Les deux modèles peuvent traiter un large éventail de tâches spécialisées. La question est de savoir si Sol améliore suffisamment le taux d'acceptation pour compenser son prix par token plus élevé et un temps de raisonnement potentiellement plus long.

Tout d'abord, considérez Sol utilisé pour :

Analyse multi-étapes difficile, preuves incomplètes ou contradictoires.
Travail complexe de codage ou de débogage.
Livrables professionnels à long terme nécessitant une évaluation plus approfondie.
Planifier un flux de travail d'agent intelligent où la qualité domine le coût par jeton.
Décisions à haute valeur ajoutée, où même une légère amélioration de la qualité a une importance considérable.

Visuel et utilisation de l'ordinateur

Les deux modèles prennent en charge les entrées textuelles et visuelles, et implémentent des fonctionnalités d'utilisation informatique via l'API Responses. Le positionnement produit de Terra est plus clairement axé sur le raisonnement visuel et l'utilisation précise de l'ordinateur, mais cela ne prouve pas qu'il surpassera Sol dans toutes les tâches basées sur l'écran.

Un bon test devrait inclure des exemples simples et difficiles : des tableaux de bord denses, de petits contrôles, des fenêtres qui se chevauchent, des dispositions peu familières et des écrans contenant des textes trompeurs. Le cadre de test devrait limiter les actions disponibles, demander une approbation pour les étapes critiques et vérifier l'état après chaque changement important.

Exemple de coût

Supposons qu’un mois donné, la charge de travail utilise 20 millions de jetons d’entrée non mis en cache et 2 millions de jetons de sortie (mode standard), sans compter les frais d’outils et d’images.

Terra : 20 × 1 $ + 2 × 5 $ = 30 $.
Total : 20 × $2 + 2 × $10 = $60.

Voici une différence significative, mais le calcul des tokens ne représente qu'une partie du coût total. Si Terra nécessite davantage de tentatives, de révisions manuelles ou de sorties plus longues pour atteindre un niveau acceptable, les économies apparentes s'amenuisent. À l'inverse, confier les tâches visuelles courantes à Terra tout en réservant Sol aux traitements avancés pourrait s'avérer plus efficace que d'utiliser un seul modèle pour toutes les tâches.

Stratégies de routage pratiques

Commencez par une stratégie à trois niveaux, plutôt que de choisir un seul modèle de manière permanente :

Envoyez à Terra les inspections visuelles limitées, l'interprétation d'écran et l'écriture courante avec un effort faible ou modéré.
Lorsqu'une même tâche nécessite davantage de raisonnement tout en restant orientée vers le visuel, passez à un niveau supérieur avec Terra Work.
Acheminez les cas flous, à haute valeur ou ayant échoué de manière répétée à Sol, et comparez les résultats corrigés.

Enregistrez la catégorie d’entrée, le modèle, le niveau d’effort, la latence, l’utilisation des jetons, les décisions des réviseurs et les raisons des refus. Une fois suffisamment de cas représentatifs collectés, les règles de routage peuvent être établies sur la base de preuves plutôt que de la réputation des modèles.

Quel modèle convient à la création créative ?

Pour les révisions de storyboard, les comparaisons de référence, les contrôles de qualité visuelle et la rédaction de notes de production, Terra est un point de départ raisonnable. Pour les diagnostics narratifs complexes – comme la coordination de motivations de personnages conflictuelles dans des scénarios longs et des bibles de production – Sol pourrait valoir le coup d’essai. Aucun de ces modèles n’est un générateur vidéo natif ; la création d’images ou d’animations nécessite des outils de génération appropriés.

Liste de vérification des décisions

Lorsque la plupart des réponses suivantes sont « oui », veuillez choisir Terra :

Cette tâche est-elle principalement basée sur des images, des écrans ou des textes opérationnels clairs ?
La tâche peut-elle être définie et vérifiée ?
La capacité rend-elle le coût des jetons important ?
Les cas difficiles peuvent-ils être traités en priorité ?

Choisissez Sol lorsque les facteurs suivants sont plus importants :

Cette tâche nécessite-t-elle un jugement plus approfondi sur des preuves floues ?
Le coût de l'échec est-il plus élevé que la différence de prix des jetons ?
Ce flux de travail implique-t-il une planification ou un codage complexe ?
L'évaluation réelle montre-t-elle un taux d'acceptation plus élevé avec Sol ?

Foire aux questions

GPT-6.1 Sol est-il toujours plus précis que Terra ?

OpenAI positionne Sol comme étant mieux adapté aux tâches complexes, mais aucun modèle unique ne peut exceller dans toutes les charges de travail. Les équipes devraient comparer les deux en fonction de leurs propres images, instructions, appels d'outils et critères d'acceptation.

Terra et Sol peuvent-ils utiliser la même longueur de contexte ?

Leur page de modèle actuelle répertorie une fenêtre de contexte de 1 050 000 jetons et une sortie maximale de 128 000 jetons, les deux s’appliquant. Les requêtes dépassant 272 000 jetons d’entrée suivront les règles de tarification pour contexte long décrites sur chaque page de modèle.

Puis-je utiliser la fonction de complétion de chat pour effectuer des appels d'outils ?

Les directives actuelles d'OpenAI indiquent que l'utilisation de Terra pour les appels d'outils nécessite l'API Responses. Sol utilise également l'API Responses pour les appels d'outils. Avant de construire sur la base d'hypothèses d'endpoints plus anciennes, veuillez consulter la documentation de déploiement.

Recommandation

À partir de Terra, adapté aux flux de travail professionnels visuels, basés sur écran et épurés. Lorsque des situations nécessitent un raisonnement plus approfondi ou des échecs de révision répétés, intégrez Sol comme modèle de mise à niveau. L'architecture la plus puissante est souvent un routeur bien équilibré, plutôt qu'un gagnant universel.