OpenAI lance GPT-5.6, son nouveau modèle phare, en trois versions : Luna, Terra et Sol

Le 17 juillet 2026, OpenAI a ouvert au grand public sa nouvelle famille de modèles phares GPT-5.6, déclinée d'emblée en trois tailles : Luna, Terra et Sol. Selon le benchmark maison d'OpenAI, Sol, le plus grand modèle, devance Claude Fable 5 d'Anthropic de 13,1 points sur Agents' Last Exam, un test consacré aux tâches agentiques de longue durée.

Combien coûtent les nouveaux modèles

La tarification se fait « par million de tokens », avec des prix distincts en entrée et en sortie. Les trois tailles de GPT-5.6 présentent des écarts de coût marqués.

• Luna (petit modèle) : $1 pour 1M de tokens en entrée / $6 pour 1M en sortie
• Terra (modèle intermédiaire) : $2,50 pour 1M de tokens en entrée / $15 pour 1M en sortie
• Sol (grand modèle) : $5 pour 1M de tokens en entrée / $30 pour 1M en sortie
• À titre de comparaison, la gamme Claude Opus coûte $5/$25 pour 1M de tokens, et Claude Fable 5 $10/$50
• Les trois modèles GPT-5.6 partagent une date de coupure des connaissances au 16 février 2026, une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et une limite de sortie de 128 000 tokens

Quelle avance GPT-5.6 prend-il sur la concurrence

OpenAI s'appuie sur Agents' Last Exam, un benchmark qui évalue des workflows agentiques longs dans 55 domaines professionnels. D'après l'entreprise, GPT-5.6 Sol y obtient 53,6 points, un nouveau record, et devance Claude Fable 5 (en mode adaptive reasoning) de 13,1 points. Même avec un niveau de raisonnement intermédiaire (medium reasoning), Sol garde 11,4 points d'avance sur Fable 5, pour un coût environ quatre fois inférieur. OpenAI affirme aussi que ses petits modèles, Terra et Luna, battent Fable 5 pour un coût environ 16 fois inférieur.

Le tableau change sur SWE-Bench Pro, un autre benchmark populaire qui mesure la résolution de problèmes d'ingénierie réels. Claude Fable 5 y atteint 80 %, contre seulement 64,6 % pour GPT-5.6 Sol. C'est peut-être pour cette raison qu'OpenAI a publié, la veille du lancement, un article distinct. L'entreprise y affirme considérer environ 30 % des tâches de SWE-bench Pro comme incorrectes (broken) et appelle les autres développeurs de modèles à examiner de plus près les résultats obtenus sur ce benchmark.

Que disent les premiers tests

Un blogueur qui a eu un accès anticipé à GPT-5.6 Sol décrit le modèle comme « indéniablement très compétent ». Il note toutefois que, sur les tâches complexes d'écriture de code qu'il traite, le modèle ne lui a pas encore paru supérieur à Claude Fable 5 d'Anthropic. Selon lui, les détails les plus intéressants se trouvent dans le guide officiel d'OpenAI consacré à GPT-5.6. Ce guide décrit plusieurs nouvelles fonctionnalités de l'API que les développeurs d'outils tiers doivent encore explorer.

Ce que cela signifie

Avec GPT-5.6 et ses trois versions, OpenAI poursuit sa course contre Anthropic pour dominer les tâches agentiques. Dans ces tâches, le modèle exécute de manière autonome de longues chaînes d'actions au lieu de simplement répondre à une requête ponctuelle. Les benchmarks dessinent pourtant un tableau contradictoire. OpenAI l'emporte sur son propre test de workflows agentiques, mais perd sur SWE-Bench Pro, alors même qu'elle a publiquement mis en doute la qualité d'un tiers des tâches de ce benchmark. Le signal est clair pour les développeurs : mieux vaut tester les modèles sur leurs propres tâches que s'en remettre à un unique classement moyen.

Questions fréquentes

Combien coûte GPT-5.6 Sol ?

Le grand modèle GPT-5.6 Sol coûte $5 pour 1 million de tokens en entrée et $30 pour 1 million de tokens en sortie. Il est plus cher que Luna ($1/$6) et Terra ($2,50/$15), mais moins cher que Claude Fable 5 ($10/$50).

En quoi les capacités de GPT-5.6 diffèrent-elles de celles de

Claude Fable 5 ?

Sur le benchmark Agents' Last Exam, GPT-5.6 Sol devance Fable 5 de 13,1 points (53,6 contre le score de Fable 5). Sur SWE-Bench Pro, en revanche, Fable 5 obtient 80 % contre 64,6 % pour Sol. L'avantage dépend donc du type de tâche.

Quels sont le contexte et les limites des modèles GPT-5.6 ?

Les trois modèles, Luna, Terra et Sol, disposent d'une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, d'une limite de sortie de 128 000 tokens et d'une date de coupure des connaissances au 16 février 2026.