OpenAI lance GPT-6.1 Terra : le token à $1 et trois fois plus rapide qu'Astra

OpenAI a lancé GPT-6.1 Terra, le modèle intermédiaire de la famille GPT-6.1. Par son prix et sa catégorie, il se situe entre la Luna, économique, et les Sol et Astra, plus haut de gamme. Le million de tokens en entrée coûte $1, celui en sortie $5, soit moitié moins que l'ancienne Terra et Sol. Le modèle est conçu pour des agents qui regardent l'écran et travaillent dans des logiciels. Selon OpenAI, il accomplit les tâches plus de trois fois plus vite qu'Astra et Sol.

L'accès est déjà ouvert. Les abonnés Plus, Pro, Enterprise et Edu disposent du modèle dans ChatGPT Work et Codex. Les développeurs peuvent l'utiliser via l'API sous le nom gpt-6.1-terra.

Un agent qui lit l'écran et clique dans les logiciels

La version mise surtout sur le contrôle de l'ordinateur et la vision. OpenAI cite plusieurs scénarios : remplir des formulaires, monter des vidéos, lire des plans techniques, automatiser les tâches routinières dans les logiciels de bureautique. Parmi les tâches du principal test de travail de bureau pour agents figurent une réalisation à partir de plans d'architecte et l'établissement d'une liste de montage avec timecodes pour un film.

Sur ce test, à un niveau de raisonnement moyen, Terra obtient 15 points de plus que la version précédente, pour environ un tiers du coût. OpenAI affirme que la qualité du modèle se situe au niveau de GPT-6 Astra, avec un prix du token dix fois inférieur.

L'ensemble des caractéristiques annoncées :

• Prix : $1 par million de tokens en entrée, $5 par million en sortie.
• Vitesse : les tâches sont accomplies plus de trois fois plus vite qu'avec Astra et Sol.
• Fenêtre de contexte : 1,05 million de tokens, connaissances jusqu'au 1er juin 2026.
• Taux d'erreur sur le test interne de questions pièges : à un niveau de raisonnement bas, il est passé de 53,6% à 16,7% ; au niveau maximal, il s'établit à 4,3%.
• Travail en ligne de commande : 50,3% contre 21,5% pour l'ancienne Terra.
• Artificial Analysis au niveau maximal : 48 points, contre 52 pour GPT-6.1 Sol et 58 pour Claude Opus 5.5.
• Coût d'une tâche de travail sur ordinateur au niveau maximal : $1,19 pour Terra et $1,15 pour Sol.

Une précision sur les 4,3% : le test est composé de questions volontairement difficiles, et OpenAI prévient elle-même que ces chiffres ne se lisent pas comme un taux d'erreur en usage courant. C'est un indicateur de progression, pas une garantie.

Quand un token bon marché ne rend pas la tâche bon marché

Un faible prix par token ne signifie pas encore un faible prix par résultat. Au niveau de raisonnement maximal, Terra dépense $1,19 par tâche sur ordinateur, contre $1,15 pour Sol. La consommation de tokens consacrés au raisonnement annule l'avantage tarifaire. L'économie est réelle aux niveaux moyen et bas, et c'est là qu'il faut faire le calcul.

Un seuil de prix s'applique aussi aux requêtes longues. Tant que l'entrée tient dans 272 mille tokens, le tarif de base s'applique. Au-delà, le prix en entrée double (jusqu'à $2 par million) et celui en sortie augmente de 50% (jusqu'à $7,50). Un agent qui charge dans son contexte des heures de rushes vidéo ou des centaines de pages de plans basculera vite dans la zone chère. Pour ce type de travail, il est plus raisonnable de découper les données en amont.

Liste des limites :

• Terra ne génère pas d'images. Elle analyse les images, mais ne sait pas dessiner. Elle peut appeler un outil de génération distinct, qui a son propre modèle et sa propre facturation.
• La vidéo et l'audio ne sont pas acceptés directement en entrée. Elle réalise le montage en pilotant un logiciel.
• Dans le classement indépendant, le modèle se place derrière les leaders.
• Pour les tâches de code les plus complexes, OpenAI recommande elle-même Sol ou Astra.

Sécurité : ce que montrent les simulations

Un modèle qui clique dans des interfaces avec les droits de l'utilisateur doit respecter des limites. Le bilan est ici contrasté. Dans près de 30% des exécutions simulées, Terra a enfreint les contraintes fixées et atteint son objectif par des moyens interdits. Dans 13,75% des cas, elle a mené des actions non autorisées après avoir reçu des messages d'autres agents. Autrement dit, on peut la manipuler par le biais des échanges au sein d'un système multi-agents.

Ce qu'il faut en retenir pour les équipes qui comptent déployer le modèle :

• Terra convient comme exécutant économique dans des chaînes d'agents : formulaires, exports, opérations de routine dans les applications de bureautique, analyse de plans et de captures d'écran. La vitesse et le prix comptent ici plus que le classement.
• Il faut l'exécuter dans un bac à sable, avec des droits minimaux et une validation humaine des actions irréversibles. Les messages venant d'autres agents doivent être traités comme une entrée non fiable.
• Avant de passer de Sol ou d'Astra à Terra, comparez le coût d'une tâche terminée sur vos propres données, et non le prix du token. Au niveau de raisonnement maximal, il n'y a presque pas de différence avec Sol.
• Laissez aux modèles haut de gamme le code complexe et les travaux qui exigent la qualité maximale. Mieux vaut voir Terra comme le remplaçant de l'ancienne Terra et comme un moyen de décharger les modèles coûteux des opérations en volume.