Source primaire IAArticle·23 septembre 2026·7 min de lecture

GPT-6 Sol et Luna : OpenAI divise ses prix API par deux

Après Astra, OpenAI décline sa nouvelle génération en deux modèles moins chers et attaque frontalement Claude sur le rapport coût/intelligence.

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GPT-6 Sol et Luna : OpenAI divise ses prix API par deux

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En bref

OpenAI complète la famille GPT-6 avec Sol et Luna, deux modèles entraînés avec les mêmes méthodes qu'Astra mais optimisés pour le coût, avec des prix API réduits de 50 % par rapport au tarif promotionnel de GPT-5.6. L'annonce est truffée de comparaisons chiffrées avec Claude Opus 5 et Fable 5.1, où Sol atteint des scores équivalents ou supérieurs pour 80 à 90 % moins cher par tâche. S'y ajoutent un gros travail sur le prompt caching pour les agents et une disponibilité immédiate dans ChatGPT Work, Codex et l'API.

🍺 Version comptoir

Tu connais le principe : le modèle haut de gamme sort en premier pour impressionner, les versions abordables arrivent trois semaines plus tard pour encaisser. Sol et Luna, ce sont les GPT-6 qui coûtent moitié prix et qui, sur les benchmarks maison d'OpenAI, battent Claude Opus 5 à 9 % de son tarif — un chiffre présenté avec le calme d'un vendeur qui te dit que la promo finit ce soir. Le vrai sujet est là : pour les agents qui tournent en boucle pendant des heures, la facture compte autant que l'intelligence. Quand un chercheur OpenAI brûle 600 dollars de tokens par jour en médiane, on comprend pourquoi le prix devient soudain une caractéristique produit.

À retenir

1
OpenAI étend la famille GPT-6 avec Sol et Luna, entraînés avec des méthodes similaires à celles d'Astra mais positionnés sur l'efficacité coût.
2
Les prix API baissent de 50 % par rapport au tarif promotionnel GPT-5.6 : Sol passe à 2 $ / 10 $ par million de tokens (entrée / sortie), Luna à 0,10 $ / 0,50 $.
3
Sur AutomationBench 1.0.6, Sol en effort xhigh obtient 33,2 % pour 0,27 $ par tâche, contre 26,9 % pour Claude Opus 5 en effort max, soit 11,1 fois plus cher.
4
Sur DeepSWE v1.1, Sol en max atteint 68,8 %, à 1,1 point du meilleur score de Claude Fable 5 dans l'évaluation, pour environ 80 % moins cher par tâche.
5
La fiabilité factuelle progresse : Sol commet environ deux fois moins d'erreurs que son prédécesseur sur l'évaluation interne construite à partir de conversations réelles signalées par les utilisateurs.
6
Le prompt caching est retravaillé : meilleurs taux de hit par défaut, 90 % de remise sur les tokens d'entrée mis en cache, dashboard et outil de diagnostic, et changements d'effort ou d'outils sans casser le cache.
7
Disponibles dès aujourd'hui dans ChatGPT Work et Codex pour Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu ; Luna arrive aussi pour les comptes Free et Go dans l'app desktop, et l'API expose gpt-6-sol et gpt-6-luna.

Une famille à trois étages

Astra reste, dans le discours d'OpenAI, le sommet : le modèle le plus intelligent et le plus aligné, celui qu'on choisit quand on ne veut aucun compromis.

La guerre des prix par tâche

La baisse tarifaire est nette : 2 $ en entrée et 10 $ en sortie par million de tokens pour Sol, 0,10 $ et 0,50 $ pour Luna, soit moitié moins que le tarif promotionnel des GPT-5.6 correspondants.

Code, factualité, usage de l'ordinateur

Sur le code, OpenAI justifie sa logique par ses propres chiffres internes : valorisée aux prix de l'API, la consommation quotidienne de tokens dépasse 600 $ pour le chercheur médian et 7 000 $ au 90e centile.

Le caching, arme discrète des agents

La partie la moins spectaculaire du billet est peut-être la plus structurante.

Style, alignement et disponibilité

OpenAI a également transféré à Sol et Luna le style de communication d'Astra : plus de clarté, moins de jargon, moins de tournures étranges, moins de détails à faible valeur, et des réponses légèrement plus courtes.

Pourquoi ça compte

Cette annonce dit moins sur l'état de l'art que sur l'état du marché.

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#openai #gpt-6 #llm #api #agents #coût

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Introducing GPT-6 Sol and Luna

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