GPT-5.6 : Sol, Terra ou Luna ?
Même génération, trois paliers de capacité durables. Sol vise le haut du panier, Terra équilibre prix et performance, Luna cible le volume rapide. Voici lequel ouvrir selon la tâche et le budget, sur la base des specs et des benchmarks publiés par OpenAI.
La réponse courte
Pour la majorité des usages : Terra, le choix par défaut (proche de Sol à moitié prix). Pour les tâches longues et agentiques les plus dures (terminal complexe, computer use, navigation, cybersécurité) : Sol, seul à débloquer le max reasoning et le mode Ultra. Pour le volume rapide et peu cher (classification, résumé, pipelines) : Luna, à éviter dès qu'il faut du long-contexte.
01 Le tableau
Prix par million de tokens, accès et repères annoncés par OpenAI. Les cases en vert marquent l'avantage sur chaque ligne.
Tarifs en date de juillet 2026. Les montants, offres et quotas comparés correspondent à l'état documenté à cette date. Ils peuvent évoluer ; consulte les sources officielles citées avant achat.
| Critère | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| Idéal pour | Tâches longues et agentiques les plus dures : terminal, computer use, navigation, cybersécurité | Le choix par défaut : proche de Sol à moitié prix pour la majorité des usages | Volume et rapidité : classification, résumé, pipelines |
| Prix entrée (par M tokens) | 5 $ | 2,50 $ | 1 $ |
| Prix sortie (par M tokens) | 30 $ | 15 $ | 6 $ |
| Accès | ChatGPT + Codex + API · débloque max reasoning & mode Ultra | ChatGPT + Codex + API | ChatGPT + Codex + API |
| Agents' Last Exam | 52,7 | 50,4 | 50,3 |
| SWE-Bench Pro (code) | 64,6 % | 63,4 % | 62,7 % |
| Terminal-Bench 2.1 | 88,8 % | non publié | non publié |
| MRCR v2, 8 aiguilles, 256K à 512K | 91,5 % | 89,6 % | 41,3 % |
| Latence du protocole complet | 3 916 min | 3 980 min | 5 686 min |
| Jetons consommés | 5,44 M | 5,78 M | 6,87 M |
Les chiffres viennent du tableau comparatif publié par OpenAI le 9 juillet 2026 et de ses graphiques, relevés le 21 juillet et annoncés par OpenAI pour ces modèles, pas mesurés par nous. On les reprend tels quels pour situer les paliers ; les mesures maison viendront sur les fiches.
02 Quand choisir Sol
Le vaisseau amiral, le plus capable de la famille.
✓ Le mieux pour
- ✓Les tâches longues et agentiques : opérations terminal complexes, computer use, planification multi-étapes, navigation, cybersécurité.
- ✓Seul à débloquer le max reasoning et le mode Ultra (quatre agents coordonnés en parallèle).
- ✓Meilleurs repères annoncés de la famille : SWE-Bench Pro 64,6 %, Terminal-Bench 2.1 88,8 %, et 53,6 % sur l’épreuve d’agents à son meilleur réglage, annoncés par OpenAI.
✕ À anticiper
- ✕Le plus cher : 5 $ / M en entrée, 30 $ / M en sortie.
- ✕L'écart avec Terra reste mince sur beaucoup de tâches (3,2 pts d'Agents' Last Exam pour deux fois le prix) : surdimensionné pour l'usage courant.
03 Quand choisir Terra
L'équilibré, le choix par défaut pour la majorité des usages.
✓ Le mieux pour
- ✓Le quotidien : performance proche de Sol à moitié prix. OpenAI le positionne comme le choix par défaut.
- ✓Repères annoncés très proches de Sol : Repères proches de Sol : SWE-Bench Pro 63,4 % contre 64,6 %, et 50,4 % sur l’épreuve d’agents, pour la moitié du coût de protocole.
- ✓Environ la performance de GPT-5.5 pour deux fois moins cher (annoncé par OpenAI).
✕ À anticiper
- ✕Prix : 2,50 $ / M en entrée, 15 $ / M en sortie, plus cher que Luna pour le pur volume.
- ✕Pas de max reasoning ni de mode Ultra : sur les tâches vraiment extrêmes, Sol garde l'avantage.
04 Quand choisir Luna
Le rapide et abordable, pour le volume.
✓ Le mieux pour
- ✓Le volume : classification, résumé, pipelines à grande échelle.
- ✓Le meilleur rapport prix : 1 $ / M en entrée, 6 $ / M en sortie, soit environ 85 % de la qualité de Sol à 1/5 du prix (annoncé par OpenAI).
- ✓Repères honnêtes pour un palier d’entrée : SWE-Bench Pro 62,7 % et 50,3 % sur l’épreuve d’agents, pour le coût le plus bas des trois.
✕ À anticiper
- ✕Il paie son score en calcul : 5 686 minutes et 6,87 M de jetons pour atteindre 50,3 %, quand Sol à réglage moyen fait mieux en 2 227 minutes et 2,20 M.
05 Guide de décision
Ton besoin, le palier qui va avec.
- Je ne sais pas trop, je veux un bon défaut : Terra.
- Tâche agentique longue et dure (terminal, computer use, navigation, cybersécurité) : Sol.
- J'ai besoin du max reasoning ou du mode Ultra : Sol (les seuls à les débloquer).
- Beaucoup d'appels, budget serré (classification, résumé, pipelines) : Luna.
- Analyse de longs documents, rappel fiable sur tout le contexte : Sol ou Terra, jamais Luna.
06 Verdict
Sur les specs publiées, le trio est cohérent : Terra est le point d'équilibre et notre reco par défaut, parce qu'il colle de très près à Sol sur les repères annoncés tout en coûtant moitié moins. On ne monte à Sol que quand la tâche est vraiment extrême ou qu'il faut le max reasoning et le mode Ultra. Luna est le meilleur choix pour le volume, à condition d'accepter sa limite claire en long-contexte. Ces repères viennent d'OpenAI ; nos mesures maison arriveront sur les fiches.
- Par défaut : Terra.
- Tâches les plus dures : Sol.
- Volume peu cher : Luna.
- Long-contexte : pas Luna.
07 Questions fréquentes
Quel GPT-5.6 choisir par défaut ?
Terra. OpenAI le présente comme le choix par défaut : une performance proche de Sol à moitié prix (2,50 $ / M en entrée, 15 $ / M en sortie). On ne monte à Sol que pour les tâches les plus dures, et on descend à Luna pour le volume. Tarifs en date de juillet 2026.
Quelle différence entre Sol et Terra ?
Sol est le vaisseau amiral (5 $ / 30 $ par M), seul à débloquer le max reasoning et le mode Ultra. Sur l'Agents' Last Exam de la table comparable d'OpenAI, Sol marque 52,7 contre 50,4 pour Terra, soit 2,3 points d'écart pour deux fois le prix (53,6 pour Sol en configuration maximale). Pour la majorité des usages, Terra suffit. Tarifs en date de juillet 2026.
Quelle est la vraie limite de Luna ?
Il paie son score en calcul : pour atteindre 50,3 %, OpenAI mesure 5 686 minutes et 6,87 M de jetons, contre 2 227 minutes et 2,20 M pour Sol à réglage moyen, qui fait pourtant mieux. Luna reste excellent pour le volume (classification, résumé, pipelines) à 1 $ / 6 $ par M, mais on l'écarte quand le temps de traitement compte. Tarifs en date de juillet 2026.
Sol, Terra et Luna sont-ils la même génération ?
Oui. GPT-5.6 est la génération ; Sol, Terra et Luna sont des paliers de capacité durables, chacun évoluant à son rythme. Ils sont disponibles dans ChatGPT, Codex et l'API. L'alias nu gpt-5.6 pointe vers Sol.
08 Sources
Specs et benchmarks annoncés par OpenAI : annonce GPT-5.6 et preview de GPT-5.6 Sol. Les chiffres cités (prix, score, coût, latence et jetons de l'épreuve d'agents) proviennent de ces pages, pas de mesures maison.
Vois le détail modèle par modèle
Chaque palier a sa fiche : prix, accès, forces et limites. Ou reviens au hub des comparatifs.