GPT-6 Sol : prix, benchmarks et comparatif (2026)

GPT-6 Sol est la déclinaison milieu de gamme de la nouvelle famille GPT-6 d’OpenAI, annoncée le 22/09/2026 — 19 jours après le flagship GPT-6 Astra (début septembre 2026). Positionné pour le travail professionnel quotidien exigeant, il divise par deux les tarifs API de GPT-5.6 Sol (4 $ / 20 $), à 2 $ / 10 $ par million de tokens en promettant, selon OpenAI, des erreurs factuelles divisées par deux. Prix, benchmarks vérifiés, comparatif face à Claude Opus 5.5, Grok 4.7 et MiMo-V2.6-Pro : voici l’analyse complète.

Annonce et contexte

OpenAI a dévoilé GPT-6 Sol (avec son petit frère économique GPT-6 Luna) le 22/09/2026, via un article de blog officiel (« GPT-6 Sol and Luna ») complété par les notes de lancement de ChatGPT. Les deux modèles sont entraînés, selon OpenAI, « with similar methods as GPT-6 Astra » et héritent de ses avancées en travail professionnel, factualité, code, utilisation d’ordinateur et alignement.

Le positionnement est limpide dans la gamme : Sol se situe sous le flagship GPT-6 Astra et au-dessus de GPT-6 Luna. OpenAI précise que « GPT-6 Astra continues to be our best model across the board » — Sol ne prétend pas déplacer le plafond de capacité, il vise l’économie d’usage. Il arrive le même jour que Claude Opus 5.5 d’Anthropic (4 $ / 20 $), déclinaison elle aussi « efficacité » : la bataille de l’automne 2026 se joue sur le coût par tâche, pas sur le score brut.

La promesse officielle de Sol tient en une phrase : la moitié du prix de GPT-5.6 Sol, pour un usage professionnel quotidien renforcé. OpenAI écrit que Sol « excelle dans les tâches professionnelles exigeantes du quotidien » : développement et débogage de code, analyse de données et workflows agentiques.

Essayer GPT-6 Sol
Lien officiel

Fiche technique

Nouveautés par rapport à GPT-5.6 Sol

Ce qui change vraiment, c’est l’économie d’usage, pas le plafond de capacité. Sol coûte deux fois moins cher que son prédécesseur et, selon OpenAI, accomplit les tâches agentiques pour une fraction du coût des concurrents (jusqu’à −80 % par tâche sur DeepSWE v1.1 et OSWorld 2.0). Le système de cache est refondu : lectures remisées de 90 %, et surtout un cache qui survit aux changements d’effort de raisonnement et d’outils — un détail technique décisif pour les workflows agentiques itératifs.

Mais l’honnêteté oblige à regarder les mesures indépendantes : Artificial Analysis (via la presse tech) ne crédite Sol que de +1 point à l’Intelligence Index (48 vs 47), et enregistre des reculs sur plusieurs benchmarks tiers : −100 Elo à GDPval-AA, −3,8 pts à HealthBench, et une dégradation à AA-Omniscience (taux de réponse 99 % → 83 %, précision 59 % → 54 % par rapport à GPT-5.6 Sol). Sol est un modèle de substitution économique, pas un saut capacitaire. Pour les usages quotidiens à haut volume, la division par deux de la facture est la vraie nouvelle ; pour la performance maximale, GPT-6 Astra reste, selon OpenAI, « le meilleur modèle dans tous les domaines ».

Benchmarks

Scores publiés par OpenAI le 22/09/2026 (chiffres constructeur, mesurés en coût-par-tâche), complétés par des mesures indépendantes d’Artificial Analysis relayées par la presse tech.

Mesures constructeur : la communication d’OpenAI insiste sur le couple score/coût. Sur AutomationBench 1.0.6, Sol (33,2 %) reste derrière Claude Opus 5.5 (40,0 %) pour un coût par tâche 11,1 fois inférieur ; sur OSWorld 2.0 offline, Sol (60,5 %) égale Opus 5.5 (60,3 %) avec −80 % de coût par tâche. Sur la factualité interne, OpenAI annonce ≈ 2× moins d’erreurs que GPT-5.6 Sol, et précise que Luna à effort élevé égale GPT-5.6 Sol pour environ 1 % du coût.

Mesures indépendantes : Artificial Analysis (via la presse tech) tempère le tableau : l’Intelligence Index ne progresse que de +1 point (48 vs 47), le Coding Agent Index gagne +2 pts pour Sol, mais GDPval-AA recule de −100 Elo et HealthBench de −3,8 pts. AA-Omniscience montre une dégradation : taux de réponse de 99 % à 83 %, précision de 59 % à 54 %.

Absents notables : aucun score SWE-bench Verified, Terminal-Bench ou Humanity’s Last Exam ne figure dans la communication d’OpenAI pour Sol. La fenêtre de contexte et la limite de sortie ne sont pas communiquées non plus : difficile d’évaluer Sol pour les très longs documents sans ces données.

Sources du tableau : annonce officielle d’OpenAI du 22/09/2026 (blog + notes de lancement ChatGPT) ; Artificial Analysis via la presse tech (thegputrade.com, dev.to, crowdfundinsider.com, powerdrill.ai, techrepublic.com). Les niveaux d’effort cités (max, xhigh) reprennent la terminologie des sources de mesure ; l’API GPT-6 expose, elle, un paramètre d’effort de raisonnement réglable de none à max.

Comparatif : GPT-6 Sol face aux modèles concurrents

GPT-6 Sol occupe le segment médian premium : deux fois moins cher qu’Opus 5.5 à l’entrée comme à la sortie, au même prix d’entrée que Grok 4.7 (sortie plus chère : 10 $ vs 6 $), et très au-dessus du prix plancher de MiMo-V2.6-Pro. Son argument distinctif n’est pas le prix facial — Grok 4.7 et MiMo le battent — mais l’économie des agents : c’est le seul de la catégorie dont le constructeur chiffre le coût par tâche (−60 à −80 %). Sur les mesures indépendantes (AA Intelligence Index : 48 vs 46 pour Grok 4.7 et 46,32 pour MiMo-V2.6-Pro), l’écart est mince : Sol se paie sur la facture, pas sur le podium. Face à Claude Sonnet 5 et DeepSeek V4 Pro, les données comparables manquent dans les sources consultées pour trancher.

Cas d’usage

• Développement logiciel agentique : coding, debugging et développement de fonctionnalités, avec un effort de raisonnement réglable de none à max.
• Workflows agentiques à haut volume : jusqu’à −80 % de coût par tâche (DeepSWE v1.1, OSWorld 2.0, selon OpenAI) — le point fort économique du modèle.
• Analyse de données quotidienne : cible explicite d’OpenAI ; la factualité interne serait ≈ 2× meilleure que GPT-5.6 Sol.
• Utilisation d’ordinateur : 60,5 % à OSWorld 2.0 offline (selon OpenAI), au niveau de Claude Opus 5.5, pour un coût par tâche très inférieur.
• Boucles agentiques itératives : lectures de cache à −90 % et cache préservé lors des changements d’effort/outils — pensé pour les contextes réutilisés.
• Substitution de GPT-5.6 Sol : même famille d’usage, prix divisés par deux — basculement documenté par OpenAI comme quasi transparent.

Tarifs et accès

Accès : API OpenAI (identifiant gpt-6-sol), ChatGPT Work et Codex via les abonnements Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu (déploiement progressif). Pas encore disponible dans l’interface Chat standard au 28/09/2026. Le function calling passe par Chat Completions avec un effort de raisonnement none ; les outils intégrés et le function calling sont prévus pour l’API Responses. Les prix des abonnements donnant accès à Sol n’ont pas été communiqués dans les sources consultées.

Voir les tarifs de GPT-6 Sol
Lien officiel

FAQ

Quand GPT-6 Sol est-il sorti ?

Le 22 septembre 2026, 19 jours après le flagship GPT-6 Astra (début septembre 2026). Il a été annoncé le même jour que GPT-6 Luna, via le blog officiel d’OpenAI et les notes de lancement de ChatGPT.

Combien coûte GPT-6 Sol ?

2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ en sortie, soit 50 % de moins que GPT-5.6 Sol. Les lectures de cache sont remisées de 90 %. Au-delà de 272 000 tokens d’entrée, toute la requête est facturée 2× en entrée et 1,5× en sortie.

GPT-6 Sol est-il gratuit ?

Non communiqué. OpenAI n’a annoncé aucun accès gratuit à GPT-6 Sol dans les sources consultées au 28/09/2026 ; l’accès se fait via l’API payante et les abonnements ChatGPT Work / Codex (Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu).

Quelle est la différence entre GPT-6 Sol et GPT-5.6 Sol ?

Les prix sont divisés par deux (2 $ / 10 $ vs 4 $ / 20 $), les erreurs factuelles internes seraient ≈ 2× moins nombreuses (selon OpenAI), et l’alignement est amélioré. En revanche, des mesures indépendantes (Artificial Analysis) montrent des reculs sur certains benchmarks : −100 Elo à GDPval-AA, −3,8 pts à HealthBench.

GPT-6 Sol ou GPT-6 Luna : lequel choisir ?

Sol (2 $ / 10 $) pour le travail professionnel quotidien exigeant — code, debugging, data analysis, agents. Luna (0,10 $ / 0,50 $) pour les tâches à très haut volume et faible complexité : à effort élevé, il égale GPT-5.6 Sol pour environ 1 % du coût, selon OpenAI.

Comment accéder à GPT-6 Sol ?

Via l’API OpenAI (identifiant gpt-6-sol), ou via ChatGPT Work et Codex avec un abonnement Plus, Pro, Business, Enterprise ou Edu. Il n’est pas encore déployé dans l’interface Chat standard au 28/09/2026.

GPT-6 Sol ou Claude Opus 5.5 : lequel choisir ?

Sol coûte deux fois moins cher (2 $ / 10 $ vs 4 $ / 20 $) et mise sur le coût par tâche agentique (−60 à −80 %, selon OpenAI). Opus 5.5 affiche des preuves plus solides sur le code agentique pur (66,4 % à Terminal-Bench 4.0, selon Anthropic). Pour un usage agentique à haut volume, Sol est l’option économique ; pour la performance maximale documentée sur le code, Opus 5.5 mène.

Quelles sont les limites connues de GPT-6 Sol ?

La fenêtre de contexte, la limite de sortie et le cutoff des connaissances ne sont pas communiqués. Aucun score SWE-bench, Terminal-Bench ou Humanity’s Last Exam n’est publié. Le function calling est limité à Chat Completions avec effort none. Et les mesures tierces montrent des reculs sur GDPval-AA et HealthBench par rapport à GPT-5.6 Sol.