Faire davantage de tâches avec la même enveloppe d’utilisation : c’est la promesse principale de GPT‑6.1 Terra, lancé le 26 octobre dans ChatGPT Work, Codex et l’API d’OpenAI. Le modèle vise les travaux qui mêlent compréhension d’images, rédaction et manipulation d’applications. Dans Work et Codex, son accès est annoncé pour les offres Plus, Pro, Enterprise et Edu.
Le bénéfice recherché n’est donc pas seulement une réponse plus rapide à une question. Il concerne aussi les missions en plusieurs étapes : lire un document, en extraire des informations puis les reporter dans un outil. Le résultat reste à contrôler, mais le coût de chaque tentative peut peser lourd lorsqu’un même travail est répété.
Un modèle moins gourmand dans le quota du forfait
Dans sa présentation de Terra, OpenAI affirme que l’allocation du forfait permet de réaliser davantage de tâches qu’avec GPT‑5.6 Terra, et sensiblement plus qu’avec ses modèles GPT‑6.1 Sol ou GPT‑6 Astra. L’entreprise ne donne pas dans cette annonce un multiplicateur unique applicable à chaque utilisateur.
Cette absence de chiffre universel est logique pour des tâches très différentes. Interpréter un dessin technique, corriger un texte ou remplir un formulaire ne sollicite pas les mêmes volumes de lecture et d’action. Pour juger l’intérêt du modèle dans son propre travail, une comparaison utile consiste à conserver la même consigne et le même résultat attendu, puis à regarder le temps, la consommation et les corrections nécessaires.
Comprendre un document, puis agir dans une application
Terra associe raisonnement visuel et utilisation d’applications. L’enjeu est de passer d’une information comprise à une action effectuée dans un logiciel. Cela le distingue d’un usage limité à la génération de texte dans une conversation.
Sur ces missions, c’est le fichier terminé qui tranche. Une réponse convaincante peut accompagner un tableau mal rempli ou un document incomplet. Vérifier les données reportées et les modifications demandées permet de comparer les modèles sur le résultat qui sera réellement utilisé, au-delà de leur façon de répondre dans le chat.
OpenAI annonce des progrès de factualité et de programmation dans ses évaluations. Ces résultats sont ceux de l’éditeur : Menow n’a pas réalisé de test comparatif permettant de confirmer un gain identique sur tous les usages. L’annonce présente d’ailleurs Sol et Astra comme plus adaptés à certains travaux particulièrement complexes.
Les abonnements et l’API répondent à deux budgets différents
Dans Work et Codex, on raisonne en consommation de l’enveloppe du forfait. Dans l’API, les développeurs paient des volumes de tokens traités : le modèle y porte l’identifiant gpt-6.1-terra. Ces deux modes de facturation ne se comparent pas en transformant directement un prix API en nombre de conversations incluses.
Le choix peut donc se faire mission par mission : réserver le modèle plus coûteux aux problèmes qui l’exigent et employer Terra quand il produit un livrable satisfaisant à moindre consommation. L’intérêt concret se mesure au travail terminé et vérifié, plutôt qu’au seul nombre de messages envoyés.
Samuel Le Goff suit l’actualité des smartphones, des systèmes d’exploitation mobiles et de l’intelligence artificielle depuis plus de 14 ans. Il couvre notamment Samsung, Xiaomi, Apple, Android, iOS et les grandes tendances du numérique.
