GPT-6 Astra vs Sol vs Luna : quel modèle GPT-6 choisir
GPT-6 Astra vs Sol vs Luna comparés : specs, prix, benchmarks d’OpenAI, effort de raisonnement et quel modèle choisir pour le code, les agents et les volumes.
Lire en MarkdownCommencez par GPT-6 Sol. C'est le modèle d'OpenAI pour le code complexe et le travail d'agents, il coûte un cinquième de GPT-6 Astra par token, et sur le benchmark de workflows métier d'OpenAI, Sol en effort xhigh bat Astra en effort low. Passez une tâche à GPT-6 Astra quand elle est difficile, longue et coûteuse en cas d'erreur. Utilisez GPT-6 Luna pour la classification, l'extraction et les autres tâches que vous exécutez des milliers de fois, là où le coût par appel compte le plus.
Les trois sont vendus sur SeedRouter sous une seule clé, et changer de modèle revient à modifier model.
Quelles différences de spécifications entre GPT-6 Astra, Sol et Luna ?
| GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| Identifiant du modèle | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| Lancement | 3 septembre 2026 | 22 septembre 2026 | 22 septembre 2026 |
| Description d'OpenAI | Le plus performant, pour les travaux de bout en bout les plus difficiles | Code complexe et workflows agentiques | Le plus efficace, pour les tâches ciblées à fort volume |
| Fenêtre de contexte | 1 050 000 tokens | 1 050 000 tokens | 1 050 000 tokens |
| Entrée maximale | 922 000 tokens | 922 000 tokens | 922 000 tokens |
| Sortie maximale | 128 000 tokens | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Effort de raisonnement | low à max | none à max | none à max |
| Effort par défaut | Non documenté | medium | medium |
| Date limite des connaissances | 30 avril 2026 | 20 avril 2026 | 18 mai 2026 |
| Entrée / sortie | Texte et images / texte | Texte et images / texte | Texte et images / texte |
Les chiffres proviennent des pages modèles d'OpenAI pour GPT-6 Astra, GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, et les dates de lancement du journal des modifications de l'API.
La principale différence dans l'API est l'effort le plus bas. GPT-6 Sol et GPT-6 Luna acceptent none, qui répond sans raisonnement et qui est le seul réglage à accepter temperature et top_p. GPT-6 Astra raisonne toujours ; none renvoie une erreur 400.
Lequel coûte le moins cher ?
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-astra | Up to 272K input tokens | $8 | $0.8 | $10 | $40 |
gpt-6-astra | Over 272K input tokens | $16 | $1.6 | $20 | $60 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-sol | Up to 272K input tokens | $1.6 | $0.16 | $2 | $8 |
gpt-6-sol | Over 272K input tokens | $3.2 | $0.32 | $4 | $12 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.0112. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna
GPT-6 Luna is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-luna | Up to 272K input tokens | $0.08 | $0.008 | $0.1 | $0.4 |
gpt-6-luna | Over 272K input tokens | $0.16 | $0.016 | $0.2 | $0.6 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.00056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna est de loin le moins cher, et GPT-6 Astra le plus cher. D'après les prix catalogue d'OpenAI, GPT-6 Sol coûte un cinquième de GPT-6 Astra et GPT-6 Luna un vingtième de GPT-6 Sol. Les trois facturent l'entrée en cache à 10 % du tarif d'entrée, et un prompt de plus de 272K tokens d'entrée fait passer toute la requête sur la ligne contexte long. Le guide des tarifs de l'API GPT-6 détaille la facturation de chaque ligne.
Quels scores sur les benchmarks d'OpenAI ?
OpenAI a publié ses résultats dans deux annonces, GPT-6 Astra et GPT-6 Sol et Luna. Ils ont été obtenus à des niveaux d'effort différents : lisez donc chaque ligne avec son réglage.
| Benchmark (résultats publiés par OpenAI) | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench (workflows métier) | 30,3 % en effort low | 33,2 % en effort xhigh | Dépasse GPT-5.6 Luna de 5,4 points en effort high |
| DeepSWE v1.1 (génie logiciel) | 74,1 % | 68,8 % en effort max | 66,6 % en effort max |
| OSWorld 2.0 (utilisation d'un ordinateur) | 72,6 % dans une simulation de latence | 60,5 % en effort xhigh, jeu hors ligne | Dépasse GPT-5.6 Sol (medium) en effort max |
Deux points ressortent. Sur AutomationBench, GPT-6 Sol en effort xhigh a obtenu un meilleur score que GPT-6 Astra en effort low, et OpenAI estime le coût par tâche d'Astra à 3,9 fois celui de Sol. En génie logiciel et en utilisation d'un ordinateur, GPT-6 Astra reste en tête ; OpenAI le qualifie de « meilleur modèle au monde pour l'utilisation d'un ordinateur ».
Sur la factualité, OpenAI indique que GPT-6 Sol fait environ deux fois moins d'erreurs que GPT-5.6 Sol, « approchant la fiabilité d'Astra pour un coût bien inférieur », et que GPT-6 Luna à effort élevé égale GPT-5.6 Sol pour environ un centième de son coût.
Quand GPT-6 Astra vaut-il son prix ?
Choisissez GPT-6 Astra quand la tâche est longue, que les étapes dépendent les unes des autres et qu'une erreur coûte cher : gros refactorings, travail de conception, recherches sur lesquelles vous allez agir, ou agents qui pilotent un ordinateur sur de nombreuses étapes. Le journal des modifications d'OpenAI indique qu'il combine ses compétences « pour mener des tâches complexes de la demande initiale jusqu'au résultat final ».
Pour le code au quotidien et les boucles d'agents, GPT-6 Sol vous offre généralement l'essentiel de cette qualité pour un cinquième du prix par token, et vous pouvez monter son effort à xhigh ou max avant de passer à Astra.
Quand GPT-6 Luna suffit-il ?
GPT-6 Luna convient aux tâches dont la réponse est claire et étroite : routage de tickets, étiquetage de contenus, extraction de champs dans des documents, résumés courts. Utilisez-le en effort none ou low pour le coût et la latence les plus bas, et n'augmentez l'effort que si la précision sur votre propre jeu de test ne suffit pas.
Quel modèle GPT-6 choisir ?
| Si vous avez besoin de | Utilisez | Pourquoi |
|---|---|---|
| Un choix par défaut pour le code et les agents | GPT-6 Sol | De bons résultats pour un cinquième du prix d'Astra |
| Le meilleur résultat sur des tâches difficiles et longues | GPT-6 Astra | Le modèle le plus performant d'OpenAI, le meilleur en utilisation d'un ordinateur |
| Le coût par appel le plus bas | GPT-6 Luna | Un vingtième du prix de Sol, effort none disponible |
temperature ou top_p | GPT-6 Sol ou GPT-6 Luna | Acceptés uniquement en effort none, qu'Astra n'a pas |
Questions fréquentes
GPT-6 Sol est-il meilleur que GPT-6 Astra ?
Pas globalement. GPT-6 Astra obtient de meilleurs scores dans les résultats d'OpenAI en génie logiciel et en utilisation d'un ordinateur. GPT-6 Sol en effort xhigh a battu GPT-6 Astra en effort low sur le benchmark de workflows métier d'OpenAI, et il coûte cinq fois moins par token : c'est pourquoi il est le meilleur choix par défaut pour la plupart des usages.
Qu'est-ce que GPT-6 Sol ?
GPT-6 Sol est le modèle GPT-6 d'OpenAI pour le code complexe et les workflows agentiques, lancé le 22 septembre 2026. Il se situe entre GPT-6 Astra et GPT-6 Luna en capacités et en prix, avec une fenêtre de contexte de 1,05 M tokens.
Peut-on utiliser GPT-6 Astra, Sol et Luna avec le même code ?
Oui. Les trois acceptent les mêmes requêtes Responses et Chat Completions ; changez model et, pour Astra, évitez l'effort none et les champs d'échantillonnage.
Peut-on changer de modèle au milieu d'une conversation ?
Oui. Envoyez la requête suivante avec un autre model et le même historique de messages. Le raisonnement des tours précédents est un contexte facultatif : la conversation continue sans lui.
Essayez les trois avec une seule clé
Lancez le même prompt sur GPT-6 Sol, GPT-6 Astra et GPT-6 Luna dans le navigateur, comparez les réponses et le nombre de tokens, puis appelez le gagnant via l'API. Le guide de l'API GPT-6 montre la requête.
