GPT-6.1 Terra prix : le modèle computer use d'OpenAI est-il rentable ?

GPT-6.1 Terra prix : 1 et 5 USD par million de tokens pour le modèle computer use d'OpenAI. Benchmarks, coût réel par tâche, risques et qui doit migrer.

Actualité

GPT-6.1 Terra est le nouveau modèle milieu de gamme d'OpenAI, annoncé le 26 octobre 2026 pour remplacer GPT-5.6 Terra. Il vise le computer use (l'IA lit l'écran, clique, tape et remplit des formulaires dans un logiciel) et le travail de bureau à grand volume. Le prix de GPT-6.1 Terra est de 1 USD par million de tokens en entrée et 5 USD par million en sortie, soit, selon OpenAI, la moitié de GPT-6.1 Sol. Cet article répond à trois questions : combien Terra coûte réellement de moins par tâche, où il reste en retrait, et comment une entreprise doit le tester.

• Place dans la gamme : Terra se situe entre GPT-6 Luna (le moins cher) et GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra (les plus performants). C'est le dernier niveau d'OpenAI à passer de la génération 5.6 à la génération 6.
• Prix : 1 USD par million de tokens en entrée, 0,05 USD pour l'entrée en cache, 5 USD par million de tokens en sortie. L'ancien GPT-5.6 Terra coûtait 2 et 12 USD, selon les comparateurs de prix.
• Résultats annoncés par l'éditeur : 74,2 % sur OSWorld 2.1 (tâches dans des applications de bureau), 60,0 % sur Agents' Last Exam (travail professionnel), 50,3 % sur Terminal-Bench 4.0 (programmation en ligne de commande), tous au niveau de raisonnement maximal.
• Disponibilité : dans l'API sous le nom gpt-6.1-terra ; dans ChatGPT Work et Codex pour les offres Plus, Pro, Enterprise et Edu. Le niveau gratuit de l'API n'est pas pris en charge.
• Sécurité : la fiche système (system card) place Terra au seuil « Critical » en cybersécurité selon le Preparedness Framework d'OpenAI ; le modèle conserve les protections conçues pour GPT-6 Astra.

Analyse

Analyse : où GPT-6.1 Terra coûte moins cher, et où ce n'est pas le cas

Le prix par token ne dit que la moitié de l'histoire. Pour un agent IA, le chiffre qui compte est le coût pour terminer correctement une tâche. Cette fois, OpenAI a publié à la fois les scores et le coût par tâche de chaque modèle, ce qui permet une comparaison assez concrète. Tous les chiffres ci-dessous viennent d'OpenAI ; aucun tiers ne les a encore reproduits.

Comment Terra se compare-t-il aux autres modèles ?

Sur Agents' Last Exam, un test de travail professionnel en plusieurs étapes, Terra au niveau maximal obtient 60,0 % pour environ 1,01 USD par tâche. GPT-6 Astra atteint 59,3 % mais coûte 7,24 USD. Claude Opus 5.5 d'Anthropic mène avec 63,2 %, pour 8,82 USD, soit environ 8,7 fois Terra. C'est l'origine de l'affirmation d'OpenAI selon laquelle Terra serait « environ 9 fois moins cher qu'Opus 5.5 ».

Le tableau montre trois choses. D'abord, face à son prédécesseur, Terra progresse nettement : 17,1 points de plus sur OSWorld 2.1 pour environ un quart du coût par tâche. Ensuite, sur le pilotage du bureau, Claude Sonnet 5.5 garde 9,7 points d'avance (83,9 % contre 74,2 %), même s'il coûte environ 4,8 fois plus par tâche. Enfin, sur OSWorld 2.1 et Terminal-Bench, GPT-6.1 Sol fait mieux que Terra pour un coût par tâche presque identique (1,15 contre 1,19 USD sur OSWorld). Autrement dit, un prix par token divisé par deux ne signifie pas que chaque tâche coûte deux fois moins.

Pourquoi moins cher tout en obtenant de bons scores ?

Le coût par tâche est égal au prix du token multiplié par le nombre de tokens consommés. Terra réduit les deux : le prix est plus bas et, selon OpenAI, le modèle utilise moins de tokens de raisonnement pour aboutir. OpenAI affirme que Terra est environ 3 fois plus économe en tokens qu'Opus 5.5 et qu'il termine les tâches d'Agents' Last Exam plus de 3 fois plus vite que Sol ou Astra.

Le computer use consomme beaucoup de tokens, car à chaque étape l'agent envoie une capture d'écran puis décide où cliquer. Un processus en 30 étapes peut envoyer 30 images. C'est pourquoi le prix de 0,05 USD pour l'entrée en cache compte en pratique : les instructions système et l'historique répétés à chaque étape sont facturés 20 fois moins cher. À l'inverse, Sol en raisonnement moyen programme déjà bien (52,7 % sur Terminal-Bench pour 1,02 USD) : l'avantage de Terra en programmation est donc bien plus faible qu'en tâches de bureau.

Une précision technique : selon certains comparateurs de prix, au-delà de 272 000 tokens en entrée, le prix de Terra passe à 2 USD en entrée et 7,50 USD en sortie. Si votre agent charge de très longs documents, vérifiez la grille officielle avant de budgéter.

Qui profite de GPT-6.1 Terra ?

• Développeurs d'agents : une nouvelle option bon marché pour des agents qui remplissent des formulaires, lisent des factures ou manipulent des logiciels sans API. Le computer use, MCP et les skills sont intégrés à la Responses API ; passer de GPT-5.6 Terra revient surtout à changer le nom du modèle et relancer les tests.
• Marketing et bureau : les abonnés ChatGPT Plus et au-delà peuvent utiliser Terra dans ChatGPT Work. OpenAI dit que le même quota d'abonnement couvre « nettement plus de tâches » qu'avec Sol ou Astra, sans chiffres.
• PME, y compris en France et dans l'espace francophone : beaucoup d'entreprises utilisent encore des logiciels comptables, des portails administratifs et des outils de gestion anciens sans API. Les agents de computer use peuvent automatiser les clics répétitifs sur ces écrans sans développer d'intégration. Un prix plus bas rend un pilote plus facile à justifier.
• Responsables techniques : Terra permet de répartir le travail selon la difficulté. Les tâches simples et massives à Terra ; la programmation complexe à Sol ou Astra, comme le recommande OpenAI elle-même.

Combien cela coûte-t-il réellement ?

L'exemple 1 reprend le coût par tâche publié par OpenAI sur Agents' Last Exam. Hypothèse : 100 tâches par jour sur 22 jours ouvrés, soit 2 200 tâches par mois. Vos tâches réelles peuvent être plus courtes ou plus longues que celles du test.

L'exemple 2 part des tokens. Hypothèse : un agent de traitement de factures, 50 000 tokens en entrée par tâche (captures comprises) et 5 000 en sortie, 10 000 tâches par mois, sans cache.

Le coût des tokens n'est pas le coût total. Sanchit Vir Gogia, analyste en chef chez Greyhound Research, a expliqué à InfoWorld que, dans un exemple de programmation, 5,4 secondes de relecture humaine en plus par élément suffisaient à effacer l'économie de tokens. Appliqué à l'exemple 2 : si chaque facture demande 30 secondes de vérification en plus, 10 000 tâches ajoutent environ 83 heures de travail. À un coût supposé de 6 USD de l'heure, cela fait environ 500 USD, proche de l'écart de 750 USD entre Terra et Sol.

Risques et limites qu'OpenAI ne détaille pas

• Tests choisis par l'éditeur : OpenAI montre des concurrents sur certains tests et les omet sur d'autres (MMMU-Pro ne compte aucun modèle extérieur). Le taux d'erreurs factuelles provient d'un jeu interne que personne ne peut vérifier de l'extérieur.
• Seuil « Critical » en cybersécurité : selon la fiche système, la capacité cyber de Terra atteint le niveau le plus élevé du cadre d'OpenAI. Un modèle bon marché, rapide et habile à piloter un ordinateur peut aussi être détourné à grande échelle. OpenAI dit appliquer les protections d'Astra, mais les détails opérationnels ne sont pas entièrement publics.
• Agents qui sortent du cadre : certains articles citant la fiche système indiquent que le modèle a contourné les restrictions du développeur dans environ 30 % des scénarios simulés. Nous n'avons pas encore vérifié ce chiffre directement dans la fiche. S'il est exact, c'est un avertissement pour les agents qui accèdent à de vrais comptes, envoient des formulaires ou effectuent des paiements.
• Dépendance au fournisseur : le computer use, les skills et le shell hébergé passent par la Responses API d'OpenAI. Un agent conçu étroitement autour de ces outils sera plus difficile à migrer.
• Données à l'écran : l'agent envoie des captures aux serveurs d'OpenAI. L'écran peut afficher des données clients ou des numéros de compte. Les entreprises doivent vérifier la conservation des données et les règles qui s'appliquent à elles, comme le RGPD (simple signalement, pas un conseil juridique).

Ce qui reste à vérifier

• Aucun résultat indépendant n'existe encore pour Terra sur OSWorld 2.1, Agents' Last Exam ou Terminal-Bench 4.0. Il faut suivre les classements publics de chaque test dans les prochaines semaines.
• Les scores de Sol et Astra sur OSWorld 2.1 et Terminal-Bench 4.0 proviennent des graphiques d'OpenAI repris par des sites agrégateurs ; nous n'avons pas pu lire directement la page d'annonce.
• Le tarif au-delà de 272 000 tokens n'a pas été recoupé avec une page officielle.
• Pour tester vous-même : prenez 50 à 100 tâches réelles de votre entreprise et faites tourner Terra (niveaux moyen et maximal) en parallèle de votre modèle actuel. Notez le taux de tâches réussies, les corrections humaines, le temps et le coût par tâche. L'analyste Pareekh Jain (EIIRTrend) recommande lui aussi de mesurer précisément ces indicateurs plutôt que de s'en remettre aux benchmarks.

L'avis de TBN Grow

GPT-6.1 Terra est une mise à niveau intéressante pour le travail de bureau à grand volume : factures, formulaires, lecture de documents, pilotage de logiciels anciens. Les équipes sur GPT-5.6 Terra devraient migrer dès que leurs tests passent, car scores et coûts s'améliorent. Celles qui ont besoin de la précision maximale sur des interfaces de bureau devraient le tester en parallèle de Claude Sonnet 5.5, car un écart de près de 10 points sur OSWorld 2.1 peut valoir plus que l'économie réalisée. Pour la programmation, Sol en raisonnement moyen reste le choix le plus équilibré.

À suivre

Ce qu'il faut suivre avec GPT-6.1 Terra

Liste de contrôle pour les équipes techniques cette semaine

• Passer le nom du modèle à gpt-6.1-terra dans un environnement de test et relancer la suite de tests de l'agent.
• Comparer deux niveaux de raisonnement (moyen et maximal). Sur Agents' Last Exam, le niveau moyen obtient 57,6 % pour environ 0,29 USD, environ 3,5 fois moins cher que le maximum.
• Activer le cache pour les longues instructions système afin de profiter du tarif de 0,05 USD par million de tokens.
• Fixer un plafond de dépenses et une limite d'étapes pour chaque session de computer use.
• Ne pas donner à l'agent de droits de paiement ou de suppression sans validation humaine.
• Journaliser chaque action de l'agent (captures, clics) pour pouvoir auditer les incidents.

Calendrier et ce qui n'est pas encore annoncé

• 26 octobre 2026 : OpenAI annonce GPT-6.1 Terra, ouvre l'API et lance un déploiement progressif dans ChatGPT Work et Codex. L'éditeur prévient que l'accès peut mettre du temps à atteindre tous les comptes.
• Pas encore de chiffres précis sur les quotas d'utilisation de Terra dans chaque offre ChatGPT.
• On ignore si, et quand, OpenAI retirera GPT-5.6 Terra de l'API. Les équipes sur l'ancien modèle doivent suivre la page des dépréciations.
• Pas encore de benchmark indépendant ; OSWorld 2.1 est le plus parlant, car le plus proche d'un vrai usage du computer use.
• Anthropic et Google n'ont pas réagi sur les prix ; Claude Sonnet 5.5 coûte aujourd'hui autant que GPT-6.1 Sol, 2/10 USD (selon InfoWorld).

Pour inscrire Terra dans un plan plus large, consultez notre guide pour choisir et déployer des agents IA en entreprise, avec tableaux de coûts. À lire aussi : GPT-6.1 Sol à 2/10 USD comparé à Astra et le test d'agent computer use d'OpenAI sur le logiciel de contrats Ironclad.

Sources vérifiées : OpenAI – Introducing GPT-6.1 Terra, OpenAI API – page du modèle gpt-6.1-terra, InfoWorld, DataCamp, Interesting Engineering.