GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Luna sont conçus pour différents niveaux de travail. Astra est l’option la plus performante pour les tâches bout en bout les plus exigeantes. GPT-6.1 Sol équilibre la performance sur les tâches complexes avec un prix nettement inférieur. Luna est le choix économique pour un travail ciblé et à fort volume.
Pour de nombreux flux de travail professionnels, GPT-6.1 Sol est un point de départ logique. Il coûte un cinquième des tarifs standard d’entrée et de sortie en jetons d’Astra, tandis qu’OpenAI le présente comme offrant des performances proches d’Astra. iWeaver propose un essai gratuit de GPT-6.1 Sol, afin que vous puissiez tester cet équilibre sur une tâche réelle avant de décider de passer à Astra ou de descendre vers Luna.
Comparaison des modèles GPT-6
| Détail | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| Rôle principal | Les tâches bout en bout les plus difficiles | Les tâches complexes à moindre coût | Le travail ciblé et à fort volume |
| Prix d’entrée standard | 10 $ / 1M jetons | 2 $ / 1M jetons | 0,10 $ / 1M jetons |
| Prix de sortie standard | 50 $ / 1M jetons | 10 $ / 1M jetons | 0,50 $ / 1M jetons |
| Fenêtre de contexte | 1 050 000 | 1 050 000 | 1 050 000 |
| Sortie maximale | 128 000 | 128 000 | 128 000 |
| Effort de raisonnement | Faible à maximal | Faible à maximal | De l’absence à maximal |
| Entrée d’images | Prise en charge | Prise en charge | Prise en charge |
| Meilleur point de départ | Travail difficile à plus forts enjeux | Flux de travail professionnels les plus complexes | Tâches répétitives et sensibles au coût |
Les spécifications et le positionnement s’appuient sur le catalogue de modèles d’OpenAI, la page du modèle GPT-6 Astra et la page du modèle GPT-6.1 Sol. Les tarifs standards en jetons n’incluent pas toutes les charges liées aux longs contextes, au cache, aux modes de traitement, aux régions ou aux outils.
Choisissez GPT-6 Astra pour le travail le plus difficile
OpenAI décrit Astra comme son modèle le plus capable pour les tâches bout en bout exigeantes. Il est prévu pour le raisonnement difficile, le génie logiciel, la recherche, l’usage de l’ordinateur et la création de documents, là où la qualité compte plus que le prix le plus bas des jetons.
Astra est pertinent lorsque la tâche est ambiguë, traverse de nombreuses étapes, exige un jugement soutenu ou implique un coût élevé en cas d’échec. Par exemple : une migration complexe de système, une investigation de recherche ouverte, ou un flux de travail qui doit coordonner plusieurs outils tout en s’adaptant à de nouvelles informations.
Son prix standard en jetons est cinq fois celui de GPT-6.1 Sol ; router chaque demande courante vers Astra peut donc être un gaspillage. La bonne question est de savoir si la capacité supplémentaire d’Astra réduit suffisamment les erreurs, les reprises ou les revues humaines pour justifier la différence.
iWeaver’s previous GPT-6 Astra vs Sol vs Luna guide provides the original family comparison and a useful baseline for the 6.1 update.
Choisissez GPT-6.1 Sol pour un travail professionnel équilibré
GPT-6.1 Sol est conçu pour le codage complexe, l’usage de l’ordinateur et les tâches professionnelles. Il conserve les mêmes tailles de contexte documentées et de sortie maximale qu’Astra tout en facturant nettement moins par jeton.
Cela fait de Sol un excellent candidat par défaut pour la synthèse de recherche, l’analyse riche en documents, le codage multi-étapes, la création de rapports structurés et les flux de travail d’agents. Il est particulièrement pertinent lorsque Luna est trop léger pour le travail, mais qu’Astra est difficile à justifier pour chaque exécution.
GPT-6.1 Sol prend en charge low, medium, high, xhigh et max pour l’effort de raisonnement. Medium est le défaut documenté. Commencez par là, puis augmentez l’effort uniquement lorsqu’une évaluation représentative montre que la tâche plus difficile en bénéficie.
Choisissez GPT-6 Luna pour le volume et l’efficacité
Luna est le modèle d’OpenAI axé sur le coût pour des charges de travail ciblées et à fort volume. Ses prix standards en jetons d’API sont bien inférieurs à ceux de Sol et d’Astra.
C’est un candidat raisonnable pour la classification, l’extraction, la transformation, les résumés courts, les opérations clients courantes et d’autres tâches répétables avec des instructions claires. Comme Luna prend en charge none pour l’effort de raisonnement ainsi que des réglages plus élevés, les développeurs disposent de plus de marge pour optimiser les charges simples en termes de vitesse et de coût.
Un prix bas ne fait pas automatiquement de Luna le choix opérationnel le moins cher. Si une tâche échoue de façon répétée ou nécessite une revue approfondie, la router vers Sol peut réduire le coût total.
Une règle pratique d’orientation des modèles
Utilisez le modèle le plus petit qui satisfait de manière fiable aux critères d’acceptation :
- Commencez avec Luna pour les tâches étroites et répétitives.
- Passez à GPT-6.1 Sol lorsque le travail nécessite un raisonnement plus approfondi, un long contexte ou plusieurs étapes coordonnées.
- Réservez Astra aux tâches les plus difficiles lorsque Sol ne répond pas à la qualité ou à la fiabilité requise.
Cette approche d’orientation est plus utile que de déclarer un modèle « gagnant ». Elle relie le choix du modèle à la difficulté de la tâche, au risque et au coût de la revue.
Comment tester la différence
Créez un petit ensemble d’évaluation à partir de votre travail réel. Incluez une tâche simple, une tâche typique et une tâche difficile. Utilisez les mêmes sources, exigences de sortie et critères de scoring pour chaque modèle.
Évaluez :
- La justesse et l’exhaustivité.
- Le respect des instructions.
- Les affirmations non prises en charge ou les changements inutiles.
- Le temps et l’utilisation totale des jetons.
- L’effort de revue et de correction par les humains.
Commencez par l’essai gratuit de GPT-6.1 Sol dans iWeaver et utilisez le résultat comme base équilibrée. Si la tâche se termine facilement, Luna peut suffire. Si la sortie reste insuffisante après une invite bien conçue et un effort de raisonnement approprié, Astra mérite un test contrôlé.