Ordinateurs · 23/09/2026
OpenAI a lancé le 22 septembre 2026 GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux nouvelles variantes de sa famille GPT-6 aux tarifs jusqu'à 50 % inférieurs à la génération GPT-5.6, le même jour qu'Anthropic dévoilait Claude Opus 5.5 à prix réduit.
OpenAI a lancé le 22 septembre 2026 GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux nouvelles variantes plus économiques de sa famille GPT-6 aux côtés du modèle haut de gamme GPT-6 Astra, avec des tarifs jusqu'à 50 % inférieurs à ceux de la génération GPT-5.6.
Trois niveaux de prix pour trois usages différents
GPT-6 Sol est facturé 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ en sortie, GPT-6 Luna descend à 0,10 $ et 0,50 $ pour les usages les plus économiques, quand GPT-6 Astra reste le modèle haut de gamme à 10 $ et 50 $ par million de tokens.
Luna, le modèle le moins cher jamais proposé par OpenAI pour un usage massif
Avec un tarif d'entrée dix fois inférieur à celui de Sol, Luna cible explicitement les usages à très grande échelle où le coût par requête devient le facteur décisif, comme le traitement de gros volumes de code ou l'exécution d'agents autonomes.
Le même jour qu'Anthropic, dans un contexte de guerre des prix
Ce lancement intervient le jour même où Anthropic dévoilait Claude Opus 5.5, également marqué par une baisse de prix substantielle — un signal que la pression concurrentielle sur les tarifs de l'IA générative s'intensifie entre les deux laboratoires.
Une baisse de prix qui répond aussi à la concurrence chinoise
Au-delà de la seule rivalité avec Anthropic, ces baisses de tarifs interviennent alors que des modèles chinois nettement moins chers gagnent des parts de marché, poussant les laboratoires américains à revoir leur politique tarifaire pour rester compétitifs sur le prix autant que sur la performance.
Notre avis
Voir deux laboratoires habituellement concentrés sur des annonces de performance déplacer autant leur communication vers le prix en dit long sur l'évolution du marché de l'IA générative — la course à la capacité brute cède du terrain à une bataille plus classique sur le coût par token, un terrain où la Chine a pris une longueur d'avance ces derniers mois.
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