GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna
Trois niveaux du même modèle. Les écarts aux tests de performance sont faibles - sauf sur un point, où ils sont énormes.
Dernière mise à jour
Le niveau équilibré - l’essentiel de la qualité de Sol, à un coût bien inférieur.
Le niveau axé sur la vitesse : réponses en moins de 400 ms, peu performant sur les contextes longs.
TL;DR
Utilisez Terra par défaut. Il obtient 87,4 % sur Terminal-Bench 2.1 contre 88,8 % pour Sol, atteint 89,6 % de rappel en contexte long contre 91,5 % pour Sol et répond en environ 500 à 900 ms. Pour la plupart des tâches, le modèle phare ne justifie pas cette attente.
Utilisez Sol quand une erreur coûte cher - les raisonnements les plus difficiles, les documents les plus longs, les exécutions d'agents en plusieurs étapes. Utilisez Luna quand la rapidité est essentielle: des réponses en moins de 400 ms pour la classification, le routage, la saisie semi-automatique et les réponses rapides.
Le seul chiffre décisif : rappel d’informations dans un contexte long. Sol 91,5 %, Terra 89,6 %, Luna 41,3 %. Luna n'est pas une version légèrement moins performante de Sol - sur les entrées longues, il perd des informations sans le signaler. Si votre entrée est longue, Terra est le niveau le moins cher auquel vous pouvez vous fier.
Comment lire ce comparatif
Cette page compare GPT-5.6 Sol et GPT-5.6 Luna selon leur adéquation aux tâches concrètes, au-delà des seules caractéristiques mises en avant. Prenez ces verdicts comme point de départ, puis testez les deux options avec la même instruction si votre travail dépend du ton, de l’exactitude, de la rapidité, de la qualité du code, du raisonnement visuel ou de la gestion d’un contexte long.
Le meilleur choix est le modèle qui vous fournit le premier jet le plus exploitable avec le moins de corrections, pour votre façon de travailler.
Caractéristiques côte à côte
| GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna | |
|---|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | OpenAI | OpenAI |
| Fenêtre de contexte | 1,05 M de tokens | 1,05 M de tokens | 1,05 M de tokens (41,3 % de rappel) |
| Image en entrée | ✓ Oui | ✓ Oui | ✓ Oui |
| Mode vocal | - Non | - Non | - Non |
| Recherche Web | - Non | - Non | - Non |
| Date limite des connaissances | 2026 | 2026 | 2026 |
| Idéal pour | Raisonnement difficile, documents longs, processus de travail avec agents et dans le terminal | Travail de production au quotidien, assistants interactifs, analyse de documents | Réponses rapides, classification, routage, tâches à grand volume |
| Disponible sur AskAI.free | Pro/Max sur AskAI.free | Pro/Max sur AskAI.free | Pro/Max sur AskAI.free |
Gagnant par tâche
| Tâche | Gagnant | Pourquoi |
|---|---|---|
| Raisonnement et planification les plus difficiles | GPT-5.6 Sol | Sol arrive en tête sur Agents' Last Exam (53,6 contre 50,4 pour Terra et 50,3 pour Luna), et l’écart se creuse sur les longues exécutions en plusieurs étapes. |
| Documents longs / grandes bases de code | GPT-5.6 Sol | Rappel en contexte long sur MRCR : Sol 91,5 %, Terra 89,6 %, Luna 41,3 %. Sol est le choix le plus sûr pour les entrées très longues. |
| Travail de production au quotidien | GPT-5.6 Terra | Terra se situe un à trois points derrière Sol sur la plupart des benchmarks, pour une fraction du coût - le choix par défaut le plus raisonnable. |
| Assistants de conversation interactifs | GPT-5.6 Terra | La latence de Terra, de 500 à 900 ms, permet une conversation naturelle tout en maintenant la cohérence d’un échange à l’autre. |
| Questions rapides et tâches courtes | GPT-5.6 Luna | Luna vise des réponses en moins de 400 ms et atteint tout de même 84,7 % sur Terminal-Bench 2.1, contre 88,8 % pour Sol. |
| Classification, routage, étiquetage | GPT-5.6 Luna | Le travail simple à grande échelle correspond exactement au positionnement tarifaire et aux réglages de Luna. |
| Flux de travail avec agents / terminal | GPT-5.6 Sol | Terminal-Bench 2.1 : Sol 88,8 %, Terra 87,4 %, Luna 84,7 %. Sol Ultra atteint 91,9 % avec quatre agents. |
| Correction de bugs à l’échelle du dépôt | Égalité | Aucun n’est le meilleur choix ici - Claude Fable 5 obtient 80 % sur SWE-Bench Pro, contre 64,6 % pour Sol. |
| Recherche par navigation web | GPT-5.6 Sol | Sol atteint 92,2 % sur BrowseComp, le meilleur résultat de la famille pour les tâches nécessitant beaucoup de recherche d’informations. |
| Budget serré, volume élevé | GPT-5.6 Luna | Sur l’API d’OpenAI, Luna coûte environ 25 fois moins cher que Sol par token, ce qui représente vite une différence importante à grande échelle. |
Cas d'usage concrets
Analyse d'un long contrat ou d'un article de recherche
Sol ou Terra, jamais Luna. C’est l’écart le plus net au sein de la famille : Sol restitue 91,5 % des informations d’une entrée longue et Terra 89,6 %, mais Luna n’atteint que 41,3 %. Luna répondra avec assurance alors qu’il aura manqué des éléments au milieu de votre document, ce qui est pire qu’un refus de répondre.
Faire fonctionner un chatbot destiné aux clients
Terra. Il maintient la cohérence de la conversation d’un échange à l’autre avec une latence d’environ 500 à 900 ms, ce qui donne une impression de réactivité sans la superficialité que les utilisateurs remarquent. La latence de Sol convient davantage aux tâches en arrière-plan qu’aux conversations en direct.
Classer ou orienter des milliers d’éléments
Luna. La tâche est simple et le problème vient du volume : la latence et le coût sont donc déterminants. Luna vise des réponses en moins de 400 ms et coûte environ 25 fois moins cher que Sol par token - et les capacités de raisonnement supplémentaires de Sol n’apportent rien ici.
Débogage à l’échelle d’un dépôt entier
Sol parmi ces trois modèles, mais comparez-le à Claude. Sur SWE-Bench Pro, Claude Fable 5 obtient 80 % contre 64,6 % pour Sol. Sol est plus performant pour les tâches agentiques et le travail dans un terminal ; Claude est meilleur pour corriger les bugs à l’échelle d’un dépôt. Les deux figurent dans votre barre latérale : soumettez donc la même requête à chacun.
Outils et guides connexes
Arrêtez de lire. Testez les deux côte à côte sur AskAI.free - Votre première question est gratuite.
Demander à l’IAQuestions fréquentes
Quel modèle GPT-5.6 convient au plus grand nombre ?
Terra. Il se situe à un à trois points de Sol sur la plupart des benchmarks publiés, tout en étant bien moins cher et plus rapide : le modèle phare se justifie donc rarement pour les tâches quotidiennes. Passez à Sol lorsqu'une erreur coûte vraiment cher.
Luna est-il vraiment beaucoup moins performant que Sol ?
Sur les tâches courtes, à peine - 84,7 % contre 88,8 % sur Terminal-Bench 2.1. Sur les entrées longues, l’écart est considérable : 41,3 % contre 91,5 % de rappel en contexte long. Luna est un outil conçu pour la vitesse, et non une version réduite du modèle phare. La différence ne se manifeste que lorsque votre entrée s’allonge.
Quelle est la différence de vitesse ?
Luna vise des réponses en moins de 400 ms, Terra entre 500 et 900 ms environ, et Sol est suffisamment lent pour que OpenAI suggère de le réserver aux tâches asynchrones ou en arrière-plan plutôt qu'aux conversations en direct.
Ont-ils tous la même fenêtre de contexte ?
Oui - tous les trois acceptent environ 1,05 M de tokens en entrée et jusqu’à 128 k tokens en sortie. Mais accepter une longue entrée et l’exploiter de manière fiable sont deux choses différentes : c’est ce que mesurent les scores de rappel.
Pourquoi GPT-5.6 a-t-il refusé ma question de sécurité ?
GPT-5.6 intègre le dispositif de sécurité le plus strict d’OpenAI à ce jour - ses protections en cybersécurité bloquent environ dix fois plus d’activités potentiellement nuisibles que les modèles précédents, et les classificateurs en temps réel bloquent parfois des travaux légitimes proches de ces limites.
Puis-je essayer les trois gratuitement ?
Les trois sont des modèles premium sur AskAI.free et nécessitent un Formule Pro. L’essai gratuit de 7 jours vous y donne accès sans aucun prélèvement aujourd’hui, et vous pouvez passer de l’un à l’autre en cours de conversation pour les comparer.