GPT-6.1 Sol : tests, prix et comparaison avec Astra

Voici des résultats publiés par Artificial Analysis, et non des tests réalisés par Rankerfox. L'Intelligence Index est un indice composite, pas un pourcentage de réponses correctes. Le coût représente la moyenne en dollars des tâches de ce protocole API.

Sources des lignes : GPT-6 Sol, Sol 6.1 high, Sol 6.1 xhigh, Astra et Opus 5.5.

À réglage xhigh, Sol 6.1 est à un point d'Astra dans ce relevé ; le coût moyen mesuré est environ 5,9 fois inférieur. C'est un rapport calculé à partir de 2,31 / 0,39, pas la promesse de multiplier par six un quota d'abonnement. Opus conserve un score supérieur dans la configuration indiquée. Les noms des réglages ne garantissent pas un budget de calcul identique entre éditeurs.

Pour un professionnel, l'arbitrage utile reste le coût d'un résultat accepté : si le brouillon exige trois corrections et une longue vérification, le tarif initial ne décrit plus le coût total. À l'inverse, payer le modèle le plus cher pour chaque petit changement peut gaspiller du budget. Notre guide des modèles Claude complète cette comparaison.

Le relevé Coding Agent d'Artificial Analysis compare ces modèles dans Codex, notamment sur des tâches de terminal. L'environnement et l'effort restent déterminants.

Dans ce protocole, xhigh dépasse max pour Sol 6.1. Cela invite à tester un réglage plutôt qu'à pousser chaque curseur au maximum ; ce n'est pas une preuve de supériorité sur toutes les tâches. Sans intervalles d'incertitude, un petit écart de score ne suffit pas à établir un vainqueur universel.

GitHub rapporte aussi moins de tokens et d'étapes lors de ses premiers essais, puis un déploiement progressif dans Copilot. Ce retour va dans le même sens, mais reste distinct du test Codex ci-dessus.

• Un export à transformer en décisions : rapprocher requêtes, pages et conversions, repérer les incohérences, puis produire une liste de vérifications. Les additions et les rapprochements doivent pouvoir être reproduits.
• Une correction technique ciblée : expliquer le problème, proposer une modification et contrôler son effet. Demandez des tests, pas seulement une réponse convaincante.
• Un contenu fondé sur des sources : construire un plan, comparer des arguments et réviser le texte. Fournissez les pages de référence pour éviter qu'une mémoire ancienne remplace les faits actuels.
• Un dossier mêlant plusieurs fichiers : relier tableaux, notes et documents sans perdre les unités, dates ou restrictions. Faites ressortir les éléments manquants avant d'accepter la conclusion.

Ces exemples sont des usages à évaluer, pas des scores SEO mesurés. Un benchmark de code ne prouve pas qu'un article gagnera des positions dans Google. Pour un traitement répétitif et bien cadré, Luna peut suffire ; pour une décision difficile ou une erreur coûteuse, gardez Astra ou Claude comme second regard.

Préparez un petit dossier identique pour chaque modèle : mêmes fichiers, même consigne, mêmes outils et même critère de réussite. Il peut réunir une anomalie à retrouver dans un export, un bug à corriger, un document à résumer avec ses exceptions et un texte à vérifier contre ses sources.

1. Définissez le résultat acceptable avant le test : calcul exact, correction qui passe les tests, citation correcte ou information manquante explicitement signalée.
2. Notez le modèle et l'effort : ne comparez pas un Sol rapide à un Astra très poussé sans le dire.
3. Comptez les reprises : temps de correction, informations inventées, outils mal utilisés et interventions nécessaires.
4. Refaites les cas importants : une réussite spectaculaire ou un échec isolé ne représente pas tout votre travail.

Notre conseil est de commencer par un niveau intermédiaire, puis de monter quand le problème le justifie. Réservez le niveau le plus exigeant aux dossiers où le supplément de réflexion apporte réellement quelque chose.

Les tarifs standards OpenAI sont de 2 $ par million de tokens d'entrée et 10 $ en sortie pour Sol 6.1, contre 10 $ et 50 $ pour Astra. Le cache lu de Sol 6.1 est à 0,10 $ : la moitié du tarif de GPT-6 Sol.

Ces montants sont des prix API, pas le prix d'un abonnement Rankerfox ou ChatGPT. Au-delà de 272 000 tokens d'entrée, la fiche du modèle prévoit une majoration sur la requête entière. Le contexte, le raisonnement, le cache et les outils peuvent donc changer la facture finale.

ChatGPT Pro fait partie de Rankerfox Premium, aux côtés des autres outils IA de Rankerfox. Pour utiliser Sol 6.1, le choix du produit compte : OpenAI le propose dans ChatGPT Work et Codex, pas dans le sélecteur d'une conversation ChatGPT classique. Son déploiement dépend du forfait et des réglages de l'espace de travail, selon l'aide officielle.

Le sélecteur de la session donne le modèle effectivement accessible. Les tarifs API et les scores ci-dessus ne constituent pas un quota de messages, de tokens ou de tâches incluses dans Rankerfox. Consultez les forfaits Rankerfox pour l'offre et la fiche ChatGPT Pro pour situer cet accès.

Sol 6.1 remplace-t-il le besoin d'Astra ?

Pas systématiquement. Il mérite un essai sur les tâches récurrentes ; gardez le modèle phare pour les cas où la difficulté, l'ambiguïté ou le coût d'une erreur justifie de comparer les réponses.

Faut-il toujours choisir le niveau max ?

Non. Les résultats Codex présentés ici montrent qu'un niveau supérieur n'est pas automatiquement plus efficace. Mesurez la qualité acceptée et les corrections nécessaires sur vos exemples.

Un indice de 51 signifie-t-il 51 % de bonnes réponses ?

Non. L'Intelligence Index est un score composite. Les pourcentages Terminal-Bench, le coût API et le temps par tâche sont des mesures différentes, à lire séparément.

Ces résultats viennent-ils d'un test interne Rankerfox ?

Non : les tableaux reprennent les évaluations publiées et liées ci-dessus, consultées le 1er octobre 2026. Les conseils pratiques correspondent à notre lecture de ces résultats, pas à une nouvelle campagne de benchmarks maison.