GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra : prix et lequel choisir
GPT-6 Luna vs 5.6 Luna et 5.6 Terra : prix catalogue d'OpenAI, raison officielle de la baisse, benchmarks, premiers tests A/B et lequel choisir.
GPT-6 Luna vs 5.6 Luna ressemble sur le papier à une mise à niveau évidente. OpenAI affiche GPT-6 Luna à $0.10 par million de tokens d'input et $0.50 par million de tokens d'output, contre $0.20 et $1.20 pour GPT-5.6 Luna[1]. Le modèle a aussi un knowledge cutoff plus récent et la même fenêtre de contexte de 1,050,000 tokens[2][3].
Les questions plus difficiles sont celles que les développeurs posent sans cesse : pourquoi le modèle le plus récent coûte moins cher, s'il est moins performant, et où se place GPT-5.6 Terra puisqu'il n'existe pas de GPT-6 Terra. Cet article met côte à côte les prix et spécifications officiels, cite la raison donnée par OpenAI pour ce prix, distingue les benchmarks de l'éditeur des premiers tests d'utilisateurs et se termine par une recommandation selon la charge de travail.
TL;DR
- Prix : GPT-6 Luna est affiché à $0.10 d'input / $0.01 d'input en cache / $0.50 d'output par 1M tokens. GPT-5.6 Luna est à $0.20 / $0.02 / $1.20, et GPT-5.6 Terra à $2 / $0.20 / $12[1].
- Pourquoi c'est moins cher : OpenAI explique que des améliorations du caching et de l'inférence lui permettent de servir les modèles GPT-6 à moindre coût, et qu'elle a répercuté ces économies sous forme de baisse par rapport aux prix de GPT-5.6[4]. Elle ne donne aucune autre raison.
- Spécifications : la fenêtre de contexte, l'input maximal, l'output maximal et les six niveaux de reasoning effort sont identiques. Le knowledge cutoff de GPT-6 Luna est le 18 mai 2026, contre le 16 février 2026 pour GPT-5.6 Luna[2][3].
- Benchmarks d'OpenAI : en effort élevé, GPT-6 Luna obtient 5.4 points de plus que son prédécesseur sur AutomationBench, pour un coût par tâche inférieur de 58%[4].
- Les premiers utilisateurs ne sont pas toujours d'accord : un test A/B sur 10 tâches a trouvé GPT-6 Luna plus rapide, mais GPT-5.6 Luna meilleur en qualité de premier jet et de revue[5].
- Il n'existe pas de GPT-6 Terra. La gamme GPT-6 d'OpenAI comprend Astra, 6.1 Sol et Luna ; Terra n'existe que sous la forme GPT-5.6 Terra[6][7].
GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra sur la fiche technique
Les trois sont des modèles de raisonnement qui acceptent du texte et des images en input et renvoient du texte. OpenAI positionne GPT-5.6 Luna à peu près comme le niveau nano des familles GPT-5 précédentes, et GPT-5.6 Terra à peu près comme le niveau mini[3][8]. GPT-6 Luna est décrit comme "our most efficient model for focused, high-volume tasks" (notre modèle le plus efficace pour les tâches ciblées à fort volume)[2].
| GPT-6 Luna | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Terra | |
|---|---|---|---|
| ID du modèle | gpt-6-luna | gpt-5.6-luna | gpt-5.6-terra |
| Sortie | 22 septembre 2026 | 9 juillet 2026 | 9 juillet 2026[9] |
| Fenêtre de contexte | 1,050,000 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| Tokens d'input max. | 922,000 | 922,000 | 922,000 |
| Tokens d'output max. | 128,000 | 128,000 | 128,000 |
| Knowledge cutoff | 18 mai 2026 | 16 févr. 2026 | 16 févr. 2026 |
| Reasoning effort | none, low, medium (par défaut), high, xhigh, max | les mêmes six | les mêmes six |
| Input / output | Texte, image / texte | Texte, image / texte | Texte, image / texte |
Sources : les trois pages de modèle d'OpenAI[2][3][8].
Deux différences plus mineures comptent en pratique. La page de modèle de GPT-6 Luna indique que Chat Completions ne prend en charge le function calling qu'avec reasoning_effort réglé sur none sur l'API d'OpenAI elle-même, et recommande la Responses API pour les outils[2]. Par ailleurs, le 25 septembre, OpenAI a corrigé un bug d'encodage d'images qui avait dégradé la compréhension d'images de GPT-6 Sol et Luna, et recommande de relancer les évaluations d'images réalisées avant cette date[9].
Les prix côte à côte
Tous les chiffres sont les prix catalogue Standard d'OpenAI par 1M tokens, consultés le 7 octobre 2026. "Contexte long" désigne les prompts de plus de 272K tokens d'input, qui changent le prix de la requête entière[1].
| Par 1M tokens | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|
| Input | $0.10 | $0.20 | $2.00 |
| Input en cache | $0.01 | $0.02 | $0.20 |
| Écritures en cache | $0.125 | $0.25 | $2.50 |
| Output | $0.50 | $1.20 | $12.00 |
| Input contexte long | $0.20 | $0.40 | $4.00 |
| Output contexte long | $0.75 | $1.80 | $18.00 |
| Batch input / output | $0.05 / $0.25 | $0.10 / $0.60 | $1.00 / $6.00 |
La baisse sur l'input est exactement de 50%. L'output passe de $1.20 à $0.50, soit 58% de moins, même si le tableau de l'annonce d'OpenAI indique "50% cheaper" (50% moins cher) sur les deux lignes[4]. Face à GPT-5.6 Terra, GPT-6 Luna est 20 fois moins cher en input et 24 fois moins cher en output.
À titre d'illustration, prenons un mois avec 100M tokens d'input et 20M tokens d'output, le tout sans cache et sous 272K par prompt :
| Modèle | Coût d'input | Coût d'output | Mois |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 100 × $0.10 = $10 | 20 × $0.50 = $10 | $20 |
| GPT-5.6 Luna | 100 × $0.20 = $20 | 20 × $1.20 = $24 | $44 |
| GPT-5.6 Terra | 100 × $2 = $200 | 20 × $12 = $240 | $440 |
Ce calcul suppose des volumes de tokens fixes, ce qui n'est pas le cas des charges réelles. Les tokens de raisonnement sont facturés comme de l'output[10], et OpenAI indique que GPT-6 Sol et Luna donnent "slightly shorter answers overall" (des réponses globalement un peu plus courtes)[4]. Mesurez les tokens d'output par tâche sur vos propres prompts avant de vous fier à une projection mensuelle. Pour un calculateur complet incluant le cache et le contexte long, voir GPT-6 Luna API pricing.
Pourquoi GPT-6 Luna coûte moins cher que GPT-5.6 Luna
Le post de lancement d'OpenAI donne une raison, en ses propres termes : "Improvements in caching and inference let us serve these models at lower cost, and we're passing those savings directly on to users and customers by reducing API prices for Sol and Luna by 50% compared with their GPT‑5.6 promotional pricing." (Les améliorations du caching et de l'inférence nous permettent de servir ces modèles à moindre coût, et nous répercutons directement ces économies sur les utilisateurs et les clients en réduisant de 50% les prix de l'API pour Sol et Luna par rapport à leurs tarifs promotionnels GPT‑5.6.)[4] Le même post indique que GPT-6 Sol et Luna ont été entraînés "with similar methods as GPT‑6 Astra" (avec des méthodes similaires à GPT‑6 Astra) et les décrit comme faisant progresser "the frontier on cost efficiency" (la frontière de l'efficacité des coûts)[4].
C'est toute l'explication officielle. OpenAI ne dit pas que le modèle est plus petit et n'associe aucune date de fin au prix de GPT-6 Luna. La seule fenêtre promotionnelle dans ses notes tarifaires concerne GPT-5.6 Sol, "available at least through November 21, 2026" (disponible au moins jusqu'au 21 novembre 2026)[1].
L'historique des prix apporte du contexte. GPT-5.6 Luna est lui-même devenu moins cher après son lancement : le changelog d'OpenAI indique "Starting July 30, GPT-5.6 Luna costs 80% less" (à partir du 30 juillet, GPT-5.6 Luna coûte 80% de moins), sans en donner la raison[9]. La base de $0.20 / $1.20 que GPT-6 Luna divise par deux est ce prix déjà réduit.
Les changements de cache réduisent aussi le coût effectif en dessous du prix catalogue. OpenAI dit avoir amélioré le prompt caching de GPT-6 "to deliver higher cache hit rates by default" (pour offrir par défaut des taux de succès de cache plus élevés), les lectures en cache étant facturées avec une remise de 90%[4].
Ce qu'OpenAI a mesuré face au prédécesseur
Ces chiffres proviennent de l'annonce d'OpenAI et ont été obtenus par OpenAI. Aucune réplication indépendante n'avait été publiée au moment de notre vérification.
- AutomationBench (workflows métier sur 47 outils) : en effort élevé, GPT-6 Luna améliore son prédécesseur de 5.4 points de pourcentage pour un coût par tâche inférieur de 58%[4].
- Factualité (évaluation interne d'OpenAI sur des conversations anonymisées où des utilisateurs avaient signalé des erreurs) : "at higher effort levels it matches GPT‑5.6 Sol at about a hundredth its cost" (aux niveaux d'effort plus élevés, il égale GPT‑5.6 Sol pour environ un centième de son coût)[4].
- OSWorld 2.0 offline (utilisation de l'ordinateur) : GPT-6 Luna en effort max dépasse GPT-5.6 Sol en effort medium "at one tenth of its cost" (pour un dixième de son coût)[4].
- DeepSWE 1.1 (génie logiciel à long horizon) : GPT-6 Luna en effort max obtient 66.6%, ce qu'OpenAI qualifie de comparable à Claude Opus 5 et Fable 5 en effort medium[4].
Deux limites s'appliquent. OpenAI n'a pas publié de comparaison GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Terra, donc tout classement de Terra relève de la déduction. Et plusieurs des meilleurs résultats de Luna sont obtenus en effort max, qui produit davantage de tokens de raisonnement et donc davantage d'output facturé.
Ce que rapportent les premiers utilisateurs
Les retours des développeurs vont dans les deux sens, et aucun n'est une étude contrôlée.
Un utilisateur de r/codex a fait passer 10 tâches à GPT-5.6 Luna High et GPT-6 Luna High sur la même base de code de ~60k lignes en C++/Python, avec GPT-5.6 Sol comme juge. GPT-6 Luna l'a emporté en vitesse d'implémentation 6–4 et a utilisé moins d'appels d'outils. GPT-5.6 Luna l'a emporté en qualité de premier jet 5–3 et en qualité de revue 4–2, et le juge a préféré son code final 6–4. La lecture de l'auteur : GPT-6 Luna "looks strong for narrow implementation work while Luna 5.6 looks stronger when the task has a wider integration surface" (semble solide pour un travail d'implémentation ciblé, tandis que Luna 5.6 semble plus fort quand la tâche a une surface d'intégration plus large)[5].
Un utilisateur de r/OpenAI qui maintient un outil de reporting agentique a constaté l'inverse de l'annonce phare d'OpenAI en effort élevé. Dans ses tests A/B, GPT-6 Luna a manqué des éléments pertinents que GPT-5.6 Luna avait trouvés, et semblait "to try to answer the prompt in the least amount of tokens possible" (essayer de répondre au prompt avec le moins de tokens possible)[11].
Il s'agit dans les deux cas d'utilisateurs isolés avec de petits échantillons. Ils concordent néanmoins avec la propre remarque d'OpenAI sur des réponses plus courtes. Si votre produit dépend de listes exhaustives ou d'explications longues, testez précisément ce point.
Où se place GPT-5.6 Terra
Les recherches "gpt 6 luna vs terra" supposent l'existence d'un GPT-6 Terra. OpenAI n'en référence aucun : son guide GPT-6 cite GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Luna[7], et son catalogue de modèles n'a pas de page gpt-6-terra[6]. Terra n'existe que sous la forme GPT-5.6 Terra, le niveau intermédiaire de la génération précédente.
La vraie comparaison oppose donc GPT-6 Luna à GPT-5.6 Terra, qui coûte 20 à 24 fois plus. OpenAI n'a pas publié de benchmark de cette paire. Ce qu'elle a publié, c'est que GPT-6 Luna en effort high ou max égale ou dépasse GPT-5.6 Sol sur deux de ses évaluations[4]. GPT-5.6 Sol est le niveau au-dessus de Terra. C'est un indice, pas une preuve. Ne gardez Terra en production que là où votre propre évaluation montre qu'il l'emporte sur les tâches que vous exécutez. Pour les niveaux GPT-6 au-dessus de Luna, voir GPT-6 Sol vs Luna.
Passer de gpt-5.6-luna à gpt-6-luna
Sur reAPI, les deux modèles tournent sur le même endpoint Chat Completions avec la même clé API, le changement se limite donc à la chaîne model. Vérifiez quatre points avant de basculer du trafic :
- Reasoning effort. Les deux acceptent les mêmes six niveaux avec
mediumpar défaut[2][3]. Commencez au niveau que vous utilisez aujourd'hui et comparez les tokens d'output par tâche ainsi que la précision. - Paramètres d'échantillonnage. Le guide de migration GPT-6 d'OpenAI indique de retirer
temperature,top_pettop_logprobslorsque le reasoning effort n'est pasnone[7]. Sur reAPI, GPT-6 Luna renvoie400pourtemperatureettop_p[12]. Voir GPT-6 Luna temperature pour les détails. - Longueur des réponses. Si le code en aval ou les utilisateurs attendent des réponses longues, vérifiez leur exhaustivité, pas seulement leur exactitude.
- Images. Relancez les évaluations d'images si certaines ont été réalisées avant le correctif du 25 septembre[9].
Les tarifs reAPI actuels de chaque modèle figurent sur sa page : GPT-6 Luna, GPT-5.6 Luna et GPT-5.6 Terra.
FAQ
Pourquoi Luna 6 est-il moins cher que Luna 5.6 ?
OpenAI explique que des améliorations du caching et de l'inférence lui permettent de servir GPT-6 Sol et Luna à moindre coût, et qu'elle a répercuté ces économies en baissant les prix de 50% par rapport aux tarifs de GPT-5.6[4]. Elle ne donne aucune autre raison ni date de fin pour le prix de GPT-6 Luna.
GPT-6 Luna est-il moins performant ?
Pas selon les chiffres publiés par OpenAI : en effort élevé, il bat GPT-5.6 Luna de 5.4 points sur AutomationBench pour un coût par tâche inférieur de 58%[4]. Certains utilisateurs rapportent des résultats plus faibles sur des tâches riches en revue ou exigeant l'exhaustivité, dont un test A/B sur 10 tâches qui a donné l'avantage à la qualité de GPT-5.6 Luna[5]. Testez sur vos propres prompts.
gpt 6 luna est-il au-dessus de terra ?
Il n'existe pas de GPT-6 Terra avec lequel comparer[6][7]. Face à GPT-5.6 Terra, OpenAI n'a publié aucun benchmark direct. GPT-6 Luna coûte un vingtième du tarif d'input de Terra et un vingt-quatrième de son tarif d'output[1].
gpt 6 luna vs 5.6 sol
GPT-5.6 Sol est affiché à $4 d'input et $20 d'output par 1M tokens, soit 40 fois les tarifs de GPT-6 Luna[1]. OpenAI indique que GPT-6 Luna en effort plus élevé égale GPT-5.6 Sol sur son évaluation de factualité, et que Luna en effort max bat Sol en medium sur OSWorld 2.0 offline[4].
Pourquoi GPT-5.6 Luna est-il si bon marché ?
OpenAI a baissé le prix de GPT-5.6 Luna de 80% le 30 juillet 2026, et son changelog ne donne aucune raison à cette baisse[9]. Il reste plus cher que GPT-6 Luna.
Combien coûte gpt-5.6 Luna ?
OpenAI affiche GPT-5.6 Luna à $0.20 d'input, $0.02 d'input en cache, $0.25 d'écritures en cache et $1.20 d'output par 1M tokens. Les prompts de plus de 272K tokens d'input coûtent $0.40 d'input et $1.80 d'output, et Batch coûte la moitié du tarif Standard[1].
Est-ce que je perds vraiment beaucoup en revenant à 5.6 Luna high au lieu d'utiliser 6 Luna xhigh/max ?
Côté prix, GPT-5.6 Luna facture 2.4 fois le tarif d'output de GPT-6 Luna, tandis que xhigh et max produisent davantage de tokens de raisonnement facturés comme de l'output[1][10]. Le gain de GPT-6 Luna sur son prédécesseur dans AutomationBench rapporté par OpenAI est mesuré en effort élevé[4], donc GPT-6 Luna en high est un premier test raisonnable avant de payer pour xhigh ou max. Comparez le coût et la précision par tâche terminée sur votre propre charge de travail.
Choisir entre GPT-6 Luna et 5.6 Luna
Pour un nouveau travail à fort volume, commencez par GPT-6 Luna. Il divise par deux le prix d'input, réduit l'output de 58%, a un knowledge cutoff plus récent et remporte les propres comparaisons d'OpenAI avec GPT-5.6 Luna. Gardez GPT-5.6 Luna là où un prompt de production validé dépend de réponses longues ou exhaustives, jusqu'à ce qu'un test côte à côte dise le contraire, car c'est là que des utilisateurs ont signalé des régressions. N'utilisez GPT-5.6 Terra que là où votre évaluation montre que le prix 20–24× plus élevé achète la précision dont vous avez besoin.
Cela tranche GPT-6 Luna vs 5.6 Luna pour la plupart des équipes : testez d'abord GPT-6 Luna, et gardez l'ancien modèle là où vos évaluations montrent qu'il fait mieux.
References
- OpenAI. API pricing. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/pricing
- OpenAI. GPT-6 Luna model page. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
- OpenAI. GPT-5.6 Luna model page. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
- OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. Consulté en octobre 2026 sur openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
- Reddit r/codex. I A/B tested GPT-5.6 Luna and GPT-6 Luna on the same engineering tasks. Consulté en octobre 2026 sur reddit.com/r/codex/comments/1wp7ckc
- OpenAI. Models. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/models
- OpenAI. Using GPT-6. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
- OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
- OpenAI. API changelog. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/changelog
- OpenAI. Reasoning models. Consulté en octobre 2026 sur developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
- Reddit r/OpenAI. Luna 6 is a massive downgrade over Luna 5.6. Consulté en octobre 2026 sur reddit.com/r/OpenAI/comments/1wnxg0n
- reAPI. GPT-6 Luna API docs. Consulté en octobre 2026 sur reapi.ai/docs/gpt-6-luna
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