GPT-6 Astra succède à GPT-5.6 Sol depuis début septembre et coûte environ deux fois et demie plus cher. La question n’est donc pas de savoir si Astra est meilleur, mais où l’écart est assez grand pour justifier le supplément. Nous avons comparé les chiffres officiels aux autres modèles haut de gamme présents sur ChatX et en avons tiré quelques règles sur le moment où le changement vaut le coup.
Astra face à Sol, Opus 5.5 et Fable 5.1
| GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5.1 | |
|---|---|---|---|---|
| Prix par token chez le fournisseur (Sol = 1) | ≈ 2,5× | 1× | 1× | ≈ 2,5× |
| Profondeur de la pensée | réglable, par défaut « Basse » | réglable, par défaut « Désactivé » | réglable à partir de « Basse », pas de « Désactivé » | réglable à partir de « Basse », pas de « Désactivé » |
| Recherche web / images | oui / oui | oui / oui | oui / oui | non / oui |
| Point fort | mathématiques, longues tâches en plusieurs étapes, fiabilité | quotidien et textes exigeants | programmation, analyse | les cas les plus difficiles |
La ligne des prix reprend le rapport entre les tarifs officiels des fournisseurs pour l’entrée et la sortie. ChatX répercute ces écarts : à longueur de réponse égale, le rapport vaut donc aussi pour tes tokens. Astra et Fable 5.1 sont au même niveau, Sol et Opus 5.5 nettement en dessous.
Où Astra devance de façon mesurable
OpenAI cite trois résultats qui décrivent l’écart avec Sol : 98 pour cent sur FrontierMath Tier 4 (mathématiques de recherche), 99,9 pour cent sur ARC-AGI-3 (résolution abstraite) et la première place sur Terminal-Bench 4.0, un test de tâches de programmation qui se déroulent sur de nombreuses étapes. Sol était nettement derrière à chaque fois.
Plus importants que les records, deux points de la system card comptent pour les utilisateurs :
- Moins de faits inventés : dans les cas d’erreur relevés, Astra hallucine moins souvent que Sol. Pour la recherche d’informations, les synthèses de textes techniques et le travail sur les chiffres, c’est la différence la plus sensible.
- Plus robuste face aux instructions glissées (prompt injections) : quand tu déposes des pages web, des PDF ou des e-mails dans le chat, tu obtiens moins souvent des réponses pilotées par des commandes cachées dans ce contenu. Dans des simulations de programmation, OpenAI compte environ deux fois moins de comportements critiques qu’avec Sol.
Des testeurs indépendants signalent toutefois que, sur de très longues tâches, Astra introduit de nouvelles erreurs dont la recherche prend du temps. Vérifier le résultat reste obligatoire, justement parce que le modèle s’exprime avec beaucoup d’assurance.
Quand Astra vaut le supplément
De cette comparaison découlent quelques règles simples sur ChatX :
- Documents longs : pour des contrats, des études ou des bases de code entières dépassant plusieurs centaines de milliers de tokens, Astra garde tout dans une seule requête grâce à son million de tokens de contexte. Sol coupe avant.
- Chiffres et logique : modèles financiers, statistiques, démonstrations et tout ce où une erreur de calcul coûte cher. L’écart sur FrontierMath se voit ici en pratique.
- Pas pour les tâches courtes : e-mails, traductions, résumés et questions factuelles sont tout aussi bien traités par Sol, et souvent suffisamment par Luna et Terra, pour une fraction du coût.
- Choisis la profondeur sciemment : Astra démarre sur « Basse ». « Haute » ne vaut le coup que si la tâche admet plusieurs solutions. Sur des questions simples, cela coûte du temps d’attente et des tokens sans meilleur résultat.
- Exploite la longueur de réponse : sur ChatX, une réponse peut aller jusqu’à 15 000 tokens. Si tu veux un développement complet, dis-le dans le prompt (« complet, ne pas raccourcir »), sinon Astra résume volontiers, comme Sol.
Un test pratique : pose la même tâche une fois à Sol, une fois à Astra, puis lis les réponses côte à côte. Si la différence ne saute pas aux yeux, Sol était le bon choix.