OpenAI a lancé GPT-6.1 Terra le 26 octobre 2026, présentant un modèle conçu moins pour des prouesses abstraites de raisonnement que pour le travail répétitif qui remplit une journée devant un écran : traiter des factures, remplir des formulaires, lire des dessins techniques et monter des vidéos. L’entreprise a fixé les prix à 1 $ par million de jetons d’entrée et 5 $ par million de jetons de sortie — 50 % de moins que GPT-5.6 Terra et GPT-6.1 Sol.¹

L’entreprise soutient qu’un coût inférieur ne signifie pas des capacités moindres. Terra combine le raisonnement visuel, la rédaction en langage naturel et la capacité d’agir dans plusieurs applications ; OpenAI indique qu’il est disponible via ChatGPT Work, Codex et son API.² Greg Brockman, président d’OpenAI, a qualifié ce changement de basculement qualitatif : « l’utilisation d’un ordinateur avec terra a franchi un seuil qualitatif où elle semble plus rapide pour utiliser un ordinateur que ce que je peux faire sans assistance. »Greg Brockman (gdb)³

Sam Altman a présenté cette sortie comme l’ouverture de « cette nouvelle ère de l’utilisation des ordinateurs », plutôt que comme un simple concours de benchmarks.Sam Altman (sama)⁴ L’entreprise affirme que Terra obtient un score supérieur de 15 points de pourcentage à celui de GPT-5.6 Terra à l’Agents’ Last Exam avec un effort de raisonnement moyen, pour environ un tiers du coût, tout en réservant ses modèles Sol et Astra plus coûteux aux tâches les plus difficiles de programmation et de recherche.¹

Cette baisse de prix intervient toutefois dans un contexte d’inquiétude plus large sur le marché. L’indice des jetons de Ramp, fondé sur les dépenses des entreprises, situait les prix à environ 59 cents par million de jetons vendredi dernier, en baisse d’environ 35 % depuis la fin juin. Son constat : une guerre des prix apparente entre OpenAI et Anthropic se déroule alors même que l’usage augmente.⁵

Les promoteurs de l’IA voient dans cette même tendance la voie vers une adoption de masse : une informatique moins chère devrait attirer davantage de travail vers les modèles. Les investisseurs observent un autre indicateur. L’usage peut exploser tandis que la croissance des dépenses stagne, laissant les vastes investissements du secteur dans les centres de données dépendre d’une demande qui est réelle — mais qui pourrait devenir moins chère plus vite qu’elle ne devient rentable.⁵