GPT-6 : le guide d’OpenAI pour choisir et bien utiliser Astra, Sol et Luna

OpenAI recommande de voir le choix comme un compromis entre intelligence et prix. GPT-6 Astra est réservé aux tâches de raisonnement les plus difficiles. GPT-6.1 Sol convient aux tâches complexes de programmation, de recherche et d’utilisation de l’ordinateur. GPT-6 Luna vise les tâches ciblées et répétitives à grande échelle : extraire les champs d’une facture, classer des demandes, produire des résumés structurés.

Dans l’API, l’effort de raisonnement se règle par niveaux : faible pour des tâches courantes (extraire des faits, petites modifications), moyen pour celles qui demandent du discernement (planifier une fonctionnalité, comparer des options), élevé pour un débogage difficile ou une analyse approfondie. Le niveau « très élevé / max », quand il est disponible, ne se garde que si le gain justifie le temps et le coût.

Côté vitesse, le mode Rapide raccourcit et régularise les temps de réponse à un coût par token supérieur. Le mode Ultrarapide, disponible dans CodexOpenAI Codex est l'agent de programmation d'OpenAI — capable d'écrire, corriger et exécuter du code de façon autonome depuis un terminal, une app de bureau ou l'application ChatGPT, et depuis 2026 de piloter directement un ordinateur comme le ferait un développeur. Lire la fiche et l’API pour GPT-6 Astra, accélère la génération indépendamment de l’effort de raisonnement.

Les tokens d’entrée en cache coûtent jusqu’à 95 % de moins que les autres, selon le modèle. Pour en profiter, placez les instructions stables et les références avant les détails variables de la tâche, et gardez des définitions d’outils cohérentes d’un appel à l’autre. Dans les longues conversations, le compactage réduit la taille du contexte tout en conservant l’état nécessaire pour poursuivre.

Supprimez aussi le contexte inutile à la tâche, et lancez les tâches indépendantes en parallèle pour qu’une étape lente ne bloque pas les autres.

Selon Eric Provencher, de l’équipe expérience développeur d’OpenAI, ces modèles comprennent mieux les nuances et les ambiguïtés : des consignes trop précises peuvent désormais nuire aux résultats, alors qu’elles les amélioraient avant. Partez donc d’une mission claire : le résultat souhaité, le public visé, le contexte et les contraintes utiles, et les critères d’achèvement.

OpenAI propose quatre ajustements. Pour les compétences : décrivez brièvement quand chacune doit s’exécuter, ne chargez les détails qu’au besoin et remplacez les recettes rigides par des consignes adaptées au modèle. Pour AGENTS.md : expliquez quand certains documents et tests sont pertinents et autorisez les workflows sûrs courants, comme les tests locaux sur des données jetables, sans accès à la production.

Fixez aussi les limites décisionnelles (quelles actions sont autonomes, lesquelles exigent une approbation, plutôt qu’un « toujours demander » général), et précisez jusqu’où persévérer : implémenter, exécuter, examiner le résultat, corriger les échecs.

Les modèles GPT-6 peuvent travailler plusieurs heures, voire plusieurs jours. Trois fonctions aident à les piloter dans l’API. Le pilotage en cours de tour permet d’envoyer une correction via l’API WebSocket Responses pendant l’exécution : elle est mise en file d’attente sans annuler les outils ni les actions déjà réalisées. L’appel asynchrone d’outils laisse le modèle poursuivre des travaux indépendants pendant qu’une tâche lente, comme des tests, s’exécute. La délégation permet à GPT-6.1 Sol de confier des sous-tâches indépendantes à des sous-agents, dans l’API Responses.

Avec GPT-6 Astra, Codex peut poser des questions pendant qu’il travaille. Tranchez celles qui influencent la suite et précisez quels travaux indépendants peuvent continuer pendant votre réflexion. Si vous vous absentez, indiquez à Codex quelles tâches peuvent continuer et quand il doit s’arrêter pour attendre votre réponse.

Quand les besoins changent, pilotez la tâche en cours en expliquant ce qui doit changer et ce qui doit rester identique, plutôt que de laisser le modèle poursuivre une approche devenue inadaptée.

GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Luna peuvent interagir directement avec des sites web et des applications de bureau. Exemple donné par OpenAI : analyser un bug, corriger le code, puis ouvrir le produit dans un navigateur pour vérifier que la correction fonctionne.

La règle : choisir la méthode fiable la plus simple pour chaque étape. Une API ou un outil connecté quand ils suffisent ; l’utilisation de l’ordinateur quand le modèle doit lire un écran, cliquer ou remplir un formulaire.