GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5 : deux modèles intermédiaires

Depuis le mois dernier, OpenAI et Anthropic disposent tous deux d’un nouveau modèle intermédiaire solide.

GPT-6.1 Terra et Claude Sonnet 5.5 se situent juste en dessous des modèles phares de leurs éditeurs respectifs et sont présentés comme des chevaux de bataille du quotidien : suffisamment rapides pour un usage interactif et assez abordables pour l’échelle.

Ils impliquent toutefois des compromis. Terra revient à environ la moitié du prix par token et consomme bien moins de tokens par tâche. Sonnet 5.5 est le plus performant, surtout aux niveaux d’effort élevés sur le code et l’usage de l’ordinateur.

Dans cet article, je compare GPT-6.1 Terra et Claude Sonnet 5.5 sur les spécifications, les prix, les benchmarks, la vitesse et le coût par tâche, afin de vous aider à choisir celui qui convient le mieux à votre charge de travail.

Qu’est-ce que GPT-6.1 Terra ?

La gamme d’OpenAI comprend désormais quatre niveaux, du plus petit au plus grand : Luna, Terra, Sol et Astra. Terra remplace GPT-5.6 Terra, absent de la mise à jour GPT-6 de septembre, et son prix est inférieur de 50 % à celui de son prédécesseur.

6.1 Terra met l’accent sur trois domaines :

Utilisation de l’ordinateur : comprendre ce qui s’affiche à l’écran et agir dans différentes applications
Raisonnement visuel : interprétation d’images, de graphiques et de schémas techniques
Rédaction : une communication plus claire et plus naturelle

OpenAI annonce aussi une forte baisse des erreurs factuelles. Sur son jeu interne d’invites difficiles, le taux d’erreur de Terra à l’effort maximal est de 4,3 %, contre 22,3 % pour GPT-5.6 Terra, et à peu près au niveau de GPT-6.1 Sol.

Terra est disponible dans ChatGPT (pour les utilisateurs Plus, Pro, Enterprise et Edu), dans Codex, et via l’API sous gpt-6.1-terra. Son déploiement est également en cours dans GitHub Copilot et sur Amazon Bedrock.

Qu’est-ce que Claude Sonnet 5.5 ?

Claude Sonnet 5.5 est le deuxième modèle de la famille Claude 5.5 d’Anthropic, positionné comme un complément plus rapide et moins cher à Claude Opus 5.5. C’est un grand pas en avant par rapport à Sonnet 5 : Anthropic indique qu’il fonctionne plus de 30 % plus vite et coûte jusqu’à 30 % de moins par tâche, en partie grâce au regroupement des appels d’outils.

Sur plusieurs benchmarks, Sonnet 5.5 se rapproche d’Opus 5.5. Par exemple, il obtient 1844 sur GDPval-AA (travail de connaissance), à seulement deux points d’Opus, même si l’on sait qu’Opus 5.5 reste globalement plus fort sur les tâches complexes et ouvertes.

Anthropic met en avant les points forts de Sonnet 5.5 en codage et correction de bugs, travail agentique en terminal, design, présentations et tableurs.

Sonnet 5.5 est disponible dans les apps Claude, Claude Code et l’API Claude sous claude-sonnet-5-5, ainsi que sur Amazon Bedrock, Google Cloud et Microsoft Azure.

Spécifications et tarifs : GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5

	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
Date de sortie	26 octobre 2026	28 septembre 2026
Prix input (par 1 M de tokens)	1,00 $ (2,00 $ au-delà de 272 K)	2,00 $
Prix output (par 1 M de tokens)	5,00 $ (7,50 $ au-delà de 272 K)	10,00 $
Input mis en cache (par 1 M de tokens)	0,05 $	0,10 $
Fenêtre de contexte	1,05 M de tokens	1 M de tokens
Sortie max	128 K tokens	128 K tokens
Niveaux d’effort	none, low, medium, high, xhigh, max	low, medium, high, xhigh, max
Entrées	Texte, images	Texte, images

Au tarif catalogue, Terra coûte deux fois moins par token pour des invites de longueur normale. Pour des invites très longues (au-dessus de 272 K tokens), les tarifs de Terra augmentent et l’écart disparaît.

Le prix par token n’est que la moitié de l’histoire. Comme nous allons le voir, les deux modèles consomment des volumes de tokens très différents pour accomplir une même tâche.

Benchmarks : GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5

Résultats communiqués par les éditeurs

Les graphiques de lancement d’OpenAI comparent directement Terra à Sonnet 5.5 sur deux benchmarks agentiques à chaque niveau d’effort. C’est en partie ce qui a inspiré cet article.

Benchmark	Effort	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
OSWorld 2.1 (utilisation de l’ordinateur)	Moyen	66,7 %	65,9 %
	Élevé	68,7 %	73,3 %
	Max	74,2 %	83,9 %
Terminal-Bench 4.0 (codage agentique)	Moyen	35,8 %	28,8 %
	Élevé	41,8 %	43,0 %
	Max	50,3 %	70,6 %

Une tendance se dessine. À effort moyen, Terra égale ou dépasse Sonnet 5.5. Quand l’effort augmente, Sonnet creuse l’écart, et à l’effort maximal il mène d’environ 10 à 20 points.

Résultats indépendants

Artificial Analysis soumet les deux modèles à la même batterie de tests. À l’effort maximal :

Benchmark	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
Artificial Analysis Intelligence Index	48	56
GDPval-AA (travail de connaissance, Elo)	1476	1838
Terminal-Bench 4.0	56 %	64 %
Humanity's Last Exam	46 %	55 %
SciCode	55 %	61 %
AA-LCR (raisonnement en long contexte)	83 %	83 %

Sonnet 5.5 remporte la plupart de ces tests, avec son plus grand avantage sur GDPval-AA, qui mesure des tâches professionnelles réelles. Les deux sont à égalité sur le raisonnement en long contexte.

Le niveau d’effort compte ici aussi. Sur l’Intelligence Index, les deux modèles obtiennent 36 à faible effort et 41 à effort moyen. Sonnet ne prend l’avantage qu’à effort élevé et au-dessus.

Coût par tâche et efficacité en tokens : GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5

C’est là que Terra brille. À effort maximal, Sonnet 5.5 « réfléchit » beaucoup : Artificial Analysis mesure environ 197 000 tokens par tâche pour Sonnet contre environ 35 000 pour Terra.

Combiné au prix par token plus bas de Terra, l’écart de coût par tâche devient très important :

Effort	Score index Terra (coût par tâche)	Score index Sonnet 5.5 (coût par tâche)
Faible	36 (0,05 $)	36 (0,35 $)
Moyen	41 (0,10 $)	41 (0,48 $)
Élevé	44 (0,13 $)	47 (0,88 $)
Max	48 (0,40 $)	56 (5,46 $)

À effort moyen, Terra obtient le même score d’index pour environ un cinquième du coût. À effort maximal, Sonnet marque 8 points de plus, mais chaque tâche coûte plus de 13 fois plus cher.

Les propres graphiques d’OpenAI montrent la même chose. À effort maximal, une tâche OSWorld coûtait 1,19 $ avec Terra contre 5,74 $ avec Sonnet, et une tâche Terminal-Bench coûtait 1,84 $ contre 10,44 $.

Vitesse : GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5

La vitesse offre une lecture intéressante, selon ce que l’on mesure :

Vitesse de génération : Sonnet 5.5 génère plus vite, à environ 141 tokens par seconde contre 91 pour Terra.
Temps par tâche : Terra termine plus vite car il écrit bien moins de tokens. Une tâche moyenne a pris 384 secondes avec Terra contre 878 secondes avec Sonnet, selon l’Artificial Analysis Index.

Donc, si vous streamez de longues réponses aux utilisateurs, Sonnet paraît plus rapide. Si vous exécutez des tâches agentiques de bout en bout, Terra devrait finir en premier.

Tests de GPT-6.1 Terra et Claude Sonnet 5.5

J’ai demandé aux deux de rédiger le même programme d’entraînement sur quatre semaines, avec la même invite, un effort de raisonnement élevé et une tentative chacun.

Le programme s’adressait à un pratiquant expérimenté avec une blessure à l’épaule, et devait respecter ces contraintes :

Exercices interdits : pas de développé au-dessus de la tête, dips, tirages derrière la nuque, ni développé couché barre.
Une demande contradictoire : il souhaite néanmoins travailler le développé pour les pectoraux, qui sont son point faible.
Deux lieux : salle complète le lundi et le jeudi. À domicile le mardi et le samedi, avec uniquement des haltères jusqu’à 30 kg, un banc plat, une barre de traction et des bandes élastiques.
Entraînement équilibré : six schémas de mouvement, chacun au moins deux fois par semaine : charnière de hanche, squat ou fente, poussée horizontale, poussée verticale, tirage horizontal et tirage vertical.
Format : quatre semaines, environ 60 minutes par séance, moins de 1 000 mots.
Charge progressive : les exercices doivent augmenter en volume, par exemple en séries, répétitions, poids ou complexité.

La subtilité vient du fait que la poussée verticale signifie généralement un mouvement au-dessus de la tête, ici interdit.

Voici la comparaison des deux plans :

	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
Exercices interdits	Aucun utilisé	Aucun utilisé
Développé pectoral	Développés haltères, machines et au sol	Identique, avec environ 20 séries de pectoraux par semaine
Poussée verticale	Supprimée avec explication ; exercice triceps ajouté à la place	Conservée avec des développés inclinés s’arrêtant sous la tête
Équipement à domicile	Uniquement le matériel maison	Uniquement le matériel maison
Progression hebdomadaire	Une plage de répétitions, plus une règle pour ajouter du poids	Séries et reps détaillées pour chaque semaine
Durée des séances	5–6 exercices, tient en 60 minutes	7 exercices, serré pour 60 minutes
Coût de cette exécution	0,024 $	0,16 $
Note globale (sur 5)	4,8	4,8

Les séances à domicile de 6.1 Terra montrent une différence : un exercice triceps remplace la poussée verticale en gras :

Exercice	Schéma	Séries × reps (semaines 1–3)
Soulevé de terre roumain haltères	Charnière de hanche	3 × 8–12
Fente bulgare (split squat) haltères	Dominant genoux	2 × 8–12 par jambe
Développé au sol prise neutre aux haltères	Poussée horizontale	3 × 8–12
Tractions, avec bande d’assistance si besoin	Tirage vertical	3 × 6–10
Rowing à un bras haltère, appui banc	Tirage horizontal	2 × 10–15 par côté
Extensions triceps à l’élastique, point d’ancrage haut sur la barre de traction	Poussée vers le bas ; substitut de poussée verticale	2 × 10–15

Sonnet 5.5 a proposé une poussée verticale sous le niveau de la tête en gras :

Exercice	Schéma	S1	S2	S3	S4
Soulevé de terre roumain unilatéral (haltère)	Charnière de hanche	3×10	3×12	4×12	2×10
Fente bulgare (pied arrière surélevé)	Dominant genoux	3×10	3×12	4×12	2×10
Développé au sol prise neutre aux haltères	Poussée horizontale	3×12	3×14	4×14	2×12
Rowing un bras (appui banc)	Tirage horizontal	3×12	3×14	3×14	2×12
Développé à l’élastique en fente, ancrage bas, 45°	Poussée verticale	3×12	3×14	3×14	2×12
Chin-up	Tirage vertical	3×6	3×8	4×8	2×6
Écartés pectoraux à l’élastique, bas vers haut	Accessoire (pectoraux)	2×15	2×15	3×15	1×15

Les deux programmes sont sûrs et exploitables. Sonnet 5.5 a montré un meilleur jugement en trouvant un moyen sûr de conserver la poussée verticale, là où Terra l’a supprimée.

Le plan de Terra est plus concis et a coûté environ un sixième du prix. Toutefois, Terra a globalement ignoré l’exigence finale d’augmenter le volume/la charge via les séries, répétitions, poids ou complexité. Le plan de Sonnet 5.5 montre une progression plus claire : 3x10 devient 3x12, puis 4x12, etc.

GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5 : lequel choisir ?

Choisissez GPT-6.1 Terra si :

Vous exécutez des volumes élevés où le coût par tâche prime
Vos tâches relèvent du travail de connaissance au quotidien : e-mails, résumés, documents, questions-réponses courtes
Vous utilisez surtout des niveaux d’effort faibles à moyens, où Terra égale Sonnet pour bien moins cher
Vous avez besoin de raisonnement visuel ou d’une utilisation de l’ordinateur rapide et économique à difficulté modérée
Vous êtes déjà dans l’écosystème OpenAI (ChatGPT, Codex, Copilot)

Choisissez Claude Sonnet 5.5 si :

Vous réalisez de longues sessions de codage agentiques ou du débogage difficile
Vous visez le meilleur résultat sur des usages informatiques complexes et multi-étapes
Votre travail implique des livrables professionnels comme analyses, présentations et tableurs, où Sonnet mène sur GDPval-AA
Vous êtes prêt à payer plus pour des niveaux d’effort élevés afin d’obtenir de meilleurs résultats
Vous êtes déjà dans l’écosystème Anthropic (Claude Code, apps Claude)

Conclusion

Sonnet 5.5 est le modèle le plus capable, avec un avantage marqué sur les tâches difficiles de code et d’utilisation de l’ordinateur à effort élevé. Terra est le plus efficient, égalant Sonnet à effort moyen pour une fraction du coût.

Dans mon test pratique à effort élevé, les deux modèles ont rédigé un programme sûr tenant compte d’une blessure à l’épaule délicate, mais Sonnet 5.5 a montré un meilleur jugement et, à mon avis, a produit le meilleur plan. Les deux étaient néanmoins de bonne qualité et celui de Terra a coûté une fraction du prix. La meilleure façon de choisir est de faire tourner les deux sur un échantillon de vos propres tâches, au niveau d’effort que vous comptez utiliser, et de comparer la qualité au coût par tâche, comme je l’ai fait ici.

Auteur

Josef Waples

Je suis rédacteur et éditeur dans le domaine de la science des données. Je suis particulièrement intéressé par l'algèbre linéaire, les statistiques, R, etc. Je joue également beaucoup aux échecs !

FAQ

GPT-6.1 Terra est-il moins cher que Claude Sonnet 5.5 ?

Oui. Terra coûte 1 $ par million de tokens en entrée et 5 $ par million de tokens en sortie, soit la moitié des 2 $ et 10 $ de Sonnet 5.5. Comme Terra utilise aussi moins de tokens par tâche, l’écart de coût par tâche est généralement encore plus grand.

Quel est le meilleur pour coder, GPT-6.1 Terra ou Claude Sonnet 5.5 ?

Sonnet 5.5, surtout à effort élevé. Il obtient 70,6 % sur Terminal-Bench 4.0 à effort maximal contre 50,3 % pour Terra. À effort moyen, en revanche, Terra est légèrement devant (35,8 % contre 28,8 %).

Quel est le meilleur pour l’utilisation de l’ordinateur ?

Sonnet 5.5 prend l’avantage à effort élevé, avec 83,9 % sur OSWorld 2.1 à effort maximal contre 74,2 % pour Terra selon les graphiques d’OpenAI. À effort moyen, les deux sont à peu près à égalité, et Terra est bien moins cher.

Quelle fenêtre de contexte offrent GPT-6.1 Terra et Claude Sonnet 5.5 ?

Les deux prennent en charge environ 1 million de tokens de contexte (1,05 M pour Terra, 1 M pour Sonnet 5.5) et jusqu’à 128 K tokens en sortie.

Quel modèle est le plus rapide ?

Sonnet 5.5 génère des tokens plus vite, mais Terra termine généralement les tâches plus tôt car il produit bien moins de tokens. Sur les tests d’Artificial Analysis à effort maximal, la tâche moyenne de Terra a pris moins de la moitié du temps.

Où puis-je utiliser GPT-6.1 Terra et Claude Sonnet 5.5 ?

Terra est disponible dans ChatGPT, Codex, l’API OpenAI, GitHub Copilot et Amazon Bedrock. Sonnet 5.5 est disponible dans les apps Claude, Claude Code, l’API Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud et Microsoft Azure.

Sujets

Intelligence artificielle