GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Luna pour un usage professionnel concret

Ces trois modèles occupent des positions différentes dans le catalogue GPT-6 de GetVibe. Le bon choix dépend de la difficulté de la tâche, du niveau de raisonnement demandé et de la longueur de la sortie. Cette comparaison s’appuie sur les pages publiques des modèles consultées le 3 octobre 2026 ; les prix affichés sont les valeurs rendues en direct depuis le catalogue et ne constituent pas une affirmation fondée sur un benchmark.

Instantané du catalogue actuel

La date de l’instantané du catalogue est le 3 octobre 2026. Consultez chaque page liée lors de votre déploiement, car le tarif USD actif peut changer.

Ne considérez pas le suffixe du modèle comme un benchmark

Le nom d’un modèle ne suffit pas à indiquer dans quelle mesure il gère votre dépôt, votre schéma d’outils ou vos contraintes de sortie. Utilisez un jeu d’évaluation comprenant un bug avec un test en échec, une petite fonctionnalité répartie sur plusieurs fichiers et une tâche d’explication où aucune modification ne doit être effectuée. Figez le prompt, le commit, les paramètres d’autorisation et la commande de test. Enregistrez la correction, le résultat des tests, la latence, l’utilisation en entrée et en sortie, ainsi que le nombre d’allers-retours de correction. Nous n’avons pas exécuté de benchmark public pour cet article ; le tableau constitue donc une comparaison des prix et de la configuration, et non un classement de qualité.

Le raisonnement modifie à la fois le comportement et le coût

Chaque modèle propose un ensemble de paramètres de raisonnement documentés sur sa page. Utilisez le niveau le plus bas qui respecte le seuil de correction de la tâche, puis augmentez-le pour les cas qui échouent. Les tokens de raisonnement contribuent à l’utilisation en sortie ; comparez donc le coût total de la tâche au lieu de supposer que la taille de sortie sera identique. Définissez une valeur suffisamment élevée pour max_tokens afin de permettre la réponse demandée, sans la laisser illimitée. Si votre prompt demande du code, une explication et des tests, prévoyez délibérément le budget nécessaire à ces sorties.

Pour un premier test avec le SDK OpenAI, utilisez l’ID du modèle comme configuration au lieu de l’intégrer directement à plusieurs points d’appel :

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"Expliquez ce test en échec et proposez la correction la plus simple."}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

La variable d’environnement définit le modèle ; elle n’est pas dérivée du nom du modèle. Conservez votre clé API dans un gestionnaire de secrets.

Lequel devriez-vous essayer en premier ?

• Luna : commencez ici pour les modifications courtes et délimitées, ainsi que pour les tâches dont la validation est simple. Son tarif catalogue inférieur en fait une bonne référence, mais vérifiez que son contexte et ses outils conviennent à votre client.
• Sol : gardez-le comme candidat pour les tâches où la référence Luna n’atteint pas le seuil de qualité. Comparez-les sur le même test au lieu de mettre chaque requête à niveau par défaut.
• 6.1 Sol : testez-le lorsque la planification en plusieurs étapes ou l’utilisation répétée d’outils est importante. Mesurez si la réduction du nombre de corrections compense suffisamment la différence de prix par token.

Utilisez la comparaison des coûts pour les agents de programmation pour disposer d’un banc de test et le guide sur l’effort de raisonnement pour comprendre le comportement des paramètres. Pour exécuter ces modèles avec un agent de programmation, consultez la configuration de Codex CLI ; Claude Code utilise un protocole Messages différent.

Établissez une comparaison équitable des coûts

Enregistrez l’utilisation en entrée et en sortie pour chaque tentative, y compris les patches échoués et les nouvelles tentatives. Divisez la dépense totale par le nombre de modifications qui passent vos critères de test et de revue. Répétez une tâche pour tenir compte des variations. N’utilisez pas un benchmark fournisseur ni une réponse particulièrement convaincante comme approximation des performances sur votre propre dépôt. Réexécutez le même jeu après une modification du prix catalogue, une mise à niveau de la CLI ou une modification importante du prompt.

Conservez le modèle choisi dans un paramètre d’environnement ou de projet unique afin de pouvoir le modifier et revenir en arrière sans toucher au code. Publiez une courte note interne indiquant la date, les ID des modèles, les résultats des tests et les liens actifs vers les pages des modèles. Cette approche est plus utile que de considérer un article comparatif comme un classement permanent.