La famille GPT-6 d’OpenAI est désormais complète sur GetVibe API. GPT-6 Astra est arrivé en premier, début septembre. GPT-6 Luna et GPT-6 Sol ont été mis en service le 23 septembre 2026. Tous trois utilisent le même endpoint compatible avec OpenAI et une seule clé API. Seule la valeur de model change.
Les trois modèles côte à côte
| GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|---|
| Identifiant du modèle | gpt-6-luna | gpt-6-sol | gpt-6-astra |
| Positionnement | offre rapide et économique pour les tâches à haute fréquence | raisonnement avancé, code et agents | contexte long, entrées d’images, raisonnement configurable |
| Contexte / sortie maximale | 272K / 128K | 272K / 128K | 272K / 128K |
| Niveaux de raisonnement | de minimal à max | de minimal à max | de minimal à high |
| Mode JSON | oui | oui | non |
| Appel d’outils | oui | oui | oui |
Tarifs actuels, récupérés en direct depuis le catalogue :
- GPT-6 Luna : $0.0055 entrée · $0.0274 sortie par million de tokens
- GPT-6 Sol : $0.1096 entrée · $0.548 sortie par million de tokens
- GPT-6 Astra : $0.548 entrée · $2.7398 sortie par million de tokens
« De minimal à max » désigne toute l’échelle de reasoning_effort : minimal, low, medium, high, xhigh, max. Les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie. Le guide du raisonnement explique comment définir le niveau pour chaque requête.
Lequel choisir
- GPT-6 Luna : classification, extraction, routage, brouillons courts. Utilisez-le partout où vous effectuez de nombreux petits appels et où le coût par appel compte davantage que la profondeur.
- GPT-6 Sol : tâches de programmation complexes, agents en plusieurs étapes, tout ce qui nécessite d’augmenter le raisonnement à
xhighoumax. - GPT-6 Astra : une option intermédiaire avec prise en charge des images et un raisonnement allant jusqu’à
high. Il ne dispose pas du mode JSON ; pour obtenir une sortie JSON stricte, utilisez Luna ou Sol, ou des sorties structurées avec l’appel d’outils.
Une approche pratique consiste à commencer avec Luna et à ne transférer vers Sol que les requêtes qui échouent à votre contrôle qualité. Les deux modèles acceptent le même corps de requête : le changement se résume donc à modifier une chaîne de caractères.
Exemple de requête
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
reasoning_effort="high",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactorisez cette fonction et expliquez la modification : ..."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Pour Codex CLI et les autres agents de programmation, consultez la configuration de Codex CLI et la liste des intégrations.
Étapes suivantes
Ouvrez les pages des modèles GPT-6 Luna, GPT-6 Sol et GPT-6 Astra pour consulter les tarifs des entrées mises en cache et la latence en direct, ou comparez l’ensemble du catalogue sur la page Modèles.