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# OpenAI GPT-5.6

> Ce qu’il faut savoir pour adopter GPT-5.6 Sol, Terra ou Luna pour des charges de production.

# OpenAI GPT-5.6

Utilisez ce guide pour adopter en toute sécurité la famille GPT-5.6 en production.

GPT-5.6 est la famille GPT actuelle d’OpenAI pour les workflows de production complexes. Dans AI Stats, les identifiants de niveau fixes correspondent aux identifiants de modèle OpenAI `gpt-5.6-sol`, `gpt-5.6-terra` et `gpt-5.6-luna`.

## Démarrage rapide de la migration

1. Choisissez le modèle fixe Sol, Terra ou Luna adapté à la charge de travail.
2. Remplacez uniquement l’identifiant du modèle et gardez le reste de la requête inchangé.
3. Retestez l’effort de raisonnement, les sorties structurées, les outils, la latence et le coût par tâche.
4. Déployez la nouvelle route en canari tout en gardant votre ancien modèle GPT-5 comme solution de repli.

## Choisir un modèle

| Modèle | Utilisation | Niveau de raisonnement |
| - | - | - |
| `openai/gpt-5.6-sol` | Raisonnement de capacité maximale, programmation agentique, analyse scientifique et travail professionnel complexe | `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` |
| `openai/gpt-5.6-terra` | Travail quotidien équilibré entre raisonnement, programmation et workflows d’assistant | `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` |
| `openai/gpt-5.6-luna` | Charges GPT-5.6 sensibles à la latence et au coût | `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` |

L’alias OpenAI `gpt-5.6` route vers `gpt-5.6-sol`. Dans AI Stats, utilisez `openai/gpt-5.6` ou `openai/gpt-sol-latest` pour choisir Sol par défaut, et les identifiants de niveau fixes pour contrôler le routage.

AI Stats suit également les alias de niveau correspondant au modèle le plus récent de chaque niveau : `openai/gpt-sol-latest`, `openai/gpt-terra-latest` et `openai/gpt-luna-latest`. Utilisez les identifiants GPT-5.6 fixes pour les migrations contrôlées et les alias de niveau uniquement si vous souhaitez que les prochaines versions Sol, Terra ou Luna suivent volontairement la même route.

## Nouveautés

* GPT-5.6 introduit les niveaux Sol/Terra/Luna au lieu d’une seule route GPT par défaut.
* Les trois niveaux GPT-5.6 prennent en charge `reasoning.effort: "max"` pour le budget de raisonnement le plus élevé.
* GPT-5.6 prend en charge `reasoning.mode: "pro"` sans passer à un slug de modèle Pro distinct.
* GPT-5.6 ajoute des contrôles de raisonnement persistants via `reasoning.context`.
* GPT-5.6 ajoute la prise en charge bêta du multi-agent et de Programmatic Tool Calling pour les workflows éligibles faisant un usage intensif d’outils.
* La mise en cache des prompts utilise des tarifs distincts pour l’entrée sans cache, la lecture du cache, l’écriture du cache et la sortie.
* La mise en cache explicite des prompts est prise en charge via `prompt_cache_options` ; OpenAI recommande actuellement `prompt_cache_options.ttl` plutôt que `prompt_cache_retention`.

## Mettre à jour votre requête

Commencez par remplacer uniquement l’identifiant du modèle et gardez le reste de la requête inchangé.

Les premiers exemples utilisent la structure `input` de l’API Responses. Si vous migrez du trafic Chat Completions, continuez d’utiliser `messages` et le champ `reasoning_effort` à plat lorsque la route le permet.

```json theme={null}
{
  "model": "openai/gpt-5.6-terra",
  "input": "Summarize the rollout risks in this migration plan.",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  }
}
```

N’utilisez l’effort `max` que sur les routes où le budget de raisonnement supplémentaire justifie la latence et le coût.

```json theme={null}
{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "input": "Review this multi-service incident report and propose a rollback plan.",
  "reasoning": {
    "effort": "max"
  }
}
```

Si votre intégration envoie encore le champ plat compatible avec OpenAI, AI Stats accepte aussi `reasoning_effort` lorsque la route le prend en charge :

```json theme={null}
{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Design a test plan for this agent workflow."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "max"
}
```

## Examiner les tarifs

Les tarifs GPT-5.6 sont suivis par million de jetons dans le catalogue.

| Modèle | Entrée | Lecture du cache | Écriture du cache | Sortie |
| - | -: | -: | -: | -: |
| Sol | \$5.00 | \$0.50 | \$6.25 | \$30.00 |
| Terra | \$2.50 | \$0.25 | \$3.125 | \$15.00 |
| Luna | \$1.00 | \$0.10 | \$1.25 | \$6.00 |

Les lectures du cache sont facturées séparément des écritures. Le catalogue actuel applique une remise de 90 % aux lectures par rapport au prix des entrées sans cache ; les écritures coûtent 1,25 fois ce prix.

## Utiliser le cache des prompts de manière réfléchie

Pour un contexte récurrent, placez la partie stable du prompt dans des blocs pouvant être mis en cache et laissez le texte propre à chaque requête hors cache.

```json theme={null}
{
  "model": "openai/gpt-5.6-sol",
  "input": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Stable policy document...",
          "cache_control": {
            "type": "ephemeral",
            "ttl": "1h"
          }
        },
        {
          "type": "input_text",
          "text": "Apply the policy to this new customer request."
        }
      ]
    }
  ],
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "24h"
  }
}
```

Utilisez `cache_control` pour des indications de cache indépendantes du fournisseur ou des points de rupture explicites. Utilisez `prompt_cache_options` pour transmettre directement le mode de cache et les options TTL d’OpenAI.

## Points à tester

### Raisonnement et qualité des sorties

* Sol, Terra et Luna aux niveaux d’effort que vous comptez proposer, y compris `max` lorsque la qualité est prioritaire
* le mode standard par rapport à `reasoning.mode: "pro"` sur les tâches difficiles où la qualité compte davantage que la latence
* les sorties structurées et le taux de conformité au schéma pour chaque niveau d’effort
* le choix des appels d’outils et la qualité de leurs arguments

### Coût et latence

* la latence pour chaque niveau d’effort de raisonnement
* l’augmentation du nombre de tokens de sortie par rapport à la référence actuelle en production
* la proportion de lectures et d’écritures du cache pour des prompts répétés
* le coût par tâche réussie, et pas seulement le prix par token

### Retour arrière

* gardez votre ancienne route GPT-5.x disponible comme solution de repli
* gardez `max` derrière un indicateur de configuration ou un préréglage jusqu’à ce qu’il ait été validé sur des prompts proches de la production
* surveillez séparément le volume d’écritures et de lectures du cache
* n’intégrez GPT-5.6 au routage par défaut qu’après confirmation par vos évaluations de la réussite des tâches, du coût et de la latence

## Sources

* [Annonce de la préversion d’OpenAI GPT-5.6](https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/)
* [Guide des modèles OpenAI GPT-5.6](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)
* [OpenAI model catalog](https://developers.openai.com/api/docs/models)
* [Fiche système de la préversion GPT-5.6](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview)
* [Guide AI Stats sur la mise en cache des prompts](../guides/prompt-caching.mdx)


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