GPT-5.6 Terra
gpt-5-6-terra
70% entree, 30% sortie
Plus eleve = meilleure valeur
Vitesse
86/100
Contexte
1.1M
Niveau
smart
Gemini 3.1 Pro
gemini-3-1-pro
70% entree, 30% sortie
Plus eleve = meilleure valeur
Vitesse
82/100
Contexte
2.0M
Niveau
smart
ANALYSE APPROFONDIE
GPT-5.6 Terra vs Gemini 3.1 Pro : Comparaison détaillée
GPT-5.6 Terra est un modèle de langage milieu de gamme de OpenAI avec une fenêtre de contexte de 1.1M tokens, excellant en raisonnement. Gemini 3.1 Pro de Google est un modèle milieu de gamme supportant 2.0M tokens en contexte, avec des performances remarquables en vision/multimodal.
Le prix ne tranche pas ici. GPT-5.6 Terra et Gemini 3.1 Pro se tiennent à 0 % l'un de l'autre sur un mélange typique, soit à l'intérieur de la marge que votre propre ratio entrée/sortie fera bouger de toute façon. Choisissez sur la capacité, le contexte ou la latence : la facture mensuelle se ressemblera dans les deux cas. GPT-5.6 Terra est tarifé à $2.00/M tokens en entrée et $12.00/M tokens en sortie. Gemini 3.1 Pro coûte $2.00/M en entrée et $12.00/M en sortie.
Dans les évaluations de benchmarks indépendants, GPT-5.6 Terra mène avec des scores de coding de 93/100 et de raisonnement de 94/100, contre 88/100 en coding et 89/100 en raisonnement pour Gemini 3.1 Pro.
Détail des capacités
Sur les cinq principales catégories de benchmarks, voici comment GPT-5.6 Terra et Gemini 3.1 Pro s'affrontent :
Meilleur modèle par tâche
- programmation : GPT-5.6 Terra l'emporte avec 93/100
- raisonnement : GPT-5.6 Terra l'emporte avec 94/100
- extraction de donnees : GPT-5.6 Terra l'emporte avec 93/100
- taches creatives : GPT-5.6 Terra l'emporte avec 92/100
- vision/multimodal : Gemini 3.1 Pro l'emporte avec 95/100
Coût mensuel estimé à grande échelle
Pour 10M + 2M par mois, GPT-5.6 Terra coûte environ $44.00 et Gemini 3.1 Pro environ $44.00 — GPT-5.6 Terra économise environ $0.00 (0%) chaque mois.
Ce qui tranche vraiment
GPT-5.6 Terra et Gemini 3.1 Pro viennent de laboratoires différents : tokeniseurs différents, formats d'API différents, et une seconde relation fournisseur. Le même texte anglais ne produit pas le même nombre de tokens des deux côtés, si bien qu'une comparaison au million sous-estime l'écart — mesurez vos propres prompts sur chacun avant de prendre les tarifs affichés pour argent comptant.
GPT-5.6 Terra et Gemini 3.1 Pro sont sortis à 3 mois d'intervalle : ils concourent donc sur les mêmes évaluations dans des conditions comparables. Cela rend ici une comparaison directe de benchmarks pertinente comme elle l'est rarement — aucun des deux n'a l'avantage d'avoir été mesuré sur un jeu de tests plus récent et plus facile.
Gemini 3.1 Pro offre la fenêtre de contexte la plus large, 2.0M tokens contre 1.1M pour GPT-5.6 Terra. L'écart est réel mais pas décisif : il compte si vos prompts s'allongent régulièrement, et n'a aucune importance s'ils restent là où se situe la majorité en production, bien en dessous de 100K. Gardez aussi à l'esprit que remplir une grande fenêtre est précisément ce qui rend une requête coûteuse.
Le débit est assez proche pour être ignoré : 86/100 contre 82/100. Aucun ne paraîtra sensiblement plus rapide dans un produit interactif ; la latence n'est donc pas un motif de choix entre les deux.
Une asymétrie pratique : GPT-5.6 Terra propose une API par lots à 50 % de remise sur les tarifs standard, Gemini 3.1 Pro non. Pour tout ce qui n'exige pas de réponse immédiate — enrichissement nocturne, reprises d'historique, campagnes d'évaluation — cette remise peut valoir plus que l'écart de prix affiché, et elle passe facilement inaperçue quand on compare les tarifs de base.
Avec des prix aussi proches (0 % d'écart), choisissez sur l'adéquation plutôt que sur le coût. GPT-5.6 Terra garde l'avantage aux benchmarks ; mettez-le en balance avec le point faible de chacun — respectivement taches creatives et programmation — et utilisez le calculateur ci-dessus avec votre propre mélange de tokens.
Comparaison de Benchmarks
Scores en tête-à-tête dans 5 catégories — issus des évaluations officielles
Codage
Raisonnement
Extraction
Créativité
Vision
Score de vitesse
Fenêtre de contexte
Qu'est-ce qu'un token ?
Les modèles ne lisent pas des mots — ils traitent des tokens.
Un token correspond à environ 4 caractères de texte anglais (~¾ d'un mot). Votre facture API est calculée par million de tokens.
Phrase courte
"Hello, world!"
- GPT-5.6 Terra
- $0.80
- Gemini 3.1 Pro
- $0.78
E-mail professionnel
Un e-mail typique (~200 mots)
- GPT-5.6 Terra
- $54.00
- Gemini 3.1 Pro
- $52.38
Fichier de code
Script Python de 50 lignes
- GPT-5.6 Terra
- $80.00
- Gemini 3.1 Pro
- $77.60
Les prix affichés correspondent à 100,000 exécutions de chaque charge — une seule coûte une fraction de centime sur GPT-5.6 Terra comme sur Gemini 3.1 Pro, le chiffre ne devient donc parlant qu'à l'échelle de production. Tokens d'entrée uniquement ; ajoutez votre volume de sortie dans le calculateur ci-dessous.
Comment vérifier votre utilisation
response.usage.total_tokensChaque réponse API inclut un objet usage. Additionnez total_tokens sur tous les appels pour obtenir votre total mensuel.
Votre calculateur de coûts
Entrez votre utilisation mensuelle réelle pour voir les économies
Modèles rapides
GPT-5.6 Terra
$150.00/mois
$1,800.00/an
Gemini 3.1 Pro
$150.00/mois
$1,800.00/an
Audit Approfondi — GPT-5.6 Terra & Gemini 3.1 Pro
Audit Chirurgical: Logique Profonde
PROJECTION DE PERTE STRATÉGIQUE SUR 3 ANS
$415.404
Sans protocoles d'optimisation, les choix actuels entraîneront une perte de $138.468 par an.
SCORE D'EFFICACITÉ
94%
Ce modèle atteint un score de 94 dans cette catégorie.
ÉCART DE CATÉGORIE
6 pts
Distance par rapport au Leader
Analyse du Paysage Compétitif
Source: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Champion de la Catégorie: Claude Fable 5
Selon les données MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 offre l'équilibre optimal.
Score de Marché
%100
Taux d'Économie
%82
Prescription Opérationnelle
- Implémentez la cascade de modèles.
- Analysez les données complex_reasoning pour le cache local.
PROTOCOLE AUDIT COÛT
Surdimensionnement détecté
"GPT-5.6 Terra est trop coûteux pour ce type de tâche. Claude Fable 5 obtient 100 points dans cette catégorie à une fraction du coût."
Opportunité d'alternative catégorielle
"Claude Fable 5 domine cette catégorie avec 100 points selon les données MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Taxe d'inertie détectée
"85% du trafic peut être redirigé vers des modèles moins coûteux. Le tier Fast (GPT-5 Nano) et Smart (o3-mini) peuvent économiser $11.54/mois."
Architecture de Routage Intelligent à 3 Niveaux
82% D'ÉCONOMIES VIA ROUTAGEGPT-5 Nano
Score IQ: 72/100
$18.00/an
o3-mini
Score IQ: 97/100
$277.20/an
DeepSeek R1
Score IQ: 97/100
$59.184/an
Sans routage par niveaux, tout le trafic est envoyé au modèle le plus cher — la 'Taxe d'Inertie' génère $1,661.616/an en surcoûts évitables. Le routage en cascade élimine ce gaspillage.
Logique Profonde — Matrice Coût / Qualité des Modèles
Source: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modèle | Benchmark | Entrée (par M) | Sortie (par M) | Coût Annuel* | Indice de Valeur |
|---|---|---|---|---|---|
o3-miniMEILLEURE VALEUR | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 100/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 35/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 30/100 |
GPT-5.6 TerraSÉLECTIONNÉ | 94/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 38/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 53/100 |
Claude Sonnet 5 | 92/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
Grok 4.5 | 90/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 64/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 41/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 36/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 80/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 79/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 61/100 |
* Coût annuel. Indice de Valeur = Score / Coût (Plus haut = Meilleur).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
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