GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra : quel modèle choisir ?

Qu'est-ce qui diffère réellement entre Sol et Astra ?

OpenAI positionne le GPT-6.1 Sol comme une option pour les travaux complexes avec des performances approchant le Astra à moindre coût, et le Astra comme son option la plus performante. Ce sont les descriptions du développeur. Ils aident à encadrer un essai mais n'établissent pas de gagnant pour vos propres documents ou code.

Les deux répertorient le même contexte et les mêmes tailles de sortie maximales. Une fenêtre contextuelle décrit la capacité et ne garantit pas que chaque fait sera rappelé correctement. Mettez des contraintes importantes dans le brief et vérifiez la réponse par rapport à la source.

OpenAI: GPT-6.1 Sol · OpenAI: GPT-6 Astra

Rédaction : comparez les corrections qu'il vous reste à faire

Pour les e-mails et la rédaction quotidienne, donnez à chaque modèle les mêmes faits, destinataire et ton souhaité. Une réponse soignée ne suffit pas : elle doit préserver les noms, les dates et les engagements. Préférez le brouillon qui nécessite moins de corrections pour devenir quelque chose que vous enverriez réellement.

Utilisez l'exemple ci-dessous comme une petite tâche contrôlée. Une réponse réussie garde mardi provisoire, préserve le montant £480 et demande l'approbation. Elle ne doit pas transformer une date suggérée en une réservation confirmée. Aucun modèle de réponse n’est présenté ici.

Écrivez un email concis à un client en utilisant uniquement ces faits : l'atelier proposé est le mardi ; la date n'est pas confirmée ; le devis convenu est £480 ; nous avons besoin d'une approbation écrite avant de réserver. Demandez l’approbation sur un ton amical et professionnel. Incluez une ligne d’objet. N’ajoutez pas de date limite et ne promettez pas de disponibilité.

Programmation : juger ensemble le correctif et ses vérifications

Choisissez un bug contenu avant de comparer les modèles sur un grand projet. Fournissez le même code, le même comportement attendu et les mêmes contraintes. Vérifiez que la modification proposée résout le problème sans en introduire un autre. Une affirmation selon laquelle les tests réussissent ne compte que si les tests ont été réellement exécutés.

Cet exemple présente un problème connu : sorted() renvoie une nouvelle liste, tandis que la fonction renvoie la liste d'origine. Une réponse utile doit expliquer cette distinction, renvoyer des valeurs triées et conserver la liste des appelants. Exécutez n’importe quel code proposé dans votre propre environnement de test.

Vérifiez cette fonction Python :

def ordered_copy(values):
    sorted(values)
    return values

Il doit renvoyer des valeurs croissantes sans modifier la liste d'entrée. Expliquez le bug, proposez le plus petit correctif et fournissez des tests pour les doublons, une liste vide et la préservation des entrées. Indiquez si vous avez réellement exécuté les tests.

Analyse de documents : testez ce que la réponse peut prouver

Utiliser un document avec une date incertaine ou une décision non résolue. Demandez aux deux modèles de séparer les faits explicites, les propositions et les informations manquantes. Vérifiez chaque décision revendiquée par rapport au texte plutôt que de juger de la longueur ou de la fiabilité de la réponse.

Dans les notes fictives ci-dessous, le 12 novembre est une proposition et non un lancement approuvé. Le budget est un plafond et non une dépense réelle. Ces distinctions rendent un court test utile avant même de comparer des documents plus longs.

Utilisez uniquement ces notes de réunion fictives : "Mina a proposé un lancement le 12 novembre. Les finances n'ont pas approuvé le plan. Le plafond budgétaire est d'8000 unités. Leo préparera un projet ; aucune date limite n'a été convenue." Renvoyez un tableau des faits confirmés, des propositions et des décisions manquantes, avec une citation à l'appui pour chaque ligne. Ne déduisez pas l’approbation, les dépenses réelles ou une date limite.

Sol et Astra génèrent-ils des images ?

Leurs pages de modèles répertorient l'entrée d'image et la sortie de texte. Comprendre une image téléchargée est différent de générer une nouvelle. La génération d'images est répertoriée séparément en tant qu'outil pris en charge dans Responses API ; une application doit fournir le workflow correspondant.

Pour une tâche photo, décidez d'abord si vous avez besoin d'une explication sur une image ou d'une nouvelle image modifiée. Vérifiez ensuite la fonctionnalité disponible dans le produit que vous utilisez. Un nom de modèle à lui seul n’établit pas les capacités d’édition de l’application.

Comment faire votre choix final

Choisissez trois tâches que vous effectuez régulièrement et définissez une condition de réussite pour chacune avant d'exécuter l'un ou l'autre modèle. Gardez l’prompt, le matériel source, les outils et les paramètres cohérents. Démarrez des sessions distinctes et enregistrez la version et la date exactes du modèle.

Pour chaque exécution, enregistrez si le résultat est réussi, combien de temps cela a pris et combien de corrections vous avez apportées. Répétez les tâches avant de tirer des conclusions. Choisissez en fonction des résultats acceptés dans votre flux de travail ; ne transformons pas un petit essai personnel en classement universel.

Les prompts ci-dessus peuvent également vous aider à évaluer d'autres modèles. Dans GO AI, choisissez parmi les modèles réellement affichés dans le sélecteur. Cet article ne déverrouille pas Sol ou Astra et ne confirme pas leur disponibilité là-bas.

Questions courantes

Sources et périmètre

• OpenAI: GPT-6.1 Sol
• OpenAI: GPT-6 Astra