OpenAI affiche une lecture du cache à 0,10 dollar par million de jetons. Ce tarif intéresse les tâches récurrentes, sous réserve de vérifier leur qualité réelle.
Un dossier de référence peut être relu à chaque nouvelle demande adressée à un modèle. Dans la tarification de GPT-6.1 Sol, OpenAI facture les entrées mises en cache 0,10 dollar par million de jetons, contre 2 dollars pour les entrées standard. La sortie coûte 10 dollars par million. Les prix standard d’entrée et de sortie représentent un cinquième de ceux de GPT-6 Astra ; ce rapport ne garantit pas une facture totale divisée par cinq.
La page de lancement présente le modèle comme une évolution de GPT-6 Sol, accessible dans Work, Codex et l’API. Elle rapporte des progrès sur plusieurs évaluations de travail professionnel, tout en précisant que les essais en environnement de recherche ou via l’API peuvent différer de l’usage en production. Cette réserve accompagne les comparaisons de performance.
Conserver un contexte qui mérite d’être conservé
Pour une équipe éditoriale ou une direction de collection, la réutilisation pourrait concerner un corpus de références approuvé. Encore faut-il savoir quelle version de la charte, du catalogue ou du brief reste pertinente. Une lecture moins coûteuse d’une consigne périmée ne crée aucune économie utile.
L’évaluation devrait donc associer deux contrôles : la qualité des réponses et la validité du contexte réemployé. Un dossier corrigé après chaque erreur permettrait de voir si l’amélioration se transmet aux travaux suivants. Les corrections humaines, les relances et le temps de revue entreraient dans le coût complet.
Le prix du cache fournit un paramètre d’achat précis. La décision de lui confier davantage de travail dépend d’une autre preuve : la capacité à conserver les bonnes références sans propager les anciennes erreurs. Cette preuve doit être produite sur les documents et les exigences de l’équipe.
