GPT-5.6 Terra

Fiche modèle · OpenAI · gpt-5.6-terra

GPT-5.6 Terra is the balanced tier of OpenAI's GPT-5.6 family, designed for workloads that balance intelligence and cost. It delivers performance competitive with GPT-5.5 at roughly half the price, supports max reasoning effort, and has a 1.05M-token context window.

Fiches modèles

Identité

Organisation	OpenAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-07-09
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	≈ 255 B–1.39 T (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Paramètres actifs (session)	≈ 44 B–61 B (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Source des paramètres actifs	https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md (estimation, confiance très faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-25
Prix par session	4.40 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	86.4 M
Ratio Terminal-Bench / Data Players	72.0×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	25.76 $
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2026-02-16
Créé le	2026-07-12T18:23:17.399376Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:02.597727Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/gpt-5.6-terra

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
Microsoft Azure (azure_sc)	cortecs	non	2.22 $	13.30 $	—	1 050 000	—	—	—
Microsoft Azure (azure_spc)	cortecs	non	2.22 $	13.30 $	—	1 050 000	—	—	—
Microsoft Foundry	eurouter	non	—	—	—	1 050 000	—	—	—
OpenAI	llm-stats	non	2.00 $	12.00 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
long_context	0.80
math	0.80
multimodal	0.60
physics	0.90
reasoning	0.60
safety	0.60
science	0.40
search	0.90
spatial_reasoning	0.70
finance	0.40
general	0.60
healthcare	0.60
agents	0.60
biology	0.90
chemistry	0.90
code	0.60
systems	0.40
tool_calling	0.60
vision	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
agents-last-exam	agents	0.50	1.00	0.50	non	oui	2026-11-04T06:05:02.603278Z
arc-agi-3	reasoning	0.01	1.00	0.01	non	oui	2026-11-04T06:05:02.826586Z
artificial-analysis	general	0.55	1.00	0.55	non	non	2026-11-04T06:05:02.644382Z
automationbench	agents	0.15	1.00	0.15	non	oui	2026-11-04T06:05:02.799116Z
benchcad	code	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:05:02.709267Z
benchcad-with-python-tool	code	0.78	1.00	0.78	non	oui	2026-11-04T06:05:02.714423Z
big-finance-bench	agents	0.51	1.00	0.51	non	oui	2026-11-04T06:05:02.630618Z
browsecomp	reasoning	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:05:02.705561Z
capture-the-flag-challenges	agents	0.92	1.00	0.92	non	oui	2026-11-04T06:05:02.721330Z
deepswe	code	0.70	1.00	0.70	non	oui	2026-11-04T06:05:02.666495Z
deepswe-1.1	code	0.70	1.00	0.70	non	non	2026-11-04T06:05:02.838743Z
exploitbench	code	0.53	1.00	0.53	non	oui	2026-11-04T06:05:02.734004Z
exploitgym	agents	0.23	1.00	0.23	non	oui	2026-11-04T06:05:02.737174Z
frontiercode-1.1	reasoning	0.41	1.00	0.41	non	non	2026-11-04T06:05:02.842596Z
frontiermath	math	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:02.792074Z
frontiermath-tier-4-v2	math	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:05:02.795610Z
gdp-pdf	general	0.25	1.00	0.25	non	oui	2026-11-04T06:05:02.777111Z
genebench-pro	agents	0.23	1.00	0.23	non	oui	2026-11-04T06:05:02.674704Z
gpqa	reasoning	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:05:02.788757Z
graphwalks-bfs-1m	reasoning	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:05:02.822632Z
graphwalks-bfs->128k	reasoning	0.77	1.00	0.77	non	oui	2026-11-04T06:05:02.815418Z
healthbench	healthcare	0.57	1.00	0.57	non	oui	2026-11-04T06:05:02.691321Z
healthbench-consensus	healthcare	0.95	1.00	0.95	non	oui	2026-11-04T06:05:02.699108Z
healthbench-hard	healthcare	0.33	1.00	0.33	non	oui	2026-11-04T06:05:02.695146Z
healthbench-professional	healthcare	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:05:02.687936Z
internal-research-debugging-evaluation	agents	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:05:02.744941Z
kernelgen-1p	agents	0.49	1.00	0.49	non	oui	2026-11-04T06:05:02.753123Z
lifesci-diamond-2026-11	healthcare	0.09	1.00	0.09	non	non	2026-11-04T06:05:02.856866Z
lifescibench	agents	0.56	1.00	0.56	non	oui	2026-11-04T06:05:02.678555Z
management-consulting-tasks	agents	0.37	1.00	0.37	non	oui	2026-11-04T06:05:02.619004Z
medchembench	reasoning	0.35	1.00	0.35	non	oui	2026-11-04T06:05:02.683045Z
mmmu-pro	vision	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:05:02.767486Z
mmmu-pro-with-tools	vision	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:02.770796Z
mrcr-v2-(8-needle)	long_context	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:05:02.807784Z
mrcr-v2-8-needle-512k-1m	long_context	0.72	1.00	0.72	non	oui	2026-11-04T06:05:02.810797Z
nanogpt	agents	0.14	1.00	0.14	non	oui	2026-11-04T06:05:02.756408Z
openai-connectors	agents	1.00	1.00	1.00	non	oui	2026-11-04T06:05:02.831095Z
openai-search-function-calling	agents	0.95	1.00	0.95	non	oui	2026-11-04T06:05:02.834229Z
osworld-2.0	multimodal	0.50	1.00	0.50	non	oui	2026-11-04T06:05:02.702347Z
posttrainbench-lite	agents	0.52	1.00	0.52	non	oui	2026-11-04T06:05:02.759707Z
rsi-index	agents	0.56	1.00	0.56	non	oui	2026-11-04T06:05:02.763349Z
sec-bench-pro	agents	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:05:02.730675Z
swe-bench-pro	reasoning	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:05:02.657600Z
terminal-bench-2.1	reasoning	0.87	1.00	0.87	non	oui	2026-11-04T06:05:02.670283Z
terminal-bench-4.0	reasoning	0.21	1.00	0.21	non	non	2026-11-04T06:05:02.848298Z
toolathlon	agents	0.53	1.00	0.53	non	oui	2026-11-04T06:05:02.804451Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	28	0.60	35.61	26	trueskill	2026-11-04T08:08:47.839150Z	rankings
code	24	0.60	39.05	17	trueskill	2026-11-04T08:08:39.742311Z	rankings
multimodal	46	0.60	27.91	7	trueskill	2026-11-04T08:08:46.488887Z	rankings
reasoning	28	0.60	46.93	29	trueskill	2026-11-04T08:08:41.093494Z	rankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04