Recommandations pour le choix des modèles dans le développement d'agents

Suite à l'annonce de GPT-5.6, plusieurs modèles et niveaux d'effort ont émergé, soulevant une question logique : quelles combinaisons sont pertinentes pour le développement d'agents ?

Pour y voir plus clair, Sebastian Raschka a analysé les données officielles d'OpenAI, les a corrélées avec les différents niveaux d'effort et a élaboré son propre diagramme. Sur cette base, il a formulé des recommandations pratiques :

• Si vous n'avez pas besoin des performances maximales de Terra Ultra, il est presque toujours plus avantageux d'utiliser le modèle Luna avec un niveau d'effort supérieur. Les performances seront équivalentes ou supérieures, tandis que le coût sera inférieur.

• Les modèles inférieurs à Sol High peuvent être ignorés ; dans ces scénarios, il vaut mieux utiliser Luna avec un niveau d'effort augmenté.

• Au lieu de Sol Extra High, il est préférable de choisir directement Terra Ultra.

• Les coûts supplémentaires liés à Sol Ultra ne justifient probablement pas le gain par rapport à Sol Max.

Mise à jour : Une erreur figurait dans le coin inférieur gauche du diagramme original : les étiquettes pour Luna étaient décalées d'une position. Ainsi, "Luna Ultra" doit être lu comme "Luna Max".