OpenAI: GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 Terra est un modèle de texte d'OpenAI, faisant partie de la série GPT-5.6. OpenAI le positionne comme le niveau équilibré de cette série, situé entre le niveau phare Sol et le niveau économique Luna. Il a été publié par le fournisseur le 9 juillet 2026, et sa date limite de connaissances est le 16 février 2026. Si vous choisissez au sein de la famille GPT-5.6, Terra est l'option intermédiaire : plus capable que Luna, moins capable que Sol, et destiné à un travail général plutôt qu'à une niche étroite unique.

Le modèle accepte le texte, les images et les fichiers en entrée, et il renvoie uniquement du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 tokens, ce qui est suffisamment grand pour contenir des bases de code entières, de longs ensembles de documents ou des historiques de conversation étendus dans une seule requête. La sortie maximale est de 128 000 tokens, donc les réponses peuvent être longues tout comme les entrées. Comme les entrées d'images et de fichiers sont prises en charge aux côtés du texte, vous pouvez mélanger les formats dans un seul prompt plutôt que de tout convertir en texte brut au préalable.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. L'assistance au codage quotidien convient bien : lire un dépôt ou un ensemble de fichiers source en entrée et produire des correctifs, des explications ou du nouveau code en sortie. Les tâches de raisonnement sur de longs documents conviennent aussi, puisque la fenêtre de contexte vous permet de fournir des documents complets plutôt que des extraits. Les workflows agentiques sont une autre correspondance, étant donné les paramètres d'appel d'outils listés ci-dessous. La revue de documents et d'images est également possible, par exemple extraire des données structurées à partir de pages scannées ou de captures d'écran et les renvoyer sous forme de texte.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "openai/gpt-5.6-terra". Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, cela signifie que vous pouvez contrôler la longueur de sortie, demander des traces de raisonnement ou définir combien d'effort de raisonnement est dépensé, demander du JSON ou d'autres formats structurés, définir une graine pour la reproductibilité, et définir des outils avec une politique de choix d'outil pour des boucles de style agent. Le paramètre verbosity vous permet d'orienter la longueur ou la brièveté de la sortie en prose.

Une limite à noter est que la sortie est uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'images ou d'audio générés, ce modèle n'est pas le bon choix. La description du fournisseur présente Terra autour du codage quotidien, du raisonnement et du travail agentique, ce qui suggère que pour les tâches les plus exigeantes dans ces domaines, le niveau phare Sol peut être le meilleur choix, tandis que Luna peut convenir à des charges de travail plus légères. Dans ces limites, Terra couvre un large éventail d'applications texte en entrée, texte en sortie.