OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

GPT-5.6 Terra est un modèle de texte d'OpenAI, faisant partie de la série GPT-5.6. Au sein de cette série, il se situe au milieu : OpenAI le décrit comme un modèle équilibré positionné entre le niveau phare Sol et le niveau Luna, économe en coûts. La variante batch est la version exposée ici, et l'identifiant du modèle sur api14 est openai/gpt-5.6-terra:batch. Sa date de coupure des connaissances est le 2026-02-16.

Terra accepte le texte, les images et les fichiers en entrée, et ne renvoie que du texte. La 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, et la sortie maximale est de 128 000 tokens. Comme il prend en charge les images et les fichiers en plus du texte, il peut traiter des captures d'écran, des pages numérisées, des diagrammes et des documents téléversés en plus des invites ordinaires. Il prend également en charge le raisonnement : les paramètres reasoning, reasoning_effort et include_reasoning vous permettent de contrôler l'ampleur de la délibération interne du modèle et si ce raisonnement vous est restitué.

Ces capacités ouvrent sur un ensemble assez large d'usages pratiques. La programmation quotidienne arrive en premier : écrire, relire et refactoriser du code, avec des dépôts entiers qui tiennent dans la fenêtre de contexte. Les tâches de raisonnement sur des entrées longues découlent de la même combinaison, comme l'analyse de contrats volumineux, d'articles de recherche ou de fichiers journaux, ou la réponse à des questions qui exigent d'extraire des détails de plusieurs documents à la fois. Les entrées d'images et de fichiers le rendent utilisable pour extraire des données structurées à partir de captures d'écran, de formulaires et de PDF. L'appel d'outils et les sorties structurées en font un choix raisonnable pour les flux de travail agentiques, où le modèle décide quels outils invoquer et renvoie les résultats dans un schéma que votre code peut analyser.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle openai/gpt-5.6-terra:batch. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, cela signifie que vous pouvez limiter la longueur de sortie avec max_tokens, ajuster la profondeur du raisonnement avec reasoning_effort, demander des réponses JSON ou conformes à un schéma avec response_format et structured_outputs, définir des fonctions appelables avec tools et tool_choice, et utiliser seed lorsque vous voulez un échantillonnage reproductible. Comme le point de terminaison est compatible OpenAI, les bibliothèques clientes OpenAI existantes fonctionnent en ne changeant que l'URL de base et l'identifiant de modèle.

Une chose à garder à l'esprit est que Terra ne produit que du texte, ce n'est donc pas le bon choix si vous avez besoin d'images, d'audio ou de vidéo générés. La variante batch mérite également d'être comparée au point de terminaison standard si votre charge de travail est interactive, car le traitement par lots est généralement destiné à un travail qui peut être soumis et récupéré plutôt qu'à une réponse immédiate. Si vous avez besoin du niveau supérieur d'OpenAI plutôt que d'un modèle équilibré, le niveau Sol est l'alternative nommée dans la série ; si l'efficacité des coûts compte plus que la capacité, Luna est l'autre option.