La dépense en token.
Mise à jour : 14.08.2026
| Modèle | Positionnement & usage recommandé |
|---|---|
| GPT-5.5🟢 Consommation maîtrisée | Modèle opérationnel par défaut. Adapté aux tâches courantes : rédaction de documentation, synthèses, recherches, génération de scripts simples, PHP/Python, SQL et assistance bureautique. Excellent ratio coût / rapidité / qualité. |
| GPT-5.6 Sol🟡 Consommation intermédiaire | Modèle d’expertise technique. À privilégier pour l’architecture, le développement complexe, C#/.NET, Docker, DevOps, infrastructure, sécurité, diagnostic d’incidents et analyse de solutions. Bon ratio performance / profondeur d’analyse. |
| o3🔴 Consommation élevée | Modèle de raisonnement avancé. Pertinent pour les problématiques nécessitant une analyse approfondie et plusieurs étapes de raisonnement. Son retrait étant annoncé, il n’est plus pertinent de l’intégrer dans une stratégie à long terme. |
Stratégie d’utilisation
Dans une logique de pilotage des ressources IA, je retiendrais :
GPT-5.5 → 70 à 80 % des besoins
Usage quotidien et tâches à faible ou moyenne complexité.
GPT-5.6 Sol → 20 à 30 % des besoins
Expertise technique, arbitrages d’architecture, résolution de problèmes complexes et sujets à fort enjeu.
o3 → usage exceptionnel / à abandonner progressivement.
👉 L’approche consiste donc à appliquer un principe de FinOps de l’IA : utiliser le modèle le moins coûteux capable de satisfaire le niveau de qualité attendu, et n’escalader vers GPT-5.6 Sol que lorsque la complexité le justifie.
C’est également une manière beaucoup plus professionnelle de présenter ton utilisation de l’IA : on ne choisit pas systématiquement le modèle le plus puissant ; on dimensionne la ressource en fonction du besoin.