OpenAI: GPT Chat Latest
OpenAI: GPT Chat Latest est un LLM d’OpenAI sorti le 5 mai 2026, positionné dans le segment premium. Sa fenêtre de contexte de 400 000 tokens le place dans la catégorie des modèles capables de traiter de très grands volumes de texte en une seule requête.
OpenAI: GPT Chat Latest est un LLM d’OpenAI sorti le 5 mai 2026, positionné dans le segment premium. Sa fenêtre de contexte de 400 000 tokens le place dans la catégorie des modèles capables de traiter de très grands volumes de texte en une seule requête.
Le modèle affiche un profil haut de gamme sur Benchable, avec un niveau particulièrement élevé en connaissances générales, classification d’e-mails, limitation des hallucinations, code et raisonnement. Son prix confirme ce positionnement, avec une tarification nettement supérieure à la moyenne des LLM similaires.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | OpenAI |
| Date de sortie | 5 mai 2026 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 400 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image,file → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 250 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 99,0 % | 114ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 99,0 % | 24ᵉ / 254 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 98,0 % | 71ᵉ / 229 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 96,0 % | 11ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 94,0 % | 61ᵉ / 239 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 93,0 % | 67ᵉ / 217 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 88,0 % | 16ᵉ / 252 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Benchable : Ethics (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 5 $ | 30 $ | 0,5 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 157 % au-dessus de la moyenne des LLM similaires, et au niveau des modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,28 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 2 min 28 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. OpenAI: GPT Chat Latest se distingue d’abord par son score maximal en General Knowledge (Baseline), où il occupe la première place du classement Benchable. Ses résultats en Email Classification (Baseline) indiquent aussi une forte aptitude aux tâches de tri et d’identification de messages. Le modèle reste solide en Coding (Baseline), avec un rang proche du haut du tableau, et conserve un bon niveau en Reasoning (Baseline). Le score élevé en Hallucinations (Baseline) suggère une bonne maîtrise des réponses factuelles dans ce protocole d’évaluation. La fenêtre de contexte de 400 000 tokens constitue un atout concret pour l’analyse de documents longs ou de corpus volumineux.
Limites et points d'attention. Le tarif place OpenAI: GPT Chat Latest dans une logique premium, avec un coût annoncé 157% au-dessus de la moyenne des LLM similaires. Cette cherté limite son intérêt économique pour les usages massifs ou peu sensibles à la qualité maximale. Son rang en Ethics (Baseline) reste nettement moins dominant que ses scores bruts ne le laissent penser, avec une position de milieu de classement malgré un résultat élevé. Le Reasoning (Baseline) montre aussi une performance forte mais pas de tout premier rang. Le modèle convient surtout aux usages nécessitant un grand contexte, une bonne fiabilité générale et des performances solides en connaissance, code ou classification.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).