Le réglage par défaut grimpe de 272 000 à 500 000 jetons
OpenAI a augmenté le contexte par défaut de GPT-6.1 Sol dans Codex et ChatGPT Work, le faisant passer de 272 000 à 500 000 jetons. Thibault Sottiaux, responsable de Codex chez OpenAI, a annoncé le changement le 11 octobre dans le cadre d’une série d’améliorations quotidiennes. L’écart représente environ 84 %, même si l’annonce l’arrondit à 80 %. Le réglage peut encore être modifié par l’utilisateur, jusqu’à la limite maximale annoncée d’un million de jetons. Le contexte désigne l’ensemble des instructions, messages, extraits de fichiers et résultats d’outils que le modèle peut prendre en compte pendant une tâche. La fiche technique d’OpenAI affiche une fenêtre totale de 1 050 000 jetons pour GPT-6.1 Sol et une sortie maximale de 128 000 jetons. Le nouveau chiffre de 500 000 concerne le réglage courant dans Codex et Work, pas une hausse de la capacité maximale du modèle. Cette distinction évite de présenter une modification de produit comme le lancement d’un nouveau modèle.
Moins de compactions pendant les travaux qui s’étirent
Le principal effet attendu touche la compaction. Lorsqu’une conversation ou une tâche devient trop longue, le système résume des éléments plus anciens afin de libérer de la place. Ce résumé peut conserver l’objectif général tout en perdant une exception, une décision prise plusieurs heures plus tôt ou la raison précise d’un choix technique. En repoussant le seuil par défaut, OpenAI veut réduire la fréquence de ces compressions et préserver davantage de nuances. L’avantage sera surtout visible dans les projets qui accumulent beaucoup de matière : exploration d’un dépôt logiciel, analyse d’une longue série de documents, production d’un rapport avec plusieurs cycles de correction ou coordination de plusieurs outils. Une personne qui demande seulement de corriger une fonction ou de résumer deux pages verra probablement peu de différence. Le changement ne rend pas non plus la mémoire permanente. Une nouvelle conversation, une limite de produit ou une compaction ultérieure peut toujours retirer des détails du contexte actif.
Une fenêtre plus grande ne garantit pas une réponse plus juste
Une capacité accrue permet de montrer plus de contenu au modèle, mais elle ne lui dit pas quelle information mérite le plus d’attention. Cinq cents fichiers mal choisis peuvent masquer les trois fichiers réellement utiles. Des instructions contradictoires, des notes périmées ou des sorties d’outils très longues restent aussi des sources d’erreur. La qualité dépend donc encore de la sélection du contexte, de la clarté de la demande et de la vérification du résultat. Le coût doit également être interprété selon le produit. Le message du 11 octobre porte sur le réglage de Codex et de ChatGPT Work; il ne décrit pas la tarification de l’API. La documentation de l’API consultée le 12 octobre indique qu’une requête GPT-6.1 Sol dépassant 272 000 jetons est facturée au double pour l’entrée et le cache, puis à une fois et demie pour la sortie, pour toute la requête. Une équipe qui appelle directement l’API ne devrait donc pas déduire sa facture de développement à partir d’un changement annoncé dans un produit par abonnement.
Ce que les équipes devraient mesurer avant de changer leurs habitudes
Le moyen le plus simple d’évaluer la nouveauté consiste à reprendre une tâche longue déjà connue. Notez le nombre de compactions, les détails oubliés, les reprises demandées, la durée totale et la portion de travail acceptée sans correction. Refaites ensuite le même parcours avec le nouveau réglage, sans ajouter davantage de documents seulement parce que la place existe. Une amélioration réelle devrait réduire les rappels et les relectures sans faire augmenter les erreurs ni le temps d’attente de façon disproportionnée. Il faut aussi vérifier l’interface ou la configuration réellement utilisée. Un déploiement progressif, une ancienne version d’un outil ou un réglage local peut maintenir une valeur différente. OpenAI présente 500 000 jetons comme la nouvelle valeur par défaut dans Codex et Work, mais cela ne prouve pas que chaque session ouverte avant l’annonce a été migrée immédiatement. Pour un travail critique, la valeur affichée dans le produit et les journaux de la tâche comptent davantage qu’une supposition fondée sur l’annonce générale.
Le gain pratique vient surtout d’un contexte mieux entretenu
Pour une PME ou une équipe éditoriale, cette hausse peut rendre les projets suivis plus confortables : moins de résumés intermédiaires à relire, davantage de décisions conservées et moins de répétitions quand plusieurs fichiers doivent rester liés. Elle ne remplace pourtant pas une structure de projet claire. Les règles permanentes devraient demeurer dans des documents courts et à jour, les décisions importantes dans un journal lisible, et les données sensibles hors du contexte lorsque leur présence n’est pas nécessaire. Une bonne pratique consiste à fournir d’abord l’objectif, les contraintes et les fichiers indispensables, puis à ajouter le reste au besoin. Si une tâche atteint régulièrement des centaines de milliers de jetons, il devient utile de séparer les étapes et de produire des livrables vérifiables. La fenêtre de 500 000 jetons retarde le moment où le système doit condenser son historique. Elle offre plus d’espace de travail, mais la responsabilité de garder cet espace pertinent, cohérent et sécuritaire demeure entre les mains de l’équipe.
