GPT-5.6 et la fusion Codex : anatomie de la remontada d'OpenAI

Quarante-huit heures pour résumer six mois

Le 8 juillet au soir, OpenAI publie un billet de recherche qui rétracte sa propre recommandation : SWE-Bench Pro, le benchmark que l’entreprise conseillait elle-même à la communauté depuis février pour évaluer les agents de codage, contiendrait environ 30 % de tâches cassées. Le lendemain matin, la même entreprise fusionne Codex dans une application ChatGPT unique (l’ancienne app est rebaptisée « ChatGPT Classic », le navigateur Atlas est promis à l’extinction pour le 9 août), lance GPT-5.6 en trois déclinaisons, et publie tout l’éventail des scores, jusqu’à ceux du benchmark qu’elle venait de déclarer cassé.

Deux gestes en quarante-huit heures, et toute l’histoire tient dedans. D’un côté, un aveu : à la frontière, les instruments de mesure publics ne départagent plus grand-chose, et nous consacrerons un dossier entier à cette crise de la mesure. De l’autre, une offensive parfaitement orchestrée : un modèle qui rejoint le niveau d’Anthropic, des prix qui passent sous les siens à chaque palier, et une refonte produit qui installe l’outil de codage d’OpenAI au centre d’une application revendiquant 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires.

Il y a six mois, la question ne se posait pas vraiment. Chez les développeurs, Claude Code dominait les enquêtes d’usage et de satisfaction, et les modèles d’OpenAI, quels que soient leurs scores publiés, ne convainquaient pas les mains sur le clavier. Depuis GPT-5.5 en avril, puis 5.6 la semaine dernière, le mouvement s’est inversé : des équipes migrent, des collègues qu’on croyait installés chez Anthropic repassent sur Codex, et le sentiment qui circule est qu’on peut désormais changer « sans compromis ». Ce dossier examine ce qui, dans cette remontada, relève du modèle, ce qui relève du prix, et ce qui relève de tout ce qu’il y a autour. Vous verrez que les trois comptent, mais pas dans l’ordre qu’on croit.

Sol, Terra, Luna : des paliers, pas des tailles

Commençons par le lancement lui-même, parce que sa structure raconte déjà une stratégie. GPT-5.6 est disponible depuis le 9 juillet, après une préversion ouverte le 26 juin à une vingtaine d’organisations vérifiées par le gouvernement américain, un dispositif inédit auquel OpenAI a publiquement dit son opposition. La famille arrive avec un nouveau système de nommage : le numéro identifie la génération, et Sol, Terra et Luna désignent des « paliers de capacité durables », appelés à progresser chacun à son rythme. Sol est le vaisseau amiral, Terra le milieu de gamme, Luna le palier rapide et économique.

Le mot important est « palier », et il est tarifaire autant que technique. La grille parle d’elle-même :

Modèle	Entrée (€/M tokens)	Sortie (€/M tokens)	Note
GPT-5.6 Sol	4,60 € (5 $)	27,60 € (30 $)	= prix de GPT-5.5
GPT-5.6 Terra	2,30 € (2,50 $)	13,80 € (15 $)	« compétitif avec 5.5 » à moitié prix
GPT-5.6 Luna	0,92 € (1 $)	5,52 € (6 $)	le palier volume
Claude Fable 5	9,20 € (10 $)	46,00 € (50 $)	2× Sol en entrée, +67 % en sortie
Claude Opus 4.8	4,60 € (5 $)	23,00 € (25 $)	l'ancien vaisseau amiral accessible

Reste la vraie question : que vaut Sol ? Sur les mesures disponibles, la réponse est : la frontière. L’index Coding Agent d’Artificial Analysis le place à 80,0 contre 77,2 pour Fable 5, en consommant moitié moins de tokens de sortie et pour environ un tiers de coût en moins par tâche. Sur Terminal-Bench 2.1, Sol devance Fable 5 de plus de cinq points. Sur l’index d’intelligence agrégé du même évaluateur, Fable 5 garde un point d’avance. Un point dans un sens, près de trois dans l’autre : à ce niveau de proximité, et compte tenu de ce que valent aujourd’hui les instruments, le mot juste est parité.

Il faut mesurer ce que cette parité représente. Dans notre dossier GLM-5.2, il y a trois semaines, nous décrivions Anthropic comme une anomalie : Fable 5 puis Opus 4.8 surplombaient tout le peloton, avec environ une génération d’avance sur le reste du monde. C’est ce surplomb qui vient de tomber, et c’est l’événement modèle de ce lancement.

Un détail de gouvernance mérite le détour : la system card classe les trois paliers, Luna comprise, au niveau de risque « High » en cyber et en biochimie. Les modèles économiques de la gamme ne sont donc pas des versions « allégées » du point de vue des capacités sensibles. On paie moins cher, on n’obtient pas un modèle bridé.

Ce que font les développeurs, et ce qu’on peut en croire

Les chiffres d’adoption, maintenant, en gardant les étiquettes bien visibles. OpenAI revendique plus de 5 millions d’utilisateurs hebdomadaires de Codex, « deux fois plus qu’il y a trois mois ». C’est un chiffre d’éditeur, sans vérification tierce, et les instantanés successifs de l’entreprise ne sont d’ailleurs pas parfaitement cohérents entre eux : 1,6 million en mars, plus de 4 millions le 21 avril, plus de 5 millions début juin. Le doublement en trois mois annoncé en juillet implique environ 2,5 millions à la mi-avril, ce qui se marie mal avec les 4 millions du 21. L’ordre de grandeur et la pente, eux, ne font guère de doute ; la précision, si.

En face, les données les plus solides datent d’avant la vague. L’enquête du Pragmatic Engineer publiée le 7 mars, sur 906 ingénieurs expérimentés, donnait Claude Code à la fois l’outil le plus utilisé et le plus aimé, cité par 46 % des répondants, deux fois plus que Cursor et cinq fois plus que Copilot. Le baromètre JetBrains de janvier lui attribuait la meilleure satisfaction de sa catégorie. La photographie de l’hiver est sans ambiguïté ; c’est le printemps qui l’a fait bouger.

Et sur la qualité perçue, méfiez-vous des deux corpus en circulation, pour des raisons symétriques. Les témoignages qui fondent le « split » classique (Codex moins cher, Claude meilleur sur le code complexe) datent pour l’essentiel de l’ère GPT-5.5 : les migrations d’avril motivées par les coûts, les tests comparatifs qui notaient que Codex tronque le milieu des longues sessions là où Claude garde tout. Les impressions sur 5.6, elles, ont quelques jours : Simon Willison le trouve « très compétent » sans être frappé par une supériorité sur Fable pour les tâches complexes, Matt Shumer juge Fable « nettement meilleur » sur presque tout ce qu’il a testé. Aucun de ces deux corpus ne tranche la qualité réelle de Sol sur la durée. Ce que l’auteur de ces lignes peut verser au dossier, en première personne et comme simple témoignage : utilisant les deux outils quotidiennement, la marche qui existait encore l’an dernier entre ce que produisait un agent OpenAI et un agent Anthropic, à consigne égale, ne se sent plus au quotidien. C’est précisément quand la différence cesse de se sentir que le reste se met à compter double.

L’arbitrage, pièce par pièce

Car à parité perçue, l’économie décide. Et cette économie ne se réduit pas au prix au million de tokens. Elle se joue dans trois mécanismes que tout développeur d’agents connaît dans sa facture, sinon dans le détail.

Le premier est l’efficacité en tokens. Sam Altman revendique un Sol « 54 % plus efficace en tokens » sur les tâches de codage agentique ; c’est un chiffre maison, mais la mesure d’Artificial Analysis va dans le même sens avec moitié moins de tokens de sortie que Fable 5 à tâche équivalente. Sur une charge agentique, où le modèle raisonne, appelle des outils, se relit et recommence, le nombre de tokens émis pèse plus lourd que le tarif unitaire. Un modèle deux fois moins bavard à prix égal est, du point de vue de la facture, un modèle deux fois moins cher.

Le deuxième est le cache de prompt, le mécanisme qui évite de refacturer à chaque tour le contexte déjà envoyé. GPT-5.6 marque un alignement sur le modèle d’Anthropic, avec écritures facturées 1,25 fois le tarif d’entrée (une première chez OpenAI, c’était gratuit avant) et lectures à 10 % du prix. Mais un paramètre change tout pour les agents : la rétention minimale du cache est de trente minutes chez OpenAI, contre cinq minutes par défaut chez Anthropic. Une boucle d’agent qui attend la fin d’une suite de tests ou une approbation humaine retrouve son cache chez l’un, le repaie souvent chez l’autre. C’est un détail d’infrastructure ; multiplié par le contexte re-envoyé en permanence, qui constitue l’essentiel des factures d’agents, il devient une ligne budgétaire.

Le troisième est le mode rapide, et c’est le plus révélateur, parce que la technique y est identique et la politique commerciale opposée. Des deux côtés, « fast » désigne la même chose : un routage prioritaire dans l’infrastructure de service, le même modèle servi environ 1,5 à 2,5 fois plus vite. Chez OpenAI, ce mode consomme les crédits de l’abonnement plus vite (2,5 fois le taux standard pour GPT-5.5), mais il puise dans le forfait. Chez Anthropic, le mode rapide, comme d’ailleurs Fable 5 lui-même, bascule en usage credits usage credits Chez Anthropic, enveloppe de crédits facturée en plus de l'abonnement, au tarif API, quand un usage sort du forfait (mode rapide, modèles premium comme Fable 5). À l'opposé d'un forfait tout compris : la vitesse ou le haut de gamme déclenchent une seconde facture, à l'usage. facturés au tarif API, hors forfait. Dans un cas, accélérer épuise le forfait plus vite ; dans l’autre, accélérer déclenche une seconde facture, imprévisible. Ajoutez le cas à part de GPT-5.3-Codex-Spark, un modèle distinct distillé pour la vitesse, servi sur les puces à l’échelle du wafer de Cerebras à plus de 1 000 tokens par seconde, réservé aux abonnés Pro et rationné selon la demande : OpenAI a fait de la latence un produit, avec une gamme.

Il faut le dire clairement, parce que le raccourci inverse circule : rien ne documente que la capacité de calcul d’OpenAI lui permette de vendre la vitesse moins cher. Le fast coûte plus de crédits, Spark est contingenté. Ce que le forfait change, c’est la prévisibilité : un développeur sait ce qu’il paiera à la fin du mois. Et s’il y a une leçon que le printemps 2026 a enseignée aux équipes, c’est que la prévisibilité de la facture est devenue un critère de choix aussi structurant que la qualité du modèle.

Le printemps où les abonnements ont craqué

Ce printemps mérite d’être raconté dans l’ordre, parce que la séquence est éloquente.

Date	Événement
2 avril	Codex passe de la facturation au message à la facturation alignée sur les tokens
6 mai	Anthropic double les limites 5 h de Claude Code (accord SpaceX, +300 MW)
13-14 mai	Anthropic annonce la sortie de l'usage programmatique des forfaits pour le 15 juin ; Microsoft annule ses licences Claude Code internes ; Altman offre 2 mois de Codex aux entreprises
9 juin	Lancement de Fable 5, inclus dans les abonnements jusqu'au 22 juin
12 juin	Fable 5 et Mythos 5 suspendus par directive de contrôle export
15 juin	Anthropic annule la scission des forfaits, le jour prévu de son entrée en vigueur
30 juin - 1er juillet	Directive levée ; Fable 5 redéployé, inclus à 50 % des limites hebdo
8-9 juillet	Rétractation de SWE-Bench Pro ; fusion Codex/ChatGPT ; lancement GPT-5.6

Le 2 avril, OpenAI abandonne la facturation de Codex au message pour une facturation alignée sur les tokens : les crédits de l’abonnement se consomment désormais au prorata de ce que les requêtes coûtent réellement, avec un coût moyen auto-déclaré de 92 à 184 € par développeur et par mois (100 à 200 dollars), à forte variance. Le 6 mai, Anthropic double les limites de cinq heures de Claude Code et supprime le bridage des heures de pointe, en s’appuyant sur un accord d’infrastructure avec SpaceX portant sur plus de 300 mégawatts. Le 13 mai, les plafonds hebdomadaires gagnent 50 % jusqu’au 13 juillet. La générosité monte des deux côtés, et elle monte parce que la capacité le permet enfin.

Puis vient la mi-mai, et trois événements en vingt-quatre heures. Le 13 et le 14, Anthropic annonce que l’usage programmatique de ses abonnements (le SDK d’agents, l’interface en ligne de commande non interactive, les intégrations GitHub Actions) sortira des forfaits le 15 juin pour basculer vers un pool de crédits mesuré au tarif API. La logique économique est limpide : des analyses communautaires estimaient que certains utilisateurs extrayaient de leur abonnement une valeur de calcul de douze à plus de cent fois son prix, des chiffres jamais confirmés par Anthropic mais que le responsable de Claude Code, Boris Cherny, a commentés sans les démentir : « nos abonnements n’ont pas été conçus pour les schémas d’usage de ces outils tiers ». Le 14 mai toujours, The Verge révèle que Microsoft annule la majorité des licences Claude Code internes de sa division Windows et Office, échéance au 30 juin, migration vers l’outil maison, au nom officiel de « l’unification de la chaîne d’outils ». Et le même jour, Sam Altman offre deux mois de Codex gratuits à toute entreprise qui bascule sous trente jours. On notera la coordination.

L’épilogue dit tout de la pression concurrentielle : le 15 juin, jour prévu de son entrée en vigueur, la bascule des pools est annulée. Anthropic explique retravailler le dispositif pour « mieux accompagner la façon dont les utilisateurs construisent avec les abonnements ». Entre l’annonce et l’annulation, un mois s’était écoulé ; sur la même période, les compteurs maison de Codex passaient de plus de 4 millions d’utilisateurs hebdomadaires fin avril à plus de 5 millions début juin.

Pour saisir ce que ces forfaits subventionnent, le cas Uber, documenté par Forbes, sert d’étalon : 138 à 230 € par ingénieur et par mois en moyenne (150 à 250 dollars), des utilisateurs intensifs entre 460 et 1 840 €, une adoption passée de 32 % des ingénieurs en février à 84 % en mars, environ 70 % du code commité d’origine IA, et un budget IA annuel épuisé dès avril. L’IA de codage agentique n’est plus un gadget de productivité : c’est un poste budgétaire de premier plan, et c’est exactement pour cela que la guerre des forfaits est devenue le vrai champ de bataille.

La parenthèse Fable 5, ou le pricing sous contrainte

Un fil de cette histoire mérite sa parenthèse, parce qu’il montre à quel point la tarification se décide désormais semaine par semaine, sous une double contrainte de capacité et de géopolitique. Nous avons raconté dans le dossier GLM-5.2 la coupure du 12 juin : Fable 5 et Mythos 5 éteints mondialement sur directive de contrôle à l’export, trois jours après le lancement. Ce que ce dossier, gelé au 21 juin, ne pouvait pas raconter, c’est la suite commerciale.

Au lancement du 9 juin, Fable 5 était inclus sans surcoût dans les abonnements jusqu’au 22, avec retrait annoncé au 23 et bascule en usage credits. La suspension du 12 juin a interrompu la fenêtre avant son terme : le retrait commercial n’a jamais vraiment eu lieu, la géopolitique l’avait devancé. Directive levée le 30 juin, redéploiement le 1er juillet avec une nouvelle fenêtre d’inclusion, à hauteur de 50 % des limites hebdomadaires, jusqu’au 7 juillet, puis prolongée jusqu’au 12 juillet au soir. Après quoi, retour aux usage credits, et une réintroduction pérenne promise « quand la capacité le permettra », sans date. En un mois, le meilleur modèle du marché aura été tour à tour inclus, interdit, redéployé, re-inclus à moitié, prolongé cinq jours, puis re-facturé à part. Voilà l’état réel du marché : même Anthropic pilote l’accès à son propre sommet au gré des mégawatts disponibles.

Le harnais, ou ce qu’on achète vraiment

Reste le troisième étage de la remontada, le moins visible et peut-être le plus décisif : ce qu’il y a autour du modèle. Un modèle de langage ne travaille jamais seul. Ce qui transforme un générateur de texte en agent de codage s’appelle un harnais harnais Tout ce qui entoure un modèle pour en faire un agent : le jeu d'outils exposés et leurs schémas, le prompt système, les injections de contexte projet, la boucle d'exécution avec permissions et bac à sable, les sous-agents, hooks et serveurs MCP. À modèle identique, changer de harnais déplace les résultats de dizaines de points sur les évaluations agentiques. , et il fournit au modèle à peu près tout ce qui fait son efficacité pratique : le jeu d’outils qu’il peut appeler et leurs schémas, le prompt système propriétaire qui fixe ses comportements, les injections de contexte projet (le fichier AGENTS.md chez OpenAI, CLAUDE.md chez Anthropic), la boucle d’exécution avec ses permissions et son bac à sable, la capacité à lancer des sous-agents (qui n’est, techniquement, qu’un outil parmi les autres), les hooks qui interceptent les étapes du cycle de vie, les serveurs MCP MCP Model Context Protocol. Protocole ouvert (initié par Anthropic, adopté par OpenAI et d'autres) qui standardise la façon dont un agent découvre et appelle des outils externes : un serveur MCP expose des outils typés, le harnais les présente au modèle. C'est la prise universelle de l'écosystème agentique. , les skills, et la gestion de la mémoire quand le contexte déborde. Le modèle est le moteur ; le harnais est tout le reste du véhicule. Et l’écart de résultat entre deux harnais, à moteur identique, se mesure en dizaines de points sur les évaluations : nous y consacrerons le prochain dossier.

Sur ce terrain, les deux écosystèmes ont massivement convergé. Hooks des deux côtés (avec une nuance : ceux de Codex s’assument comme garde-fou, leur interception n’est pas exhaustive, quand Claude Code propose un contrôle plus contraignant), sous-agents des deux côtés, skills, MCP, fichiers de contexte. Codex propose même une commande d’import qui migre votre configuration Claude Code. La différenciation ne se joue plus sur la liste des fonctionnalités, mais sur le centre de gravité : et c’est là que le 9 juillet change la donne. Les worktrees git natifs, qui permettent de faire tourner plusieurs tâches indépendantes sur le même dépôt sans qu’elles se marchent dessus, sont réservés à l’application de bureau. Le poste de commandement multi-agents, le contrôle des sessions depuis l’interface, les compagnons animés qui préviennent d’un coup d’œil qu’une session attend une approbation ou vient de se terminer : tout cela vit dans l’app, pas dans le terminal. Le CLI Codex reste maintenu, open source, mis à jour la veille encore du lancement ; il n’est simplement plus la vitrine. OpenAI a parié que l’orchestration d’agents se pilote mieux depuis une interface graphique que depuis un terminal, et a mis le résultat dans une application déjà installée par des centaines de millions de personnes. Anthropic garde l’outil préféré des puristes de l’extensibilité ; OpenAI vient de construire celui qu’on n’a pas besoin d’installer.

Les contre-signaux, et ce qu’il faut surveiller

L’honnêteté oblige à poser l’autre plateau de la balance, car les premiers jours de 5.6 charrient aussi des signaux inverses. Sur le dépôt GitHub de Codex, des utilisateurs documentent une régression de qualité perçue accompagnée d’une consommation de tokens en hausse depuis le passage à 5.6, d’autres une explosion du coût par token depuis la mi-juin sur 5.5. Plus gênant structurellement : le contexte effectif de Sol dans Codex est plafonné autour de 353 000 tokens, le tiers de la fenêtre d’1,05 million vendue côté API. La parité de modèle ne garantit pas la parité d’expérience, et Marginlab, le tracker indépendant qui mesure Codex quotidiennement sur un jeu de tâches résistant à la contamination, n’a pas encore publié de courbe pour 5.6. Les semaines qui viennent diront si les régressions sont des maladies de jeunesse ou un vrai recul.

Elles diront aussi autre chose, car personne ne croit cette photographie stable. Une rumeur d’analyste, unique et non corroborée, place déjà GPT-6 à quelques semaines et fait de 5.6 le dernier de sa lignée ; Anthropic prépare la suite de Fable. Nous avons daté ce dossier au 11 juillet et nous tiendrons l’encadré de mise à jour, parce que dans ce cycle, huit semaines suffisent à retourner une conclusion.

Ce qui, en revanche, survivra probablement au prochain lancement, c’est le déplacement que ce printemps a opéré. La question « quel est le meilleur modèle » vient de perdre son monopole. Un développeur qui choisit son outil en juillet 2026 arbitre un système complet : un modèle, un harnais, une politique de forfait, une courbe de prix, et la confiance qu’il accorde aux chiffres qui prétendent les comparer. OpenAI n’a pas gagné cette manche en redevenant le plus intelligent. Il l’a gagnée en rendant la comparaison indécidable sur le modèle, puis en la rendant très décidable sur tout le reste. La prochaine manche se jouera sur les mêmes règles, et rien ne dit qu’il n’y aura pas, cette fois encore, un retournement.

Sources et méthode

Devises converties au taux indicatif 1 USD = 0,92 EUR (mi-2026). Date de gel rédactionnel : 11 juillet 2026 ; un encadré de mise à jour sera ajouté si les faits évoluent. Étiquettes : fait vérifié (source primaire), estimation (analyse tierce), auto-déclaré (chiffre d’éditeur sans vérification indépendante), hypothèse (rumeur ou raisonnement assumé).

Lancement GPT-5.6 & fusion du 9 juillet

• Fait : Billet d’annonce (openai.com/index/gpt-5-6, 9 juillet 2026) : paliers Sol/Terra/Luna, prix API, évals citées ; préversion Sol (openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol, 26 juin) ; system card (les trois paliers « High » cyber/bio).
• Fait : Fusion desktop et « ChatGPT Classic » : help center OpenAI, Moving to the new ChatGPT desktop app (9 juillet) ; extinction d’Atlas annoncée le 9 juillet pour le 9 août (James Sun, OpenAI, sur X).
• Auto-déclaré : adoption Codex (1,6 M en mars ; 4 M+ le 21 avril ; 5 M+ le 2 juin ; « ×2 en trois mois », AMA r/Codex du 10 juillet) : chiffres OpenAI, incohérences relevées dans le corps de l’article.

Parité & benchmarks

• Estimation : Artificial Analysis (Coding Agent Index v1.1, Intelligence Index, relevés des 9-10 juillet) : partenaire de pré-évaluation d’OpenAI, signalé comme tel ; latences et coûts de l’annonce OpenAI « simulés » (note 4 du billet).
• Fait : Rétractation de la recommandation SWE-Bench Pro : openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding-evaluations (8 juillet) et post @OpenAI sur X : ~30 % de tâches cassées sur 731, pipeline 27,4 %, revue humaine 34,1 %. Le billet 5.6 du lendemain publie néanmoins tout l’éventail des scores, y compris SWE-Bench Pro : Sol 64,6 % contre 80 % pour Fable 5 (relecture du billet, 11 juillet).
• Fait : Enquête The Pragmatic Engineer (7 mars 2026, n = 906) ; JetBrains AI Pulse (janvier 2026). Témoignages datés : Simon Willison (9 juillet), Matt Shumer (X, via Axios, 9 juillet).

Tarification, forfaits & cache

• Fait : Fast mode et facturation Codex : developers.openai.com/codex/speed et /codex/pricing (fast ×1,5, crédits ×2,5 sur GPT-5.5, ×2 sur 5.4 ; bascule tokens du 2 avril, rate card) ; prompt caching GPT-5.6 (écritures 1,25×, rétention minimale 30 min).
• Fait : Côté Anthropic : claude.com/pricing et support.claude.com (fast mode et Fable 5 en usage credits ; annulation de la scission des pools le 15 juin, article 15036540) ; limites 5 h doublées et accord SpaceX (Anthropic, Higher usage limits for Claude and a compute deal with SpaceX, 6 mai) ; hebdo +50 % (13 mai).
• Estimation : « douze à plus de cent fois » : analyses communautaires (dont le cas OpenClaw documenté par The Register), jamais confirmées par Anthropic ; citations Boris Cherny (The Register, VentureBeat).
• Fait : Microsoft : scoop Tom Warren (The Verge, newsletter Notepad, 14 mai) ; réponse OpenAI le même jour (2 mois de Codex offerts, Altman sur X). Cas Uber : Forbes, Uber Burns Its 2026 AI Budget In Four Months On Claude Code (17 mai).

Saga Fable 5

• Fait : Anthropic : lancement et fenêtre d’inclusion (anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5, 9 juin) ; suspension du 12 juin (voir notre dossier GLM-5.2 pour la chronologie complète) ; Redeploying Claude Fable 5 (30 juin) ; prolongation au 12 juillet (canaux officiels, 7 juillet).

Harnais & contre-signaux

• Fait : Docs Codex : worktrees (developers.openai.com/codex/app/worktrees), hooks, compagnons ; github.com/openai/codex (Apache-2.0 ; issues #32161 régression 5.6, #31860 contexte effectif ~353 K, #28879 coût par token). Docs Claude Code : code.claude.com/docs (hooks, sous-agents, skills, plugins).
• Fait : Marginlab : tracker indépendant quotidien, pas de courbe GPT-5.6 au 11 juillet.
• Hypothèse : GPT-6 « à quelques semaines », 5.6 « dernier de la série » : tweet d’analyste unique (@synthwavedd, ~7 juillet), non corroboré.

Note de méthode. Cet article a été rédigé quarante-huit heures après le lancement de GPT-5.6. Les chiffres d’adoption et d’efficacité d’OpenAI sont donnés comme auto-déclarés tant qu’une mesure tierce ne les a pas répliqués ; l’ancre de niveau retenue est l’index d’Artificial Analysis, dont le lien commercial avec OpenAI est signalé. Les témoignages de qualité sont systématiquement datés, l’essentiel du corpus comparatif public datant de l’ère GPT-5.5.