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openai/gpt-6.1-terra1M de tokens de contexte, images, documents et outils
GPT-6.1 Terra est un modèle d'OpenAI avec une fenêtre de contexte de 1,05M de tokens et jusqu'à 128K tokens en sortie. Il lit le texte, les images et les fichiers, renvoie du JSON structuré, appelle des outils de fonction et laisse choisir son effort de raisonnement, de aucun à plus élevé.
Il convient au travail qui arrive en volume : extraire des champs de documents, classer et étiqueter, rédiger des réponses, première relecture de code, questions sur toute une archive. Le contexte répété est facturé au tarif réduit du cache.
Sur Tchavi, vous payez en Mobile Money, sans carte bancaire ni KYC, et les crédits n'expirent jamais. Un compte et une clé API ouvrent plus de 100 modèles : changez l'URL de base, gardez votre SDK OpenAI.
Un dépôt entier, un an de tickets ou quarante factures en un seul appel
Lit captures d'écran, scans et fichiers joints en plus du texte
Appel de fonctions et sortie JSON structurée
L'effort se choisit par requête : aucun pour le volume, plus quand la tâche l'exige
Assez long pour un rapport complet ou un diff de migration en une passe
Le contexte répété est lu depuis le cache à tarif réduit
Voici 200 tickets de support. Renvoie un objet JSON par ticket avec domaine, intention et urgence, et signale ceux qui parlent d'un paiement débité mais non crédité.
Lis cette facture fournisseur scannée et renvoie ses lignes et son total en JSON, en signalant tout total qui ne correspond pas aux lignes.
Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.
Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-6.1-terra',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `gpt-6.1-terra`).
messagesRequisMessages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
max_completion_tokensAlias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
toolsOutils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.
tool_choiceComment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.
response_formatContraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.
reasoning_effortProfondeur de raisonnement sur les modèles OpenAI o-series / GPT-5. Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Ignoré silencieusement par les autres modèles OpenAI.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
seedGraine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.
n1Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.
stream_optionsOptions de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
userIdentifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.
logit_biasBiais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.
messages[].content[].image_urlAttachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).
messages[].content[].document_urlAttachez un PDF à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "document_url", "document_url": { "url": ... } }`. Jusqu'à 5 PDF par requête. Seuls les modèles avec `supportsDocuments: true` acceptent ce bloc (ex. `claude-sonnet-4-6`, `gpt-4.1`).
parallel_tool_callstrueAutorise le modèle à appeler plusieurs outils en parallèle dans un même tour. Mettre à `false` pour forcer les appels séquentiels. Uniquement avec `supportsTools: true` (OpenAI).
Ce modèle nous coûte plus cher au-delà d’un certain seuil, et nous répercutons ce palier plutôt que de plafonner la fenêtre ou d’augmenter le prix pour tout le monde. Le tarif ci-dessus est celui du premier palier.
| Longueur du prompt | Entrée / 1K | Sortie / 1K |
|---|---|---|
| Moins de 272K tokens | ||
| 272K tokens et plus |
Le seuil compte tous les tokens en entrée, cache compris — 95K de cache plus 10K de nouveau prompt font un prompt de 105K. La sortie est tarifée selon la longueur du prompt : un long prompt avec une réponse courte paie quand même le tarif de sortie supérieur.
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.