Comparatif des modèles de langage OpenAI : Lequel choisir selon vos besoins ?

En 2025, OpenAI s’impose comme un acteur central de l’intelligence artificielle générative, grâce à ses modèles de langage (LLM) toujours plus performants et ses outils phares comme ChatGPT, largement adoptés par le grand public et les professionnels.

Mais entre GPT-4o, GPT-4.5 (préversion) ou encore o3 ou o4-mini, les différences ne sont pas toujours évidentes. Quel modèle utiliser pour coder, automatiser une tâche ou simplement utiliser ChatGPT au quotidien de manière optimale ?

Ce RegloBench vous aide à mieux comprendre les spécificités de chaque LLM développé par OpenAI, leurs performances respectives, leurs cas d’usage et les critères à prendre en compte pour faire le bon choix.

Date du RegloBench : 02/05/25

Catégories de modèles OpenAI

OpenAI propose aujourd’hui une bibliothèque complète de modèles de langage, chacun conçu pour un usage bien spécifique. Loin de l’unique modèle utilisé au lancement de ChatGPT, l’offre actuelle s’est structurée en familles de LLM.

1. Modèles de raisonnement

Conçus pour gérer des tâches complexes en plusieurs étapes, ces modèles sont idéaux pour les raisonnements logiques, les analyses techniques ou les chaînes d’instruction longues.

• o4-mini : Modèle le plus récent des petits modèles de la série O. Il est optimisé pour un raisonnement rapide, avec de très bonnes performances en codage et dans les tâches visuelles simples.

• o3 :Le plus avancé de la série, il excelle en mathématiques, en raisonnement visuel, en sciences et en suivi d’instructions complexes. Il offre une grande fiabilité pour les problèmes multi-étapes. 

• o3-mini : Version allégée de o3, plus rapide et plus abordable, tout en conservant le coût et la latence de o1-mini. Il prend en charge les fonctions avancées côté développeur (sorties structurées, appels de fonction, API Batch).

• o1 : Entraîné avec l’apprentissage par renforcement, ce modèle est conçu pour gérer des raisonnements complexes. Il produit une chaîne de pensée interne avant de formuler sa réponse, ce qui le rend particulièrement adapté aux tâches nécessitant une réflexion structurée.

• o1-mini : Alternative plus rapide et plus abordable à o1, adapté aux cas d’usage simples à moyenne complexité, tout en optimisant les coûts et la latence.

• o1-pro : Version avancée de o1, ce modèle utilise davantage de capacité de calcul pour produire des réponses plus raisonnées. Il est optimisé pour des interactions complexes via l’API Réponses avec un support étendu.
  

 2. Modèles de conversation haut de gamme

Modèles généralistes à haute capacité, capables de comprendre des instructions complexes et de gérer du texte, des images et de l’audio dans une même session.

• GPT 4.5 préversion : Version préliminaire du plus grand et performant des modèles GPT à ce jour. Sa connaissance étendue et sa meilleure compréhension de l’intention en font un choix de premier plan pour la création de contenu, l’idéation et la planification complexe.

• gpt-4.1 : Modèle phare de la famille GPT, conçu pour exceller dans les tâches complexes et les requêtes exigeant une compréhension fine. Il offre une très grande précision dans le suivi des instructions, l’écriture technique et les échanges soutenus.

• gpt-4o : Modèle multimodal de dernière génération, capable de traiter simultanément du texte, des images et de l’audio. Il combine vitesse, intelligence conversationnelle et flexibilité pour s’adapter à un large éventail de cas d’usage.

• gpt-4o audio : Variante spécialisée de gpt-4o, prenant en charge les entrées et sorties vocales en plus du texte. Elle est conçue pour les interfaces vocales, la synthèse de réponses parlées et les expériences interactives temps réel.

• chatgpt-4o : Modèle par défaut utilisé dans l’interface ChatGPT (web et mobile). Il permet aux utilisateurs d’interagir de manière fluide avec le multimodal (texte, image, voix) tout en intégrant les dernières capacités du modèle gpt-4o.

3. Modèles optimisés pour le coût

Des modèles plus petits, rapides et économiques, conçus pour les applications à grande échelle ou les cas d’usage avec des contraintes budgétaires.

• o4-mini : Modèle le plus récent des petits modèles de la série O. Il est optimisé pour un raisonnement rapide, avec de très bonnes performances en codage et dans les tâches visuelles simples.

• gpt-4.1 mini : Modèle intermédiaire de la gamme GPT-4.1, conçu pour offrir un bon équilibre entre performances, rapidité et coût d’utilisation. Il est adapté aux applications nécessitant une certaine intelligence sans les exigences des modèles premium.

• gpt-4.1 nano : Version la plus rapide et la plus économique de GPT 4,1, pensée pour les cas d’usage à très grande échelle. 

• o3-mini : Version allégée de o3, plus rapide et plus abordable, tout en conservant le coût et la latence de o1-mini. Il prend en charge les fonctions avancées côté développeur (sorties structurées, appels de fonction, API Batch).

• gpt-4o mini : Version allégée de gpt-4o, ce modèle est conçu pour répondre rapidement à des tâches ciblées tout en minimisant les coûts. 

• gpt-4o mini audio : Modèle compact dérivé de gpt-4o, capable de traiter à la fois des entrées et sorties audio via l’API REST. Il est optimisé pour les interactions vocales simples dans des environnements contraints en latence ou en coût.

• o1-mini : Alternative plus rapide et plus abordable à o1, adapté aux cas d’usage simples à moyenne complexité, tout en optimisant les coûts et la latence.

4. Modèles en temps réel

Optimisés pour la latence, ces modèles permettent des interactions instantanées en texte et audio. Parfaits pour les assistants vocaux ou les agents embarqués.

• gpt-4o temps réel :  Version préliminaire de gpt-4o conçue pour les interactions en temps réel. Il répond instantanément aux entrées audio et texte via des protocoles comme WebRTC ou WebSocket.

• gpt-4o mini en temps réel : Variante compacte du modèle temps réel, pensée pour des échanges vocaux ou textuels à très faible latence. Elle combine vitesse d’exécution et accessibilité via les mêmes interfaces de streaming.

5.  Modèles de génération d’images

Ces modèles permettent de générer ou d’éditer des visuels à partir d’une description textuelle, notamment grâce à la fonction d’inpainting intégrée dans les outils DALL·E.

• DALL 3 : Dernière version des modèles de génération d’images d’OpenAI, offrant une meilleure cohérence visuelle et un meilleur respect des instructions textuelles. 

• DALL 2 : Première génération du modèle DALL·E, capable de créer des images à partir d’un prompt en langage naturel. Moins précise que DALL·E 3, elle reste utilisable pour des cas d’usage simples et créatifs.

OpenAI intègre désormais la génération d’images directement dans ses modèles de langage multimodaux. GPT-4o inclut nativement DALL·E 3, avec prise en charge de l’inpainting.

6. Modèles de synthèse vocale

Transformant le texte en voix humaine, ces modèles sont adaptés à la narration, aux assistants vocaux ou à la lecture automatique de contenus.

• gpt-4o mini tts : Modèle de synthèse vocale construit sur gpt-4o mini, rapide et puissant. Il permet de convertir du texte en parole naturelle, avec un maximum de 2000 tokens en entrée. 

• tts-1 : Modèle text-to-speech optimisé pour les cas d’utilisation en temps réel. Il offre une synthèse vocale rapide, adaptée aux applications interactives via l’API Speech.

• tts-1 hd : Version haute définition du modèle TTS, conçue pour produire une voix de qualité supérieure. Il est recommandé pour les contenus audio exigeants en fidélité et naturel.

7. Modèles de transcription audio

Ils convertissent automatiquement l’audio en texte, avec des capacités de traduction intégrée. Utiles pour la prise de notes, les réunions ou les contenus multilingues.

• gpt-4o transcrire : Modèle de parole-à-texte basé sur GPT-4o, conçu pour offrir une transcription plus précise avec un taux d’erreur réduit. 

• gpt-4o mini transcrire : Variante plus légère utilisant gpt-4o mini pour transcrire l’audio avec rapidité et fiabilité. Elle conserve une bonne précision tout en optimisant la latence et le coût.

• whisper : Modèle de reconnaissance vocale généraliste, entraîné sur un large corpus audio multilingue. Il prend en charge la transcription, la traduction vocale et l’identification de la langue.

8. Modèles d’embeddings

Ces modèles vectorisent du texte pour des tâches de recherche sémantique, de regroupement ou d’indexation intelligente.

• texte-insertion-3-petit : Modèle léger d’intégration textuelle, conçu pour représenter des blocs de texte sous forme vectorielle. Il est utile pour la recherche sémantique, les systèmes de recommandation ou la classification.

• texte-insertion-3-large : Modèle d’intégration le plus performant, optimisé pour les tâches en anglais comme en langues non-anglophones. Il fournit des représentations précises adaptées à la recherche, au clustering ou à la détection d’anomalies.

• texte-embedding-ada-002 : Modèle d’intégration plus ancien mais toujours performant et économique. Il reste une option fiable pour la vectorisation de texte dans les cas d’usage à grande échelle.

9. Modèles de modération

Ces modèles détectent automatiquement les contenus sensibles dans le texte ou les images, avec des seuils configurables. Ils sont conçus pour la sécurité en production.

• omni-modération : Modèle de modération le plus avancé, capable de détecter les contenus sensibles à la fois dans le texte et dans les images. Il est recommandé pour les cas d’usage exigeant un filtrage global et automatisé.

• modération : Modèle plus ancien, spécialisé dans la détection de contenus nuisibles dans le texte uniquement. Il reste une solution fiable, mais moins complète que la version omni.

10. Modèles pour outils intégrés

Utilisés dans des fonctionnalités spécifiques de ChatGPT (navigation web, interprétation de code…), ces modèles s’activent dans les assistants personnalisés.

• gpt-4o aperçu de la recherche : Modèle spécialisé pour l’exécution de requêtes web via l’API Chat Completions. Il est conçu pour comprendre les intentions de recherche et formuler des requêtes précises sur Internet.

• gpt-4o mini aperçu de la recherche : Version plus légère et plus rapide du modèle de recherche web. Elle permet d’accéder aux mêmes fonctionnalités à moindre coût, idéale pour des intégrations à fort volume.

• informatique-prévision : Modèle dédié à l’outil d’utilisation d’ordinateur dans l’API Réponses. Il est entraîné pour comprendre et simuler des actions sur une interface informatique (navigation de fichiers, exécution de commandes…).

11. Modèles de base

Les modèles plus anciens qui ne sont pas formés avec des instructions suivantes.

• babbage-002 : Modèle de base destiné à remplacer les anciennes versions GPT-3 babbage et ada. Il peut générer du texte ou du code, mais ne suit pas les instructions de manière structurée comme les modèles récents.

• davinci-002 : Successeur des anciens modèles GPT-3 davinci et curie, avec de meilleures performances en génération libre. Il repose sur l’ancienne API Completions et n’est plus recommandé pour les nouveaux projets.

12. Anciens modèles

Ces modèles issus de générations précédentes restent accessibles pour des raisons de compatibilité mais ne sont plus mis à jour. Leur usage est déconseillé pour les projets récents.

• gpt-4 turbo : Ancienne version optimisée de GPT-4, conçue pour offrir de meilleures performances à moindre coût. Aujourd’hui dépassé par GPT-4o, il reste disponible pour des cas d’usage spécifiques.

• gpt-4 : Modèle de génération précédente, historiquement utilisé dans les tâches complexes via Chat Completions. Il est désormais remplacé par des alternatives plus rapides et multimodales.

• gpt-3.5 turbo : Modèle hérité, optimisé pour le chat et les tâches textuelles générales via l’API Chat Completions. Toujours accessible, mais moins performant que gpt-4o mini sur la plupart des usages.

Comparaison des modèles OpenAI : Caractéristiques techniques

Voici les principales caractéristiques à connaître pour bien évaluer les modèles OpenAI disponibles en 2025.

Accès et disponibilité

Certains modèles sont accessibles gratuitement via ChatGPT, d’autres nécessitent un abonnement (ChatGPT Plus, Pro) ou un usage API payant. 

Taille de la fenêtre contextuelle

Elle détermine la quantité maximale de texte que le modèle peut traiter (entrée + sortie), exprimée en tokens. Les modèles les plus récents vont jusqu’à 1 047 576 tokens.

Date de mise à jour du corpus

Chaque modèle est limité aux données connues à la date de son dernier entraînement. o3 est à jour jusqu’en juin 2024. GPT-4o, par exemple, est bien plus ancien.

Types d’entrées et de sorties

Certains modèles ne traitent que du texte. D’autres prennent aussi en charge l’image, l’audio (synthèse ou transcription), ou les fichiers via l’interface ChatGPT ou l’API.

Prix (entrée/sortie par million de tokens)

Chaque modèle proposé par OpenAI est facturé à l’usage, selon le nombre de tokens traités. Un token représente en moyenne 4 caractères ou 0,75 mot. Le coût est généralement calculé pour 1 million de tokens en entrée et en sortie, avec des tarifs distincts pour chaque opération.

• Entrée : Ce que vous envoyez au modèle (questions, consignes, documents, prompts).

• Sortie : Ce que le modèle vous renvoie (réponses, complétions, résumés…).

Ce repère tarifaire vous permet d’évaluer concrètement le coût de vos projets à l’échelle, notamment si vous prévoyez d’intégrer l’API dans un chatbot, une interface métier ou un flux automatisé.

Tableau récapitulatif

Non disponible :
 Cette mention signifie que la fonctionnalité ou l’information en question n’est pas accessible pour le modèle concerné. Cela peut être dû à des limitations techniques, à une absence de support pour cette capacité, ou simplement parce que cette fonctionnalité ne fait pas partie des cas d’usage du modèle.

– (Tiret) :
 Le tiret indique que l’information n’est pas applicable pour ce modèle. Cela ne signifie pas nécessairement une absence ou une limitation, mais plutôt que la donnée (comme un tarif, une capacité ou une compatibilité) ne s’applique pas dans le contexte d’utilisation du modèle. Par exemple, un modèle de modération peut ne pas avoir de prix par jeton, car il ne fonctionne pas par génération de texte.

Fonctionnalités supportées par modèle

Les modèles intégrés dans ChatGPT ne se différencient pas uniquement par leur performance ou leur coût. Ils proposent également un ensemble de fonctionnalités techniques plus ou moins avancées selon leur version. 

Ce tableau synthétise les principales capacités activées ou non sur chaque modèle :

Streaming : Permet de recevoir la réponse du modèle au fur et à mesure de sa génération, plutôt que d’attendre qu’elle soit complète.

Function calling : Le modèle peut déclencher des fonctions externes en structurant sa réponse pour appeler une API ou une fonction définie.

Structured outputs : Génère des réponses dans un format structuré (comme JSON) pour une utilisation machine plus fiable.

Fine-tuning : Permet d’entraîner le modèle sur des données personnalisées pour l’adapter à des besoins spécifiques.

Distillation : Technique pour rendre un modèle plus petit et rapide tout en conservant ses performances principales.

Predicted outputs : Capacité à générer du texte ou des réponses à partir d’une entrée donnée.

Inpainting : Pour les modèles d’image : permet de modifier ou compléter une image partiellement masquée.

Image input : Le modèle peut analyser et répondre à partir d’images en plus du texte.

Cas d’usage recommandés par modèle

Ce tableau permet d’identifier rapidement quel modèle OpenAI utiliser selon votre cas d’usage. Il associe à chaque besoin un ou plusieurs modèles pertinents, un exemple technique précis et le type d’entreprise ou de service concerné.

Conclusion

En 2025, la gamme de modèles d’OpenAI s’est largement enrichie : raisonnement, génération multimodale, voix en temps réel, transcription, modération, ou encore recherche web.

Mais dans la jungle des LLM, OpenAI n’est pas seul. Les alternatives sont nombreuses, et le meilleur modèle pour votre besoin n’est pas toujours le plus lourd ni le plus performant du fournisseur en vogue.

Pour en savoir plus, découvrez notre article : 10 conseils pour bien choisir un LLM

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