GPT-5.4 quitte Codex le 31 août : migration vers GPT-5.6 Terra et Luna, prix, limites et checklist

Le 31 août 2026, OpenAI retire GPT-5.4 et GPT-5.4 mini de Codex pour les utilisateurs qui se connectent à Codex avec leur compte ChatGPT. La migration officielle est explicite : GPT-5.4 doit être remplacé par GPT-5.6 Terra et GPT-5.4 mini par GPT-5.6 Luna.^[1]

La nuance essentielle est la suivante : il ne s'agit pas d'un retrait de GPT-5.4 de l'OpenAI API. OpenAI précise que l'API et l'utilisation de Codex avec sa propre clé API ne sont pas affectées.^[1]

Dire simplement :

GPT-5.4 est supprimé le 31 août 2026.

serait donc trompeur.

Formulation correcte :

GPT-5.4 et GPT-5.4 mini quittent Codex
pour les sessions authentifiées avec ChatGPT.
L'API et Codex avec une clé API personnelle ne sont pas concernés.

Pour les équipes, la migration ne se limite pas au model selector. OpenAI demande de vérifier workspace defaults, paramètres de modèles enregistrés, configurations gérées et automatisations.^[1]

Sur le plan technique, Terra conserve la fenêtre de contexte 1 050 000 tokens de GPT-5.4, réduit le tarif API standard de $2.50/$15 à $2/$12 par million de tokens input/output et dispose d'un knowledge cutoff plus récent. Luna réduit fortement les coûts face à GPT-5.4 mini et augmente le contexte de 400K à 1.05M.^[6][7][8][9]

La migration n'est toutefois pas un simple drop-in. GPT-5.6 ajoute notamment le niveau de reasoning max, documente un default API différent pour le reasoning et introduit de nouvelles capacités. OpenAI recommande donc des evals représentatifs.^[10]

État des informations : 31 août 2026. Les sources OpenAI utilisées donnent la date, mais pas une heure précise et vérifiée de coupure.

TL;DR

Que retire exactement OpenAI ?

OpenAI annonce qu'au 31 août 2026, GPT-5.4 et GPT-5.4 mini ne seront plus disponibles dans Codex lorsqu'on se connecte avec un compte ChatGPT.^[1]

Codex est utilisé via notamment :

• l'application desktop ChatGPT en mode Codex,
• Codex CLI,
• l'extension Codex IDE,
• Codex sur le web.^[1]

Il ne s'agit donc pas d'un retirement global de ces modèles.

Mapping officiel

GPT-5.4       → GPT-5.6 Terra
GPT-5.4 mini  → GPT-5.6 Luna

^[1]

Ce mapping est spécifique au produit Codex. Terra est positionné comme l'équilibre intelligence/coût et Luna pour les workloads sensibles au coût et à fort volume.^[5][6][7]

Ce qui n'est pas concerné

OpenAI API
Codex avec votre propre API key

^[1]

Un appel API vers gpt-5.4 ne doit donc pas être considéré comme automatiquement cassé le 31 août à cause de cette annonce.

Faut-il malgré tout migrer les workloads API ?

Éventuellement, mais c'est une décision séparée.

OpenAI recommande, lors d'une migration depuis GPT-5.4, de conserver d'abord le même reasoning effort puis de tester également un niveau inférieur sur des tâches représentatives.^[10]

La famille GPT-5.6 a d’abord été présentée avec la preview de GPT-5.6 Sol le 26 juin, avant l’annonce du lancement plus large de GPT-5.6 par OpenAI le 9 juillet 2026.^[11][12]

GPT-5.4 vs GPT-5.6 Terra

^[6][8]

Terra coûte 20% de moins que GPT-5.4 sur les tarifs token standards.

GPT-5.4 mini vs GPT-5.6 Luna

^[7][9]

Luna est environ 73% moins chère que GPT-5.4 mini en tarifs API standards, avec une fenêtre de contexte 2,625× plus grande.

Prix API et limites Codex sont deux systèmes différents

Le coût :

$ / 1M tokens

n'est pas égal au nombre de messages inclus dans un plan Codex.

Le pricing Codex affiche actuellement, pour l'une des vues de plan :^[2]

GPT-5.4:       20–100 messages locaux / 5h
Terra:         20–110 / 5h
GPT-5.4 mini:  60–350 / 5h
Luna:          50–280 / 5h

Ce sont des plages indicatives, avec éventuelles limites hebdomadaires.^[2]

Credit pricing Business / Enterprise

Le rate card indique actuellement :^[3]

Les coûts réels suivent la consommation de tokens.^[3]

Piège principal : le default de reasoning

GPT-5.4 et GPT-5.4 mini documentent none comme default API.^[8][9]

Terra et Luna documentent medium.^[6][7]

Changer uniquement le model slug tout en laissant reasoning.effort implicite peut donc modifier simultanément latence, consommation et comportement.

Les defaults Codex Workspace peuvent être différents

Dans Codex, les admins peuvent configurer :

• starting model,
• reasoning level,
• speed,
• Fast Mode,
• comportement des nouveaux chats.^[1]

Le default API ne décrit donc pas automatiquement chaque session Codex.

requirements.toml a la priorité

OpenAI documente l'ordre suivant :^[1]

managed requirements.toml
→ workspace starting defaults
→ choix local initial du membre

Changer uniquement le default dans l'UI peut être insuffisant.

Inventaire à réaliser

OpenAI cite :^[1]

workspace defaults
saved model settings
managed configurations
automations

POLPROG recommande également d'auditer CLI scripts, CI/CD, templates, variables d'environnement, wrappers internes, documentation et onboarding.

Rechercher les références GPT-5.4

Sur macOS/Linux :

rg -n --hidden \
  -g '!node_modules' \
  -g '!.git' \
  'gpt-5\.4(-mini)?|GPT-5\.4( mini)?' .

Et éventuellement :

rg -n 'gpt-5\.4(-mini)?' ~/.codex 2>/dev/null

Il s'agit d'une recommandation d'audit POLPROG, pas d'une commande officielle OpenAI.

Éviter le search-and-replace global

Les noms anciens peuvent être légitimes dans des changelogs, articles historiques, tests snapshot ou documentation de migration.

Ne modifiez que les références actives qui doivent réellement changer.

Attention à l'alias gpt-5.6

OpenAI documente :

gpt-5.6 → GPT-5.6 Sol

^[5][10]

Pour sélectionner Terra dans l'API, utilisez explicitement :

gpt-5.6-terra

Pour Luna : gpt-5.6-luna.^[6][7]

Exemple API vers Terra

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="Review this pull request and identify correctness regressions."
)
print(response.output_text)

OpenAI recommande Responses API pour reasoning, tool calling et multi-turn avec GPT-5.6.^[10]

Exemple high-volume avec Luna

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Classify this issue and return the owning engineering team."
)
print(response.output_text)

Luna est destiné aux workloads à fort volume et sensibles au coût.^[7]

Ne changez pas prompt et modèle en même temps

La guidance OpenAI recommande de changer d'abord le modèle à prompt fonctionnellement stable, puis d'ajuster le prompt après evals.^[10]

Cela permet d'identifier précisément l'origine d'une régression.

Régler le reasoning

Workflow conseillé :^[10]

ancien effort
→ même effort sur GPT-5.6
→ tester un niveau inférieur
→ comparer qualité, latence et coût

GPT-5.6 supporte none, low, medium, high, xhigh, max.

Terra ou Luna ?

Terra : ancien usage GPT-5.4, tâches multi-file, instructions complexes, équilibre capacité/coût.

Luna : ancien GPT-5.4 mini, volume élevé, tâches bornées, subagents, classification, sensibilité au coût.

C'est cohérent avec le mapping officiel.^[1]

Et Sol ?

Sol est le flagship GPT-5.6 pour les travaux professionnels complexes.^[5]

Mais le remplacement officiel de GPT-5.4 dans cette annonce Codex est Terra, pas Sol.^[1]

Sol doit être évalué séparément selon le compromis qualité/coût.

Fenêtres de contexte

GPT-5.4       1.05M → Terra 1.05M
GPT-5.4 mini  400K  → Luna 1.05M

^[6][7][8][9]

Plus de contexte nominal ne garantit pas une meilleure compréhension d'un repository entier.

Long context et prix API

Pour Terra et Luna, les prompts au-delà de 272K input tokens sont facturés pour l'ensemble de la requête à :

2× prix input
1.5× prix output

^[6][7]

Knowledge cutoff plus récent ≠ informations live

GPT-5.4/mini : 31 août 2025.

Terra/Luna : 16 février 2026.^[6][7][8][9]

Il faut toujours utiliser le contexte repository, la documentation réelle et les outils de recherche lorsque la fraîcheur est importante.

Disponibilité selon le plan

OpenAI documente un accès Terra limité pour Free/Go dans Work/Codex et un accès plus large à GPT-5.6 pour Plus, Pro, Business et Enterprise.^[4]

Les limites exactes doivent être revérifiées dans le pricing courant.^[2][4]

Les automations sont critiques

Une automation peut garder un ancien modèle sans être visible quotidiennement.

OpenAI cite donc explicitement automations parmi les configurations à mettre à jour.^[1]

Enterprise : trois couches

1. Managed requirements.^[1]
2. Workspace defaults.^[1]
3. Choix local du membre.^[1]

L'audit doit couvrir les trois.

Construire un eval utile

Choisissez 20–50 tâches réelles : bugfix, refactor, tests, dependency migration, regression analysis, feature, code review, documentation.

Mesurez :

task success
test pass rate
retry rate
diff size
out-of-scope changes
tool calls
latency
tokens
credits

Plan minimum en une journée

1. Inventorier les références GPT-5.4.
2. GPT-5.4 → Terra, GPT-5.4 mini → Luna pour Codex avec auth ChatGPT.
3. Vérifier workspace et managed config.
4. Mettre à jour automations.
5. Fixer reasoning si la stabilité compte.
6. Exécuter smoke tests.
7. Optimiser ensuite prompts et coûts.

À ne pas faire

• Ne pas dire que GPT-5.4 disparaît de l'API.
• Ne pas confondre gpt-5.6 avec Terra.
• Ne pas assimiler prix API et limites Codex.
• Ne pas changer modèle, prompt et reasoning sans baseline.
• Ne pas oublier automations.
• Ne pas inventer une heure précise de coupure.
• Ne pas présenter Sol comme remplacement officiel dans cette annonce.

Checklist production

Inventaire

• Toutes les références gpt-5.4 trouvées.
• Toutes les références gpt-5.4-mini trouvées.
• Workspace defaults vérifiés.
• Saved model settings vérifiés.
• Managed configs vérifiées.
• Automations vérifiées.
• Scripts CLI vérifiés.
• CI/CD vérifié.

Configuration

• GPT-5.4 remplacé par Terra pour Codex/ChatGPT auth.
• GPT-5.4 mini remplacé par Luna.
• requirements.toml vérifié.
• Starting model vérifié.
• Reasoning level vérifié.
• Fast Mode policy vérifiée.
• Alias gpt-5.6 évité si Terra est requis.
• IDs explicites utilisés dans l'API si nécessaire.

Evals

• Ancien prompt conservé comme baseline.
• Même reasoning effort testé.
• Un niveau inférieur testé.
• Test pass rate mesuré.
• Retry rate mesuré.
• Latence mesurée.
• Tokens mesurés.
• Credits mesurés.
• Out-of-scope changes revus.
• Longues sessions agentiques testées.

Opérations

• Documentation mise à jour.
• Onboarding mis à jour.
• Templates mis à jour.
• Scheduled tasks mis à jour.
• Monitoring post-migration activé.
• Fallback model défini.
• Pricing Codex actuel vérifié.
• Limites du plan vérifiées.

Verdict POLPROG

Le changement du 31 août est important mais plus précis que « OpenAI retire GPT-5.4 ».

La réalité :

GPT-5.4 et GPT-5.4 mini
→ retirement dans Codex avec login ChatGPT

GPT-5.4      → GPT-5.6 Terra
GPT-5.4 mini → GPT-5.6 Luna

OpenAI API → non affectée par ce changement précis
Codex + clé API personnelle → non affecté

^[1]

Terra garde 1.05M de contexte et réduit les tarifs standards API de 20%.^[6][8]

Luna passe de 400K à 1.05M de contexte par rapport à GPT-5.4 mini et baisse les prix tokens d'environ 73%.^[7][9]

La migration la plus sûre est donc :

Appliquer le mapping officiel, conserver d'abord le prompt et le reasoning actuel comme baseline, lancer des evals, puis seulement optimiser coût et latence.