ChatGPT Deep Research : comprendre le budget Work et Codex

ChatGPT Deep Research est disponible dans ChatGPT Work et Codex depuis le 9 septembre 2026. Mais la vraie nouveauté n’est pas l’arrivée d’un bouton de recherche supplémentaire. Dans Work, un brief de recherche puise désormais dans le même quota Work/Codex — ou dans la même réserve de crédits — que les tâches agentiques utilisées par votre équipe pour concevoir, analyser et livrer.

Ce qui change, en une phrase

Dans ChatGPT, Deep Research fonctionne désormais avec deux compteurs distincts.

Lancé depuis Chat, il consomme le quota de tâches de recherche propre à Chat, dont le volume dépend de l’abonnement. Lancé depuis Work ou Codex, il utilise le quota ou les crédits déjà partagés entre Work et Codex. Une recherche effectuée dans Work ne retire donc aucune tâche du quota Deep Research de Chat, et l’inverse est également vrai.

Toute la logique budgétaire tient dans cette distinction. La même fonction de recherche n’est pas décomptée du même compteur selon l’endroit où vous la lancez.

OpenAI indique dans sa note de version du 9 septembre que la fonctionnalité est proposée aux utilisateurs Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu ayant accès à Work. Elle fonctionne sur le web, les applications de bureau, iOS et Android, sous réserve de sa disponibilité pour le compte et l’espace de travail concernés.

Ce que permet vraiment Deep Research dans Work

Deep Research s’adresse aux questions qui exigent plusieurs sources, des comparaisons et un résultat documenté. Vous précisez le livrable attendu, son public, les contraintes, les fichiers et les sources autorisées. L’outil peut alors poser des questions de clarification, réunir les éléments utiles et produire un résultat structuré accompagné de citations ou de liens vers ses sources. La tâche reste pilotable : vous pouvez la réorienter ou l’interrompre en cours d’exécution.

La version intégrée à Work est surtout intéressante parce que le résultat peut rejoindre directement un livrable. Lorsque les outils disponibles le permettent, vous pouvez demander un document modifiable, une présentation, une feuille de calcul ou un Site. Dans Codex, cette même recherche prend place à côté du travail technique : elle peut ainsi préparer un brief de migration, un audit de dépendances ou une décision d’implémentation avant la première modification du code.

Si Work est encore nouveau pour vous, notre test de ChatGPT Work détaille les différences entre Chat, Work et Codex. En bref : Chat répond à une question, Work prend en charge un livrable au long cours, et Codex intervient sur les logiciels et les systèmes techniques.

Le périmètre des sources, lui, ne disparaît pas. Deep Research peut exploiter le web public, les fichiers que vous lui fournissez, les fichiers accessibles dans l’espace de travail, la recherche web lorsqu’elle est disponible, ainsi que les apps compatibles, activées et autorisées pour le compte utilisé. Lancer une recherche n’ouvre pas l’accès à un autre dossier, au Drive d’un tiers ou à une app bloquée par votre espace de travail.

Une connexion à une app n’offre donc aucune garantie générale. Deep Research n’est pas compatible avec toutes les apps ni tous les plugins. Et lorsqu’une intégration est compatible, les autorisations du fournisseur et les règles de l’espace de travail déterminent toujours ce que la tâche peut lire ou écrire. Le guide Deep Research énonce clairement ces limites.

ChatGPT Deep Research partage désormais le budget

Dans Work et Codex, la recherche et l’exécution se disputent maintenant la même capacité agentique.

Pour les comptes Plus et Pro, les fonctions agentiques compatibles utilisent d’abord le quota inclus, puis les crédits achetés lorsque cette option est proposée. Sur les sièges standard de ChatGPT Business, les limites comprises dans l’abonnement s’appliquent également en premier ; les tâches éligibles peuvent ensuite se poursuivre avec les crédits achetés par l’espace de travail. Les espaces Enterprise et Edu soumis à une tarification flexible augmentent leur capacité au moyen de crédits ; ceux qui ne disposent pas de cette tarification restent soumis aux limites de leur abonnement.

Il serait trompeur d’avancer un nombre universel de recherches Work par mois. La consommation varie selon le modèle, le volume de sources, le contexte mis en cache, la longueur du livrable, le raisonnement, les outils et les autres tâches qui puisent simultanément dans la réserve. Seule votre page d’utilisation donne la réponse propre à votre compte.

Le barème ChatGPT actuel pour Business, Enterprise et Edu comporte une nuance facile à manquer. Pour les offres concernées par la tarification en crédits, Deep Research dans Chat y apparaît à environ 50 crédits par tâche. Ce tarif fixe affiché pour Chat ne correspond pas au prix de Deep Research dans Work ou Codex. Dans ces deux espaces, la facturation dépend de la consommation réelle de tokens.

Avec GPT-5.6 Sol, les tarifs Work et Codex en vigueur sont de 100 crédits par 1 million de tokens d’entrée, 10 crédits par 1 million de tokens d’entrée mis en cache et 500 crédits par 1 million de tokens de sortie. La formule est la suivante :

Crédits consommés = part de l’entrée + part de l’entrée en cache + part de la sortie.

Prenons un budget d’équipe purement hypothétique dans un espace régi par ce barème. L’équipe réserve 1,000 crédits pour un mois et prévoit 20 briefs de recherche. Supposons que chaque brief consomme 100,000 tokens d’entrée, 200,000 tokens d’entrée en cache et 20,000 tokens de sortie avec GPT-5.6 Sol.

L’entrée coûte 10 crédits, l’entrée en cache 2 et la sortie 10. Chaque brief revient donc à 22 crédits. Les vingt briefs consomment 440 crédits et en laissent 560 pour toutes les autres tâches Work et Codex prévues dans cette réserve.

Ces volumes de tokens servent d’exemple, pas de prévision. Une courte note de recherche peut consommer moins. Un brief très large, nourri de nombreuses sources et transformé en longue présentation modifiable, peut coûter davantage. La bonne méthode consiste à budgéter ensemble la recherche et l’exécution, puis à remplacer ces hypothèses par la consommation observée sur vos premières tâches.

Les crédits d’utilisation achetés sont distincts des crédits API. Acheter des crédits supplémentaires pour Work ou Codex ne finance aucun projet API, et un solde API n’augmente pas cette réserve. Le guide des crédits personnels précise également que les possibilités d’achat varient selon le compte, la région et l’abonnement.

À qui cette nouveauté sera-t-elle utile dès demain ?

La responsable des études dans une petite agence

Elle peut demander à Work d’analyser la catégorie d’un client à partir de sites de recherche approuvés, de comptes rendus d’entretiens importés et d’un espace documentaire connecté. Le livrable devient un brief de marché modifiable et assorti de citations, pas une énième transcription de chat.

Le passage de relais vers la stratégie et la création gagne en clarté. En contrepartie, chaque recherche approfondie réduit la capacité partagée disponible pour les présentations, feuilles de calcul et tâches de production que la même équipe exécute dans Work.

Le product manager d’une entreprise SaaS

Le product manager peut réunir des retours clients, des pages de politique, la documentation de concurrents et un fichier interne d’exigences dans une note d’aide à la décision. Si la tâche accorde trop de poids à une source, il peut la réorienter, puis demander un document que les équipes produit et juridique pourront modifier.

L’avantage : toutes les preuves restent consultables au même endroit. La décision demeure toutefois sous la responsabilité du manager, et toute affirmation lourde de conséquences doit encore être vérifiée dans sa source avant d’intégrer une feuille de route ou une promesse faite aux clients.

La responsable technique qui prépare une migration

Elle peut lancer Deep Research dans Codex pour comparer la documentation actuelle des fournisseurs, les notes de compatibilité et les contraintes du dépôt, avant de demander à Codex de modifier le code. Recherche et implémentation restent ainsi réunies dans le même contexte de travail.

Cette continuité limite les transferts de contexte. Son effet sur les coûts est direct : l’étude et l’implémentation qui suit puisent dans le même budget Work/Codex. Une recherche trop large peut donc rogner la capacité nécessaire pour mener la migration jusqu’en production.

L’administratrice qui définit les règles de l’espace de travail

Elle peut donner aux membres une règle simple pour choisir où mener leurs recherches. Chat convient lorsque le résultat attendu est une réponse documentée et que le quota de tâches distinct de Chat est approprié. Work ou Codex s’impose lorsque le résultat doit devenir un livrable d’équipe modifiable ou alimenter une phase d’exécution.

Le bénéfice est un budget que chacun peut comprendre et expliquer. Dans Enterprise et Edu, l’administratrice doit aussi autoriser Deep Research et activer la recherche web. Sans ces réglages, les membres pourtant éligibles risquent de ne pas voir la fonctionnalité.

Un workflow fiable pour garder le contrôle

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   1. Choisir volontairement le bon compteur

   Utilisez Chat pour obtenir une réponse documentée. Ouvrez Work si vous avez besoin d’un livrable professionnel modifiable. Préférez Codex lorsque la recherche doit accompagner une exécution technique. Ces trois points d’entrée n’ont pas le même effet sur votre budget.

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   2. Borner les sources

   Indiquez les sites, les fichiers, la période, le public et la décision que le rapport doit éclairer. Excluez explicitement les sources à ne pas utiliser. Un corpus plus resserré est plus facile à vérifier et consomme généralement moins de contexte.

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   3. Définir le livrable

   Demandez un seul format compatible et précisez sa destination. Un résultat modifiable n’est possible que si la tâche dispose des bons outils et des autorisations nécessaires. Prévoyez donc une solution de repli, par exemple un rapport structuré dans la conversation.

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   4. Réorienter avant la dérive

   Suivez la progression de la tâche. Si elle s’appuie sur des sources fragiles ou élargit la question, interrompez-la et resserrez le périmètre. Accumuler davantage de recherches ne produit pas automatiquement une meilleure recherche.

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   5. Relever l’écart de consommation

   Consultez le suivi d’utilisation Work/Codex avant et après la tâche. Notez le modèle, le périmètre, le type de livrable, les crédits consommés et le temps de validation. Après quelques briefs comparables, ces relevés sont bien plus utiles qu’une estimation générique par tâche.

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   6. Contrôler le livrable

   Ouvrez le fichier ou le lien livré. Vérifiez un échantillon des citations qui étayent les affirmations décisives, assurez-vous que chaque source dit bien ce que le rapport lui attribue et demandez une révision s’il manque des preuves ou le format attendu.

Les limites à connaître

Deep Research dans Work n’offre pas des recherches illimitées. La fonction consomme le quota ou les crédits Work/Codex existants, et sa disponibilité dépend toujours du compte, de l’espace de travail et de l’interface utilisée. Une tâche cesse d’être rentable si elle prive de ressources le travail d’implémentation qui doit suivre.

Un livrable modifiable n’est pas nécessairement fiable. Un fichier peut être parfaitement structuré tout en citant une page peu solide, en passant à côté d’une contradiction ou en répondant mal au brief. OpenAI recommande de vérifier que les citations étayent effectivement les affirmations et que le fichier ou le lien demandé a bien été créé et s’ouvre correctement.

Les équipes qui utilisent uniquement Deep Research dans Chat ne sont pas concernées par le nouveau compteur partagé de Work et Codex. Leur quota Chat distinct reste inchangé. Les personnes qui n’ont pas accès à Work, tout comme les membres dont l’administrateur a désactivé Deep Research ou la recherche web, ne bénéficient pas non plus de ce nouveau workflow.

Que faire maintenant ?

Passez à l’action cette semaine si votre équipe produit déjà de façon récurrente un livrable riche en sources et peut consulter sa consommation Work/Codex. Désignez un responsable, choisissez un format de sortie et fixez une étape de validation.

Attendez si vous ne pouvez pas examiner les sources, si vous ignorez quel compte ou espace de travail sera facturé, ou si votre travail dépend d’une app incompatible avec Deep Research. Clarifiez ces limites avant d’ajouter une tâche récurrente.

Restez dans Chat si vous avez seulement besoin d’une réponse documentée et que le résultat n’a pas vocation à devenir un livrable Work ou Codex. Le quota distinct de Chat est précisément prévu pour cet usage.

Le test à lancer lundi

Prenez un brief que votre équipe produit déjà et exécutez-le une seule fois, sans le programmer. Relevez la consommation Work/Codex avant de commencer, puis utilisez cette demande au périmètre précis :

@Deep Research. Prépare une note d’aide à la décision modifiable pour notre responsable produit afin de déterminer s’il faut renouveler le contrat avec Vendor A. Utilise uniquement le contrat joint, nos deux dernières revues trimestrielles, les pages actuelles de Vendor A consacrées aux tarifs et à la sécurité, ainsi que trois solutions concurrentes nommément désignées. Distingue les faits vérifiés de l’analyse, cite chaque affirmation relative aux prix ou à la sécurité, dresse la liste des questions non résolues et recommande de renouveler, renégocier ou remplacer la solution. Ne contacte aucun fournisseur et ne modifie aucun fichier en dehors de ce rapport.

Une fois la tâche terminée, ouvrez la note livrée et consultez chaque citation qui étaye la recommandation. Vérifiez que la source confirme bien la phrase, que le fichier demandé existe et qu’il s’ouvre, puis consignez l’écart de consommation à côté du temps de validation. Si les citations ou le livrable échouent à ce contrôle, la tâche n’est pas terminée.

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