OpenAI пуска GPT-6.1 Terra и намалява наполовина API цената на GPT-6.1 Sol за работа с агенти
OpenAI пусна GPT-6.1 Terra — бърз модел за визуално разсъждение, работа с компютър и писане. Той заменя GPT-5.6 Terra и е достъпен в API като gpt-6.1-terra. Стандартната цена е 1 долар за милион входни токени и 5 долара за милион изходни токени. За екипи, които автоматизират екрани, формуляри и документи в голям мащаб, GPT-6.1 Terra променя ценовата сметка.
Накратко
- Размер: контекст от 1,05 млн. токена, максимум 128 хил. изходни токена.
- Работи на: само хоствани от OpenAI платформи (API, ChatGPT Work, Codex). Затворени тегла.
- Производителност: близка до GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra при работа с изображения и компютър, но на по-ниска цена.
- Най-добър резултат: 85,5% на MMMU-Pro (Vision) при максимално усилие, с 1,2 пункта зад GPT-6 Astra.
- Най-слаб резултат: 50,3% на Terminal-Bench 4.0, зад GPT-6.1 Sol (55,9%) и Claude Sonnet 5.5 (70,6%).
Какво представлява GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra е модел за разсъждение на OpenAI, създаден за визуална работа и задачи, свързани с използването на компютър, в голям мащаб. Той приема текстови и графични входни данни и връща текст. Контекстовият прозорец е 1 050 000 токена, с до 128 000 изходни токена. Данните му са актуални до 1 юни 2026 г.
Нивото на усилие при разсъждение варира от none до max, като medium е настройката по подразбиране. Използването на инструменти изисква Responses API. Поддържаните инструменти включват работа с компютър, хостван shell, интерпретатор на код, уеб търсене, търсене във файлове и MCP. Посочените от OpenAI случаи на употреба включват съпоставяне на снимки на продукти с каталожни записи и интерпретиране на технически чертежи.
Как се представя GPT-6.1 Terra при работа с компютър?
Основният показателен тест на OpenAI е Agents’ Last Exam v1 — набор от професионални компютърни задачи. Една от задачите превръща архитектурни чертежи в 3D модел.
При средно усилие Terra постига 57,6% при цена от 0,29 долара на задача. GPT-5.6 Terra постига 42,6% при цена от 0,84 долара при същата настройка. GPT-6 Astra също постига 57,6% при средно усилие, но струва 4,82 долара на задача.
При максимално усилие Terra достига 60,0% при цена от 1,01 долара на задача. Claude Opus 5.5 постига 63,2% при цена от 8,82 долара на задача в същата графика. OpenAI твърди, че Terra изпълнява задачите над 3 пъти по-бързо от GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.
В офлайн набора OSWorld 2.1 Terra постига 66,7% при средно усилие и 74,2% при максимално. GPT-5.6 Terra достигна максимум от 57,1%. GPT-6.1 Sol достига 78,0%, GPT-6 Astra — 80,9%, а Claude Sonnet 5.5 — 83,9%.
Колко силно е визуалното му разсъждение?
На MMMU-Pro (Vision) Terra постига 85,5% при максимално усилие. GPT-6.1 Sol постига 86,3%, а GPT-6 Astra — 86,7%. GPT-5.6 Terra достигна максимум от 81,7%. Изпълнението на Terra при максимално усилие струва 0,012 долара на задача, в сравнение с 0,065 долара за Astra.
Подобриха ли се фактическата точност и програмирането?
Във вътрешния набор на OpenAI от подканвания, предназначени да предизвикват грешки, процентът на грешките при ниско усилие спадна от 53,6% до 16,7%. При максимално усилие той спадна с 18 пункта до 4,3%. Наборът е умишлено създаден като състезателен тест, така че процентът на грешките в реална продукционна среда ще бъде различен.
На Terminal-Bench 4.0 Terra решава 50,3% от задачите при максимално усилие спрямо 21,5% за GPT-5.6 Terra. Той все още изостава от GPT-6.1 Sol (55,9%), GPT-6 Astra (58,2%) и Claude Sonnet 5.5 (70,6%). Самата OpenAI препоръчва Sol или Astra за най-сложните задачи по програмиране.
На Terminal-Bench-Science 0.1 Terra постига 58,3% при цена от 4,15 долара на задача. Това е по-добър резултат от 57,0% на GPT-6.1 Sol при цена от 5,47 долара. Claude Opus 5.5 с резервни модели постига 63,3% при цена от 23,21 долара.
Колко струва GPT-6.1 Terra и къде е достъпен?
Стандартното ценообразуване на API е 1 долар за вход, 0,05 долара за кеширан вход и 5 долара за изход на милион токена. Batch и Flex са с 50% по-евтини. Бързият режим струва два пъти повече от стандартния. Подканвания над 272 хил. входни токена се таксуват с двойна цена за входа и 1,5 пъти по-висока цена за изхода.
Това е наполовина по-евтино от цената от 2/10 долара на GPT-6.1 Sol и една десета от цената от 10/50 долара на GPT-6 Astra. Claude Opus 5.5 се предлага на цена от 4/20 долара.
В ChatGPT Terra е достъпен за потребители на Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex.
GPT-6.1 Terra спрямо конкурентите
| Характеристика | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Параметри | Не са обявени | Не са обявени | Не са обявени | Не са обявени | Не са обявени |
| Контекстов прозорец | 1,05 млн. | 1,05 млн. | 1,05 млн. | 1 млн. | 1 млн. |
| Максимален изход | 128 хил. | 128 хил. | 128 хил. | 128 хил. | 128 хил. |
| Актуалност на знанията | 1 юни 2026 г. | 30 април 2026 г. | 30 април 2026 г. | юни 2026 г. | юни 2026 г. |
| Цена на API (вход/изход на 1 млн.) | 1 / 5 долара | 2 / 10 долара | 10 / 50 долара | 4 / 20 долара | 2 / 10 долара |
| Тегла | Затворени | Затворени | Затворени | Затворени | Затворени |
| Agents’ Last Exam v1 (макс.) | 60,0% (1,01 долара/задача) | 58,6% (2,00 долара/задача) | 59,3% (7,24 долара/задача) | 63,2% (8,82 долара/задача) | Не е показано |
| MMMU-Pro Vision (макс.) | 85,5% | 86,3% | 86,7% | Не е показано | Не е показано |
| OSWorld 2.1 офлайн (макс.) | 74,2% | 78,0% | 80,9% | Не е показано | 83,9% |
| Terminal-Bench 4.0 (макс.) | 50,3% | 55,9% | 58,2% | Не е показано | 70,6% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 (макс.) | 58,3% | 57,0% | 68,1% | 63,3% (с резервни модели) | Не е показано |
Резултатите от тестовете и разходите за задача са взети от графиките при представянето на OpenAI и са предоставени от самата компания. Спецификациите и цените са от страницата на модела на всеки доставчик. Цени на Claude: ценоразпис на Anthropic.
Основни изводи
- GPT-6.1 Terra струва 1/5 долара на милион токена — наполовина по-малко от GPT-6.1 Sol.
- Той изравнява резултата на GPT-6 Astra от 57,6% на Agents’ Last Exam при цена от 0,29 долара на задача.
- MMMU-Pro достига 85,5% — в рамките на 1,2 пункта от Astra.
- При програмирането все още изостава: 50,3% на Terminal-Bench 4.0 спрямо 70,6% за Sonnet 5.5.
- Всички резултати са предоставени от OpenAI; параметрите и хардуерът не са обявени.
Вижте съобщението на OpenAI, страницата на модела в API и допълнението към системната карта. Също така можете да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия ML SubReddit с над 150 хил. членове и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! Използвате ли Telegram? Вече можете да се присъедините към нас и в Telegram.
Имате нужда от партньор за популяризиране на вашето GitHub хранилище, страница в Hugging Face, продуктово издание, уебинар и др.? Свържете се с нас
Преведено автоматично от английски. Оригиналната статия е на връзката по-долу.