OpenAI запускає GPT-6.1 Terra, удвічі знижуючи ціну API GPT-6.1 Sol для роботи агентів
OpenAI випустила GPT-6.1 Terra — швидку модель для візуального міркування, роботи з комп’ютером і написання текстів. Вона замінює GPT-5.6 Terra і вже доступна в API під назвою gpt-6.1-terra. Стандартна ціна становить $1 за мільйон вхідних токенів і $5 за мільйон вихідних токенів. Для команд, які автоматизують роботу з екранами, формами та документами у великих обсягах, GPT-6.1 Terra змінює розрахунок вартості.
Коротко
- Розмір: контекст на 1,05 млн токенів, максимум 128 тис. вихідних токенів.
- Працює на: лише на інфраструктурі OpenAI (API, ChatGPT Work, Codex). Ваги закриті.
- Продуктивність: майже на рівні GPT-6.1 Sol і GPT-6 Astra у сфері роботи із зображеннями та комп’ютером, але за нижчою ціною.
- Найкращий результат: 85,5% на MMMU-Pro (Vision) за максимального рівня зусиль, на 1,2 відсоткового пункту менше, ніж у GPT-6 Astra.
- Найгірший результат: 50,3% на Terminal-Bench 4.0 — нижче, ніж у GPT-6.1 Sol (55,9%) і Claude Sonnet 5.5 (70,6%).
Що таке GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra — це модель міркування OpenAI, створена для високопродуктивної роботи із зображеннями та комп’ютером. Вона приймає текстові та графічні дані й повертає текст. Контекстне вікно становить 1 050 000 токенів, а максимальна кількість вихідних токенів — 128 000. Кінцева дата актуальності знань — 1 червня 2026 року.
Рівень зусиль для міркування варіюється від none до max, а значенням за замовчуванням є medium. Виклик інструментів потребує Responses API. Підтримувані інструменти включають роботу з комп’ютером, розміщену оболонку, інтерпретатор коду, вебпошук, пошук файлів і MCP. До перелічених OpenAI варіантів використання належать зіставлення фотографій товарів із записами в каталозі та інтерпретація технічних креслень.
Як GPT-6.1 Terra працює з комп’ютером?
Головним показовим тестом OpenAI є Agents’ Last Exam v1 — набір професійних завдань за комп’ютером. Одне із завдань перетворює архітектурні креслення на 3D-модель.
За середнього рівня зусиль Terra набирає 57,6% за ціни $0,29 за завдання. GPT-5.6 Terra набрала 42,6% за ціни $0,84 у тих самих умовах. GPT-6 Astra також набирає 57,6% за середнього рівня, але коштує $4,82 за завдання.
За максимального рівня зусиль Terra досягає 60,0% за ціни $1,01 за завдання. Claude Opus 5.5 набирає 63,2% за ціни $8,82 за завдання на тій самій діаграмі. OpenAI стверджує, що Terra виконує завдання більш ніж утричі швидше за GPT-6 Astra і GPT-6.1 Sol.
У офлайн-наборі OSWorld 2.1 Terra набирає 66,7% за середнього рівня зусиль і 74,2% за максимального. GPT-5.6 Terra досягла максимуму в 57,1%. GPT-6.1 Sol набирає 78,0%, GPT-6 Astra — 80,9%, а Claude Sonnet 5.5 — 83,9%.
Наскільки сильним є її візуальне міркування?
На MMMU-Pro (Vision) Terra набирає 85,5% за максимального рівня зусиль. GPT-6.1 Sol набирає 86,3%, а GPT-6 Astra — 86,7%. GPT-5.6 Terra досягла максимуму в 81,7%. Запуск Terra з максимальним рівнем зусиль коштує $0,012 за завдання, тоді як Astra — $0,065.
Чи покращилися фактологічність і програмування?
На внутрішньому наборі OpenAI із запитами, що провокують помилки, частка помилок за низького рівня зусиль знизилася з 53,6% до 16,7%. За максимального рівня зусиль вона зменшилася на 18 відсоткових пунктів — до 4,3%. Набір навмисно має провокативний характер, тому показники помилок у виробничих умовах будуть іншими.
На Terminal-Bench 4.0 Terra розв’язує 50,3% завдань за максимального рівня зусиль — проти 21,5% у GPT-5.6 Terra. Вона все ще поступається GPT-6.1 Sol (55,9%), GPT-6 Astra (58,2%) і Claude Sonnet 5.5 (70,6%). Сама OpenAI рекомендує Sol або Astra для найскладніших завдань із програмування.
На Terminal-Bench-Science 0.1 Terra набирає 58,3% за ціни $4,15 за завдання. Це перевищує результат GPT-6.1 Sol — 57,0% за ціни $5,47. Claude Opus 5.5 із резервними моделями набирає 63,3% за ціни $23,21.
Скільки коштує GPT-6.1 Terra і де вона доступна?
Стандартні ціни API становлять $1 за вхідні, $0,05 за кешовані вхідні та $5 за вихідні токени на кожен мільйон токенів. Batch і Flex на 50% дешевші. Швидкий режим коштує вдвічі дорожче за стандартний. Для запитів, що містять понад 272 тис. вхідних токенів, застосовується подвійна ціна за вхідні та ціна, що в 1,5 раза перевищує стандартну, за вихідні токени.
Це вдвічі менше, ніж $2/$10 для GPT-6.1 Sol, і вдесятеро менше, ніж $10/$50 для GPT-6 Astra. Ціна Claude Opus 5.5 становить $4/$20.
У ChatGPT Terra доступна користувачам тарифів Plus, Pro, Enterprise та Edu у ChatGPT Work і Codex.
GPT-6.1 Terra проти конкурентів
| Характеристика | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Параметри | Не розкрито | Не розкрито | Не розкрито | Не розкрито | Не розкрито |
| Контекстне вікно | 1,05 млн | 1,05 млн | 1,05 млн | 1 млн | 1 млн |
| Максимальний вихід | 128 тис. | 128 тис. | 128 тис. | 128 тис. | 128 тис. |
| Кінцева дата актуальності знань | 1 червня 2026 | 30 квітня 2026 | 30 квітня 2026 | червень 2026 | червень 2026 |
| Ціна API (вхідні/вихідні на 1 млн) | $1 / $5 | $2 / $10 | $10 / $50 | $4 / $20 | $2 / $10 |
| Ваги | Закриті | Закриті | Закриті | Закриті | Закриті |
| Agents’ Last Exam v1 (макс.) | 60,0% ($1,01/завдання) | 58,6% ($2,00/завдання) | 59,3% ($7,24/завдання) | 63,2% ($8,82/завдання) | Не наведено |
| MMMU-Pro Vision (макс.) | 85,5% | 86,3% | 86,7% | Не наведено | Не наведено |
| OSWorld 2.1 офлайн (макс.) | 74,2% | 78,0% | 80,9% | Не наведено | 83,9% |
| Terminal-Bench 4.0 (макс.) | 50,3% | 55,9% | 58,2% | Не наведено | 70,6% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 (макс.) | 58,3% | 57,0% | 68,1% | 63,3% (із резервними моделями) | Не наведено |
Результати тестів і вартість одного завдання взято з діаграм запуску OpenAI; ці дані надані самою компанією. Технічні характеристики та ціни взято зі сторінок моделей кожного постачальника. Ціни Claude: ціни Anthropic.
Головні висновки
- GPT-6.1 Terra коштує $1/$5 за мільйон токенів — удвічі дешевше за GPT-6.1 Sol.
- Вона зрівнялася з GPT-6 Astra, набравши 57,6% на Agents’ Last Exam за ціни $0,29 за завдання.
- На MMMU-Pro вона набирає 85,5% — у межах 1,2 відсоткового пункту від Astra.
- У програмуванні вона все ще відстає: 50,3% на Terminal-Bench 4.0 проти 70,6% у Sonnet 5.5.
- Усі результати надані OpenAI; кількість параметрів і апаратне забезпечення не розкрито.
Ознайомтеся з оголошенням OpenAI, сторінкою моделі API та додатком до системної карти. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого субреддіту про машинне навчання з понад 150 тис. учасників і підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви користуєтеся Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.
Потрібно стати нашим партнером для просування вашого репозиторію GitHub, сторінки Hugging Face, випуску продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами
Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.