OpenAI выпустил GPT-6.1 Terra для работы с компьютером по более низкой цене

OpenAI выпустил GPT-6.1 Terra 26 октября как новый средний уровень своей линейки моделей вместо GPT-5.6 Terra. Компания описывает ее как быструю и экономную модель для визуального анализа, работы с компьютером и более ясного письма, рассчитанную на обычные офисные задачи: заполнение форм, подготовку коммерческих предложений и чтение технических чертежей.

Стандартная цена в API составляет 1 доллар США за миллион входных токенов, 0,05 доллара США за миллион кэшированных входных токенов и 5 долларов США за миллион выходных токенов под названием gpt-6.1-terra. OpenAI говорит, что это на 50 процентов ниже, чем у GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. Artificial Analysis указывает для предыдущей Terra 2 и 12 долларов США, то есть цена вывода упала сильнее, чем цена ввода.

Большинство показателей производительности исходит от OpenAI. Компания утверждает, что Terra опережает GPT-5.6 Terra на 15 процентных пунктов в Agents' Last Exam при среднем уровне усилий примерно за треть стоимости и стоит в задаче приблизительно в девять раз меньше, чем Claude Opus 5.5 при максимальном уровне усилий. Она также сообщает, что доля ошибок на ее внутреннем наборе провоцирующих ошибки запросов снизилась с 53,6 процента до 16,7 процента при низком уровне усилий.

Artificial Analysis, которая проводит собственные тесты, зафиксировала прирост на 6 пунктов в своем Intelligence Index по сравнению с GPT-5.6 Terra при максимальном уровне усилий, при 0,40 доллара США за задачу против 1,40, и снижение доли галлюцинаций с 88 процентов до 38. OpenAI говорит, что Sol и GPT-6 Astra остаются лучшим выбором для самых сложных задач программирования, а TNW отметил, что сравнение с Opus опирается на собственное тестирование OpenAI.

Terra заявлена для пользователей Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, тогда как вкладка Chat начала переходить на GPT-6 Sol и GPT-6 Luna 7 октября. OpenAI сообщает, что Terra достигает порога Critical по кибербезопасности в рамках Preparedness Framework и сохраняет защиту, созданную для GPT-6 Astra. Поскольку настройка уровня усилий меняет и цену, и результат, полезнее сравнивать стоимость одной завершенной задачи на реальной нагрузке.