GPT-6.1 Terra halbiert die API-Preise von OpenAI und holt trotzdem auf die großen Modelle auf
OpenAI hat mit GPT-6.1 Terra ein Mittelklassemodell veröffentlicht, das im Vergleich zum Vorgänger die API-Kosten halbiert. Analysten sehen darin einen neuen Maßstab für Intelligenz pro Dollar, besonders bei Alltagsaufgaben und KI-gesteuerter Computerbedienung.
OpenAI hat GPT-6.1 Terra veröffentlicht, ein Modell, das nach Angaben des Unternehmens die Grenze zwischen Kosten und Leistung weiter verschiebt als jeder seiner Vorgänger. Die API-Preise liegen bei der Hälfte der Kosten von GPT-5.6 Terra.
Terra ist OpenAIs direktester Wettbewerber zur mittleren Sonnet-Serie von Anthropic, und das zum halben Preis. Eingabe-Tokens kosten einen Dollar pro Million, Ausgabe-Tokens fünf Dollar, verglichen mit zwei und zehn Dollar bei Claude Sonnet 5.5 sowie zwei und zwölf Dollar bei GPT-5.6 Terra. Zwischengespeicherte Eingaben sinken auf lediglich 0,05 Dollar pro Million Tokens, ein Viertel des bisherigen Satzes.
Laut OpenAI kombiniert das Modell schnelles visuelles Reasoning mit präziser Computersteuerung und einem natürlicheren Schreibstil und zielt auf alltägliche Arbeitsaufgaben ab, vom Verfassen von Angeboten über das Interpretieren technischer Zeichnungen bis zum Ausfüllen von Formularen. GPT-6.1 Terra ist ab sofort für Plus-, Pro-, Enterprise- und Edu-Nutzer in ChatGPT Work und Codex sowie über die API verfügbar.
Artificial Analysis bezeichnet GPT-6.1 Terra als neuen Maßstab für Intelligenz pro Dollar. Bei maximalem Reasoning-Aufwand gewinnt das Modell 6 Punkte im Intelligence Index gegenüber GPT-5.6 Terra und kostet dabei weniger als ein Drittel pro Aufgabe (0,40 Dollar gegenüber 1,40 Dollar). Bei niedrigeren Stufen fallen die Zuwächse mit 7 bis 13 Punkten sogar noch größer aus, womit das Modell auf der Pareto-Frontier liegt, dem Punkt, an dem sich Kosten und Leistung nicht mehr gleichzeitig verbessern lassen.
Im neuen Coding Agent Index v2.0 erreicht Terra 48 Punkte, sechs Punkte unter GPT-6.1 Sol (54) und 17 Punkte über GPT-6 Luna (31). Noch größer ist der Rückgang der Halluzinationen. Im privaten Benchmark AA-Omniscience greift das Modell nur noch in 38 Prozent der Fälle zum Raten, wenn es die Antwort nicht kennt, gegenüber 88 Prozent bei GPT-5.6 Terra. Die Genauigkeit stieg zudem um zwei Punkte.
OpenAI positioniert GPT-6.1 Terra als besonders stark bei der automatisierten Softwaresteuerung. Im Benchmark Agents' Last Exam erreicht es die Leistung von GPT-6 Astra bei einem Zehntel des Token-Preises. Verglichen mit Claude Opus 5.5 bei maximalem Aufwand ist Terra mehr als dreimal so token-effizient bei einem Viertel des Token-Preises. Das entspricht ungefähr neunmal niedrigeren Kosten pro Aufgabe. Außerdem beendet es die Aufgaben mehr als dreimal schneller als GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol, so das Unternehmen.
Beim visuellen Reasoning im Benchmark MMMU-Pro übertrifft GPT-6.1 Terra seinen Vorgänger auf jeder Reasoning-Stufe und liegt nahe an GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol. Im Desktop-Agent-Benchmark OSWorld 2.1 schlägt es das beste Ergebnis von GPT-5.6 Terra bei mittlerem Aufwand und das zu einem Bruchteil der Kosten.
Terra zeigt auch eine deutliche Verbesserung beim Programmieren. In Terminal-Bench 4.0 löst GPT-6.1 Terra bei maximalem Reasoning-Aufwand 50,3 Prozent der Aufgaben, gegenüber 21,5 Prozent bei GPT-5.6 Terra. Laut Artificial Analysis versetzt dieser Sprung um 20 Punkte das Modell in dieselbe Klasse wie GPT-6.1 Sol. Im wissenschaftlichen Coding-Benchmark Terminal-Bench-Science 0.1 schlägt Terra GPT-6.1 Sol bei niedrigeren Kosten und kommt auf weniger als ein Fünftel der geschätzten Kosten bis auf fünf Punkte an Claude Opus 5.5 heran. Für die anspruchsvollsten Coding-Aufgaben empfiehlt OpenAI jedoch weiterhin GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra.
GPT-6.1 Terra erfüllt die Schwelle "Critical" im Bereich Cybersicherheit, wie sie im Preparedness Framework des Unternehmens definiert ist, und übernimmt die Schutzmaßnahmen von GPT-6 Astra. Verglichen mit seinem Vorgänger hält sich das Modell wahrscheinlicher an seine zugewiesenen Grenzen und legt Nutzern gegenüber Beschränkungen offen.
Laut der Systemkarte hält GPT-6.1 Terra direkten Angriffen auf die Instruktionshierarchie etwa ebenso gut stand wie GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol, wobei diese Modelle bei solchen Tests 99,99 Prozent erreichen. Bei indirekten Prompt-Injection-Angriffen, bei denen bösartige Anweisungen in Inhalten von Drittanbietern versteckt sind, liegt die Abwehrrate von Terra bei 98,8 Prozent, gegenüber 96,2 Prozent bei GPT-5.6 Terra.
Abonniere THE DECODER für werbefreies Lesen, einen wöchentlichen KI-Newsletter, unseren exklusiven Frontier-Report "AI Radar" sechs Mal im Jahr, vollen Archivzugang und Zugang zu unserem Kommentarbereich.
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
OpenAI has released GPT-6.1 Terra, a model it says pushes the cost-to-performance boundary further than any of its predecessors. API prices are half those of GPT-5.6 Terra.
Terra is OpenAI's closest competitor to Anthropic's mid-tier Sonnet series at half the price. Input tokens cost $1 per million, output tokens $5, compared to $2 and $10 for Claude Sonnet 5.5 and $2 and $12 for GPT-5.6 Terra. Cached inputs drop to just $0.05 per million tokens, a quarter of the previous rate.
According to OpenAI, the model combines fast visual reasoning with precise computer control and a more natural writing style, targeting everyday work tasks from drafting proposals to interpreting technical drawings to filling out forms. GPT-6.1 Terra is available now for Plus, Pro, Enterprise, and Edu users in ChatGPT Work and Codex, as well as through the API. Ad
Artificial Analysis calls GPT-6.1 Terra a new benchmark for intelligence per dollar. At maximum reasoning effort, the model gains 6 points on the Intelligence Index over GPT-5.6 Terra while costing less than a third per task ($0.40 versus $1.40). At lower effort levels the gains are even larger—7 to 13 points—placing the model on the Pareto frontier, the point where cost and performance can no longer both improve simultaneously. Ad
In the new Coding Agent Index v2.0, Terra scores 48, six points below GPT-6.1 Sol (54) and 17 points above GPT-6 Luna (31). The hallucination drop is even bigger. On the private AA-Omniscience benchmark, the model resorts to guessing only 38 percent of the time when it lacks the answer, down from 88 percent for GPT-5.6 Terra. Accuracy also rose by two points.
OpenAI positions GPT-6.1 Terra as particularly strong at automated software control. On the Agents' Last Exam benchmark, it matches GPT-6 Astra's performance at one-tenth the token price. Compared to Claude Opus 5.5 at maximum effort, Terra is more than three times as token-efficient at a quarter of the token price. That translates to roughly nine times lower cost per task. It also finishes more than three times faster than both GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol, the company says. Ad
On MMMU-Pro for visual reasoning, GPT-6.1 Terra outperforms its predecessor at every reasoning level and nearly matches GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol. On the desktop agent benchmark OSWorld 2.1, it beats GPT-5.6 Terra's best result at medium effort for a fraction of the cost.
Terra also shows a sharp improvement in coding. On Terminal-Bench 4.0, GPT-6.1 Terra solves 50.3 percent of tasks at maximum reasoning effort, up from 21.5 percent for GPT-5.6 Terra. According to Artificial Analysis, that 20-point jump puts the model in the same tier as GPT-6.1 Sol. On the scientific coding benchmark Terminal-Bench-Science 0.1, Terra outperforms GPT-6.1 Sol at lower cost and comes within five points of Claude Opus 5.5 at less than a fifth of the estimated cost. For the most demanding coding tasks, however, OpenAI still recommends GPT-6.1 Sol and GPT-6 Astra. Ad
GPT-6.1 Terra meets OpenAI's "Critical" cybersecurity threshold as defined by the company's Preparedness Framework and inherits the safeguards of GPT-6 Astra. Compared to its predecessor, the model is more likely to stay within its assigned boundaries and disclose restrictions to users. Ad
According to the system card, GPT-6.1 Terra holds up about as well as GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol against direct attacks on the instruction hierarchy, with those models hitting 99.99 percent on such tests. For indirect prompt injection attacks, where malicious instructions are buried in third-party content, Terra's defense rate sits at 98.8 percent, up from 96.2 percent with GPT-5.6 Terra.
Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section.