OpenAI представила GPT-6.1 Terra — новая быстрая ИИ-модель вдвое дешевле GPT-5.6 Terra

OpenAI представила GPT-6.1 Terra — обновленную быструю и экономичную модель, которая сочетает детальное визуальное понимание, точное управление компьютером и более естественный стиль письма. Она рассчитана на повседневные рабочие задачи: от подготовки коммерческих предложений и чтения технических чертежей до заполнения форм и монтажа видео. По сравнению с GPT-5.6 Terra новинка заметно прибавила в агентных задачах и программировании и стала гораздо реже ошибаться в фактах. При этом стандартная цена в API вдвое ниже, чем у GPT-5.6 Terra и старшей GPT-6.1 Sol: $1 за миллион входных токенов и $5 за миллион выходных токенов.

Главный козырь Terra — управление компьютером. На бенчмарке Agents’ Last Exam, который включает профессиональные задачи вроде превращения архитектурных чертежей в 3D-модель или покадрового разбора анимационного фильма для реставраторов, модель при среднем уровне рассуждений набирает 57,6% при стоимости около $0,29 за задачу. Это на 15% больше, чем у GPT-5.6 Terra, примерно за треть ее стоимости и столько же, сколько у флагманской GPT-6 Astra, которой та же задача обходится в $4,82. При максимальном уровне рассуждений Terra набирает 60% и опережает все модели OpenAI, уступая лишь Claude Opus 5.5 с 63,2%. Однако задача у Opus 5.5 стоит $8,82 против $1,01 у Terra, то есть примерно в девять раз дороже. Кроме того, по данным OpenAI, Terra выполняет задачи более чем втрое быстрее, чем GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.

В визуальных рассуждениях на MMMU-Pro модель показывает 84,6% при среднем и 85,5% при максимальном уровне рассуждений против 81,7% у GPT-5.6 Terra, почти догоняя GPT-6.1 Sol (86,3%) и GPT-6 Astra (86,7%). В тесте OSWorld 2.1 на работу с настольными приложениями результат Terra составляет 66,7% и 74,2% соответственно — уже при среднем уровне больше, чем лучший результат GPT-5.6 Terra (57,1%). Здесь модель все же уступает GPT-6.1 Sol (78%), GPT-6 Astra (80,9%) и Claude Sonnet 5.5 (83,9%).

OpenAI отдельно подчеркивает рост фактической точности. На внутреннем наборе запросов, специально провоцирующих ошибки, доля ответов с фактическими ошибками при низком уровне рассуждений снизилась с 53,6% у GPT-5.6 Terra до 16,7%, а при максимальном — до 4,3%, что почти совпадает с показателями GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. В программировании прогресс тоже заметен: на Terminal-Bench 4.0 модель решает 50,3% задач при максимальном уровне рассуждений — более чем вдвое больше, чем GPT-5.6 Terra с 21,5%. Тем не менее до GPT-6.1 Sol (55,9%) и Claude Sonnet 5.5 (70,6%) ей далеко, и для самых сложных задач OpenAI по-прежнему рекомендует старшие модели. 

По данным OpenAI, Terra соответствует уровню Critical в кибербезопасности по внутренней системе оценки рисков Preparedness Framework и получила те же защитные механизмы, что и GPT-6 Astra. Модель также унаследовала улучшения выравнивания серии GPT-6: она чаще остается в рамках поставленной задачи, честно сообщает пользователю об ограничениях и препятствиях и устойчивее к промпт-инъекциям. Как и GPT-6.1 Sol, Terra поддерживает контекст около 1,05 млн токенов и до 128 тысяч токенов на выходе. Чтение из кэша стоит всего $0,05 за миллион токенов. 

GPT-6.1 Terra — не попытка OpenAI выпустить новый флагман, а ставка на массовую автоматизацию повседневной работы. Модель не обходит GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra или Claude по абсолютным результатам, но предлагает близкое качество в управлении компьютером и визуальных задачах за долю их стоимости. 9-кратная разница в цене задачи с Claude Opus 5.5 при отставании всего на 3,2 пункта на Agents’ Last Exam делает Terra очень привлекательной для сценариев, где агенту нужно обрабатывать тысячи однотипных задач: счета, формы, документы и отчеты.