GPT-6.1 Terra

GPT-6.1 Terra — модель OpenAI для анализа изображений, действий в браузере и настольных приложениях, подготовки текстов и программирования. Она вышла 26 октября 2026 года и доступна через API под именем gpt-6.1-terra, а также в ChatGPT Work и Codex. Стандартная цена API — $1 за миллион входных и $5 за миллион выходных токенов: вдвое ниже, чем у GPT-6.1 Sol.

Для каких задач подходит Terra 6.1

Основной сценарий — понять изображение или экран и выполнить связанную с ним работу. Например, сопоставить фотографии товаров с каталогом, перенести данные из счетов в учётную систему, разобрать технический чертёж или проверить расположение текста на рекламных материалах. Работа с приложениями требует подключённых инструментов и разрешений соответствующей среды.

Модель также предназначена для написания и редактирования текстов, кратких предложений и отчётов, доработки существующего кода. OpenAI описывает её стиль как ясный и прямой. Для самых сложных задач разработки и длительных проектов компания по-прежнему рекомендует Sol и Astra.

Характеристики и ограничения

Параметр	GPT-6.1 Terra
Разработчик	OpenAI
Дата выпуска	26 октября 2026
Идентификатор API	gpt-6.1-terra
Окно контекста	1 050 000 токенов
Максимальный вывод	128 000 токенов
Вход	Текст и изображения
Выход	Текст
Срез знаний	1 июня 2026
Reasoning	none, low, medium, high, xhigh, max
Значение reasoning по умолчанию	medium
Открытые веса	Нет

Аудио- и видеовход самой моделью не поддерживаются. Анализ кадров или работа с видеоредактором через инструменты — отдельный сценарий: он не означает нативного приёма видеофайла моделью. Генерация изображений также выполняется отдельным инструментом, а не текстовым выходом Terra.

Доступны Responses API и Chat Completions; для вызова инструментов требуется Responses API. В нём поддерживаются веб-поиск, поиск по файлам, Code Interpreter, computer use, hosted shell, apply patch, MCP, skills и поиск инструментов. Есть потоковая генерация, function calling и Structured Outputs; дообучение не поддерживается. Актуальный набор описан в документации модели.

Бенчмарки OpenAI: сравнение при max reasoning

Таблица показывает результаты из анонса OpenAI при одинаковом уровне рассуждений max. Все значения — проценты; выше лучше. Это прогоны разработчика, поэтому их следует сравнивать в рамках указанных версий и среды тестирования.

Бенчмарк	GPT-5.6 Terra	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra
Agents’ Last Exam v1	50,7	60,0	58,6	59,3
MMMU-Pro, vision	81,7	85,5	86,3	86,7
OSWorld 2.1, offline	57,1	74,2	78,0	80,9
Terminal-Bench 4.0	21,5	50,3	55,9	58,2
Terminal-Bench Science 0.1	—	58,3	57,0	68,1

Agents’ Last Exam проверяет выполнение профессиональных задач с приложениями. MMMU-Pro оценивает визуальное рассуждение; OSWorld — действия в настольных программах. Terminal-Bench посвящён задачам в командной строке, а его Science-версия — научным рабочим процессам с кодом. OSWorld 2.1 отличается от OSWorld 2.0: результаты разных версий нельзя считать одной шкалой.

Terra не превосходит Sol и Astra во всех задачах. На Terminal-Bench 4.0 и OSWorld 2.1 она уступает обеим моделям, но на Agents’ Last Exam v1 при max получает немного больше баллов. На Science-наборе Terra на 1,3 процентного пункта выше Sol и на 9,8 пункта ниже Astra. Разница в одном тесте не означает такого же преимущества на любом проекте.

Как reasoning влияет на качество и расходы

Высокий уровень reasoning увеличивает не только результат, но и расход токенов. В графике OpenAI для Agents’ Last Exam у Terra получились следующие значения:

Reasoning	Результат	Оценка стоимости задачи
Low	55,9%	$0,16
Medium	57,6%	$0,29
High	57,2%	$0,39
Xhigh	58,5%	$0,66
Max	60,0%	$1,01

При medium предыдущая Terra получила 42,6% за $0,84 на задачу: прирост новой версии — 15 процентных пунктов при меньших расходах. При этом high в этом прогоне не улучшил результат относительно medium. Максимальный уровень имеет смысл выбирать по качеству выполнения вашей задачи, а не автоматически.

OpenAI также сообщает о выполнении задач Agents’ Last Exam более чем втрое быстрее, чем Sol и Astra. Это сравнение времени выполнения конкретного набора задач; оно не задаёт универсальную скорость генерации в токенах в секунду.

Независимые оценки Artificial Analysis

В разборе Artificial Analysis от 26 октября Terra получила 48 баллов в Coding Agent Index v2.0. Для сравнения, Sol получила 54, Luna — 31. Этот составной индекс отличается от отдельного Terminal-Bench и от Intelligence Index.

По оценке Artificial Analysis, при максимальном reasoning Terra прибавила 6 баллов в Intelligence Index относительно GPT-5.6 Terra, а средневзвешенная стоимость задачи снизилась с $1,40 до $0,40. Эти расходы относятся к собственной методике Artificial Analysis и не совпадают с оценками стоимости Agents’ Last Exam у OpenAI.

В AA-Omniscience доля галлюцинаций снизилась с 88% до 38%. Здесь метрика описывает склонность угадывать ответ, когда модель его не знает. Это не доля ошибочных ответов на любые пользовательские запросы. Во внутреннем наборе OpenAI, специально провоцирующем фактические ошибки, при low частота ошибок снизилась с 53,6% до 16,7%, а при max у новой модели составила 4,3%. Эти два теста используют разные задания и определения ошибок.

Цена API и длинный контекст

Стандартные ставки за 1 млн токенов приведены в тарифах OpenAI:

Операция	Цена
Вход без кэша	$1,00
Чтение кэша	$0,05
Запись кэша на 30 минут	$1,25
Запись кэша на 12 часов	$2,50
Выход	$5,00

Если вход превышает 272 тыс. токенов, ко всему запросу применяются повышенные ставки: вход и кэш стоят вдвое больше, выход — в полтора раза больше. Таким образом, обычные ставки становятся $2 за вход и $7,50 за выход. Само окно 1,05 млн токенов не означает сохранения базовой цены при любом размере запроса.

Например, задача с 100 тыс. входных токенов без кэша и 10 тыс. оплачиваемых выходных токенов стоит $0,15 по Standard. Тысяча таких задач — $150. Это расчёт токенов без платы за инструменты; дополнительные reasoning-токены увеличивают оплачиваемый выход.

Batch и Flex дешевле Standard на 50%, Fast стоит вдвое дороже. Региональная обработка там, где доступна, добавляет 10%. При выборе режима учитывайте его доступность и требования к задержке.

Terra, Sol или Luna

GPT-6.1 Sol подходит для сложного программирования и проектов, где важна устойчивость на длинной последовательности действий. Terra стоит вдвое дешевле по стандартным входным и выходным токенам и полезна для визуальных задач, работы в приложениях, подготовки текстов и ограниченных доработок кода.

GPT-6 Luna стоит ещё дешевле — $0,10/$0,50 за миллион токенов. Её можно рассматривать для массового извлечения данных и простых повторяющихся операций. Для самых требовательных задач есть GPT-6 Astra, но стандартные токены Astra в десять раз дороже Terra.

Доступ в Work и Codex

В ChatGPT Work и Codex Terra доступна на Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. В приложении ChatGPT и веб-версии Work её можно выбрать через список моделей в Advanced; Work поддерживает Terra и на мобильных устройствах. Обычный режим Chat эту модель не предлагает.

Корпоративный доступ зависит от настроек рабочего пространства. Для браузера и computer use нужны соответствующие подключения и разрешения. По описанию доступности Work, Terra не поддерживает размещение инференса в ОАЭ. Подписка Work или Codex и оплата API учитываются отдельно.