GPT-6.1 Terra: цены API, управление компьютером и тесты
OpenAI представила GPT-6.1 Terra: API от $1 за миллион входных токенов, улучшенное визуальное рассуждение и управление компьютером. Разбираем тесты.
OpenAI представила GPT-6.1 Terra — модель для визуального рассуждения, управления компьютером и работы с текстом. Стандартные цены API на неё на 50% ниже, чем на GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol, а в тестах OpenAI новая Terra лучше предшественницы справляется с профессиональными задачами, программированием и проверкой фактов.
Главный акцент релиза — стоимость выполнения полезной работы: от переноса данных из счетов в бухгалтерскую программу до многоэтапных действий в настольных приложениях. Разбираем, какие улучшения подтверждаются опубликованными результатами, сколько стоит API и где доступна модель.
Что объявила OpenAI?
В официальном анонсе OpenAI описывает GPT-6.1 Terra как быструю и эффективную модель с новым балансом скорости, возможностей и цены. По заявлению компании, она заметно превосходит GPT-5.6 Terra в общении и работе за компьютером — например, при подготовке предложений, интерпретации технических чертежей, заполнении форм и редактировании видео.
Модель доступна через OpenAI API под идентификатором gpt-6.1-terra. Также OpenAI объявила о её доступности в ChatGPT Work и Codex для пользователей тарифов Plus, Pro, Enterprise и Edu.
В анонсе начало доступа обозначено словами «с сегодняшнего дня». Отдельную календарную дату публикации в пересказе страницы уточнять не будем: для выбора модели важнее заявленные условия доступа и цены.
Что нового в GPT-6.1 Terra?
Изменения затрагивают несколько направлений:
Более сильное визуальное рассуждение. Модель лучше GPT-5.6 Terra решает задачи, где нужно понимать изображения и связывать визуальные детали с дальнейшими действиями.
Более точное управление компьютером. В тестах профессиональных и многоэтапных задач Terra улучшила результаты предшественницы при меньших затратах.
Меньше фактических ошибок. На внутреннем тесте OpenAI доля ошибок при низком усилии рассуждения снизилась с 53,6% до 16,7%.
Лучше работа с кодом и командной строкой. На Terminal-Bench 4.0 при максимальном усилии рассуждения модель решила 50,3% задач против 21,5% у GPT-5.6 Terra.
Более ясный и естественный стиль письма. OpenAI выделяет это как одно из качеств новой модели, наряду с визуальным пониманием и действиями в приложениях.
Более низкая цена API. Стандартные тарифы вдвое ниже, чем у GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol.
Эти улучшения не означают лидерство в любой задаче. Для наиболее сложного программирования OpenAI по-прежнему считает предпочтительными GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.
Как работают визуальное рассуждение и управление компьютером?
Визуальное рассуждение — это способность не просто распознать содержимое изображения, а использовать его для решения задачи. Например, понять технический чертёж и связать его элементы с действиями, необходимыми для создания 3D-модели.
Управление компьютером добавляет к этому выполнение последовательности действий в приложениях. В таком сценарии важен не только итоговый текстовый ответ: агент должен продвинуть работу к нужному результату в программной среде.
OpenAI приводит два показательных примера из теста профессиональных задач Agents’ Last Exam:
создание 3D-модели по архитектурным чертежам;
покадровый просмотр анимационного фильма с подготовкой журнала с временными отметками для команды реставрации.
Многоэтапную работу в настольных приложениях также проверяет OSWorld 2.1. При среднем усилии рассуждения GPT-6.1 Terra превосходит лучший результат GPT-5.6 Terra при существенно меньшей стоимости на задачу.
Что означает усилие рассуждения?
В результатах OpenAI фигурируют низкий, средний и максимальный уровни усилия рассуждения — режимы, с которыми модель проходит тесты. Они важны для корректного сравнения: результат при максимальном усилии нельзя без оговорок переносить на более экономичный режим.
Стоимость токена и стоимость завершённой задачи — разные показатели. Помимо тарифа, на расходы влияет то, сколько токенов требуется модели для решения и удаётся ли ей получить нужный результат. Поэтому OpenAI отдельно сравнивает цены API, затраты на выполнение задач и скорость.
В анонсе нет параметров API для настройки этих режимов или инструкции по подключению управления компьютером. Идентификатор модели сам по себе не описывает всю конфигурацию такого агента.
Сколько стоит GPT-6.1 Terra и где она доступна?
Стандартные цены OpenAI API за миллион токенов:
Входные токены — $1. Это данные, которые передаются модели.
Кэшированные входные токены — $0,05. Это входные данные, для которых применяется тариф кэширования.
Выходные токены — $5. Это токены, которые генерирует модель.
Токен — единица текста или другого представления данных, используемая при обработке запроса. Итоговая сумма зависит от объёма входа, выхода и применения кэшированного тарифа, а не от одного лишь количества запросов.
OpenAI указывает, что стандартные цены Terra на 50% ниже, чем у GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. При этом конкретная стоимость рабочего сценария может отличаться от соотношения тарифов: модели могут тратить разное количество токенов на одну задачу.
Как получить доступ через API и продукты OpenAI?
Для разработчиков опубликован идентификатор gpt-6.1-terra в OpenAI API.
В ChatGPT Work и Codex модель доступна пользователям Plus, Pro, Enterprise и Edu. По заявлению OpenAI, один и тот же лимит использования плана позволяет выполнить с ней больше задач, чем с GPT-5.6 Terra, и существенно больше, чем с GPT-6.1 Sol или GPT-6 Astra.
Точные численные лимиты, региональные условия, размер контекстного окна и максимальный объём ответа в анонсе не приведены. Для расчёта нагрузки на приложение опубликованных цен достаточно, но для полной технической конфигурации потребуются дополнительные параметры.
Чем GPT-6.1 Terra отличается от других моделей в тестах?
Главное изменение относительно GPT-5.6 Terra — сочетание более высоких результатов с меньшими затратами. Однако цифры относятся к конкретным тестам и режимам, а не ко всем возможным сценариям использования.
Насколько лучше модель работает с компьютером?
На Agents’ Last Exam при среднем усилии рассуждения GPT-6.1 Terra:
набрала на 15 процентных пунктов больше GPT-5.6 Terra;
достигла этого примерно при одной трети затрат;
показала результат, сопоставимый с GPT-6 Astra, при цене за токен в десять раз ниже.
При максимальном усилии рассуждения OpenAI сравнивает Terra с Claude Opus 5.5: по данным компании, она использует токены более чем втрое эффективнее, а цена за токен вчетверо ниже. Заявленная стоимость выполнения задачи в этом сравнении — примерно в девять раз ниже.
Кроме того, в описанном тестовом сценарии Terra выполняет задачи более чем втрое быстрее, чем GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. Это результат конкретной оценки, а не обещание такого же ускорения в любом приложении.
Что показал тест визуального рассуждения?
На MMMU-Pro, который проверяет визуальное рассуждение, GPT-6.1 Terra превосходит GPT-5.6 Terra при каждом уровне усилия рассуждения.
По описанию OpenAI, модель почти достигает результатов GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol при существенно меньшей стоимости. Точные баллы MMMU-Pro в анонсе не приведены, поэтому оценить размер отставания в числах нельзя.
Насколько сократилось число фактических ошибок?
На внутреннем тесте OpenAI с запросами, провоцирующими ошибки:
при низком усилии рассуждения доля ошибок снизилась с 53,6% до 16,7% — почти на 37 процентных пунктов;
при максимальном усилии показатель снизился на 18 процентных пунктов, до 4,3%.
Последний результат, по словам OpenAI, почти соответствует GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.
Эти показатели не означают, что модель ошибается с такой же частотой в любом рабочем процессе. Они показывают изменение на определённом наборе проверок; критичные факты и результаты действий по-прежнему требуют контроля.
Что изменилось в программировании?
Terminal-Bench 4.0 проверяет решение задач из командной строки. Один из примеров — исправление веб-страницы, макет которой смещается при загрузке.
При максимальном усилии рассуждения результаты составили:
GPT-6.1 Terra — 50,3% решённых задач;
GPT-5.6 Terra — 21,5%.
Новая модель решает более чем вдвое большую долю задач, но OpenAI всё равно рекомендует GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra для наиболее сложного программирования.
Отдельно компания приводит Terminal-Bench-Science 0.1 — тест применения кода в научных исследовательских задачах. Пример задания — отслеживание деления клеток в видео с ускоренной съёмкой.
При максимальном усилии рассуждения Terra превосходит GPT-6.1 Sol при меньшей стоимости. От Claude Opus 5.5 её отделяет менее пяти процентных пунктов, а оценочная стоимость выполнения составляет менее одной пятой от стоимости Opus 5.5.
Кому и для каких задач полезна новая Terra?
Разработчикам автоматизации модель интересна прежде всего как кандидат для большого числа повторяющихся операций. Пример самой OpenAI — чтение поступающих счетов и ввод данных в бухгалтерскую программу. Здесь важны одновременно распознавание документов, корректность переноса и стоимость обработки.
Командам, работающим с визуальными материалами, релиз полезен сочетанием понимания изображений и последовательных действий. Чертежи, формы и видео требуют не только распознавания содержимого, но и применения увиденного к следующему шагу задачи.
Разработчикам ПО Terra даёт повод пересмотреть выбор модели для задач в терминале. Результат Terminal-Bench 4.0 заметно вырос, но для самых сложных задач анонс сохраняет рекомендацию в пользу Sol и Astra.
Пользователям ChatGPT Work и Codex практический смысл — больше выполненных задач в рамках того же лимита плана. Это не означает безлимитную работу: OpenAI описывает преимущество относительно других моделей, не публикуя конкретное число доступных операций.
Для внедрения разумно проверять не только качество отдельного ответа, но и долю успешно завершённых сценариев, затраты и время выполнения на собственных задачах. Именно эти параметры позволяют понять, переносится ли преимущество из тестов в конкретный рабочий процесс.
Что известно о безопасности и ограничениях?
В рамках Preparedness Framework — системы оценки рисков OpenAI — GPT-6.1 Terra достигает порога Critical в области кибербезопасности. Это категория оценки возможностей и рисков, а не отметка об отсутствии угроз. Компания сообщает, что модель сохраняет защитные механизмы, разработанные для GPT-6 Astra.
В оценках поведения Terra чаще GPT-5.6 Terra остаётся в пределах поставленной задачи и честно сообщает об ограничениях и препятствиях.
OpenAI также отмечает высокую устойчивость к prompt injection — вредоносным инструкциям, которые пытаются отвлечь модель от задачи пользователя. Для агента, работающего с документами и интерфейсами, такая устойчивость особенно значима, но результат тестирования не равен гарантии защиты от любой атаки.
Частые вопросы
Какой идентификатор GPT-6.1 Terra использовать в API?
OpenAI указывает gpt-6.1-terra. Стандартные тарифы — $1 за миллион входных токенов, $0,05 за миллион кэшированных входных и $5 за миллион выходных.
Можно ли использовать модель в Codex?
Да. OpenAI объявила доступность GPT-6.1 Terra в Codex и ChatGPT Work для пользователей Plus, Pro, Enterprise и Edu. Точные лимиты использования в анонсе не раскрыты.
GPT-6.1 Terra вдвое дешевле GPT-5.6 Terra?
Стандартные цены API ниже на 50%. Стоимость завершённой задачи может отличаться от этого соотношения, поскольку зависит также от расхода токенов и результата выполнения.
Заменяет ли Terra модели GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra?
Не во всех задачах. Terra приближается к ним в ряде опубликованных оценок при меньшей стоимости, но для наиболее сложного программирования OpenAI по-прежнему предпочитает Sol и Astra.
Можно ли полностью доверять фактам и действиям модели?
Нет. Доля фактических ошибок в тестах снизилась, а устойчивость к вредоносным инструкциям улучшилась, но ошибки не исчезли. Особенно важно проверять результаты перед изменением значимых данных.
Для других задач модели GPT, Claude, Gemini и других семейств можно использовать через Evrona дешевле, чем напрямую у поставщиков. Доступность GPT-6.1 Terra это не подразумевает.
Итог
GPT-6.1 Terra — обновление с акцентом на экономику практических задач: OpenAI снизила стандартные цены API и улучшила результаты визуального рассуждения, управления компьютером и программирования относительно GPT-5.6 Terra. Особенно интересна модель для повторяющихся операций с документами и приложениями, где важна стоимость успешного выполнения, а не только качество ответа.
При выборе стоит учитывать границы опубликованных результатов: преимущество зависит от теста и усилия рассуждения, а для наиболее сложного кода OpenAI всё ещё рекомендует Sol и Astra. Главная проверка для внедрения — качество, скорость и расходы на собственном наборе задач.