OpenAI представила GPT-6.1 Terra: новая модель быстрее, точнее и вдвое дешевле GPT-5.6 Terra

OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra - новую модель, созданную для повседневной профессиональной работы, компьютерных AI-агентов, визуального анализа, программирования и создания текста. По сравнению с GPT-5.6 Terra компания одновременно улучшила качество и снизила стоимость: API новой модели стоит в два раза дешевле.

Особое внимание в GPT-6.1 Terra уделено способности не просто отвечать на запрос пользователя, а понимать изображение на экране и переходить к действию. Модель может анализировать чертежи, работать с формами, использовать программные интерфейсы, переносить данные между приложениями, помогать с кодом и выполнять другие многоэтапные операции.

При этом OpenAI не позиционирует Terra как замену GPT-6 Astra. Новая модель занимает другую нишу: она должна обеспечить высокое качество там, где запуск флагманского AI для каждого действия слишком дорог или медленен.

GPT-6.1 Terra создана прежде всего для реальной работы

Большие языковые модели долгое время развивались главным образом вокруг качества текстовых ответов. GPT-6.1 Terra показывает, что акцент всё сильнее смещается в сторону AI, который самостоятельно использует компьютер.

OpenAI перечисляет несколько характерных задач:

• подготовка коммерческих предложений;
• интерпретация технических чертежей;
• заполнение форм;
• редактирование видео через программные интерфейсы;
• работа с каталогами товаров;
• обработка документов;
• программирование;
• автоматическое выполнение действий в приложениях.

Это превращает Terra из обычного генератора текста в основу для программных агентов.

Модель видит изображение и понимает, что делать дальше

GPT-6.1 Terra поддерживает изображения на входе.

Она может анализировать:

• фотографии;
• скриншоты;
• графики;
• диаграммы;
• интерфейсы программ;
• технические схемы;
• чертежи;
• сканированные документы.

Главное улучшение заключается в том, что визуальное понимание интегрировано с computer use.

Если предыдущей мультимодальной модели можно было показать экран и спросить, что на нём находится, Terra рассчитана на следующий шаг: понять изображение, спланировать действия и взаимодействовать с приложением.

Из архитектурного чертежа в 3D-модель

OpenAI приводит показательный пример из Agents' Last Exam.

AI получает архитектурный чертёж, анализирует его, затем должен использовать программу на компьютере и создать на основе исходных данных 3D-модель.

Здесь одновременно проверяется несколько способностей:

1. понимание сложного изображения;
2. пространственное reasoning;
3. планирование последовательности действий;
4. работа с интерфейсом программы;
5. контроль результата.

Именно для подобных workflows создавалась GPT-6.1 Terra.

Работа с видео тоже входит в список сценариев

Другой пример связан с анализом анимационного фильма.

Модель просматривает материал, анализирует сцены и составляет журнал с временными отметками для реставрационной команды.

Следует учитывать, что сама API-модель GPT-6.1 Terra не принимает видео как нативный тип входа. Подобная работа реализуется через инструменты, приложение или агентный интерфейс, которым управляет Terra.

На 15 процентных пунктов выше GPT-5.6 Terra в Agents' Last Exam

OpenAI сравнила поколения Terra в тесте Agents' Last Exam, ориентированном на профессиональные задачи.

При среднем reasoning новая модель показывает результат на 15 процентных пунктов выше GPT-5.6 Terra.

Одновременно стоимость выполнения задачи составляет примерно треть от расходов предыдущего поколения.

Это один из наиболее важных результатов релиза: рост возможностей не привёл к удорожанию модели. Напротив, стоимость снизилась.

В некоторых агентных задачах Terra приближается к Astra

При среднем reasoning GPT-6.1 Terra в Agents' Last Exam показывает уровень, сопоставимый с GPT-6 Astra, при значительно более низкой цене токенов.

Но подобное сравнение нельзя переносить на все задачи.

Astra остаётся флагманом OpenAI и рекомендуется для наиболее сложных рассуждений, исследований, программирования и профессиональной работы.

Terra выигрывает в другом: при массовых хорошо определённых задачах платить за Astra часто нет необходимости.

GPT-6.1 Terra более чем втрое быстрее Astra и Sol в этом тесте

OpenAI сообщает, что в Agents' Last Exam новая Terra завершает задания более чем в три раза быстрее GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.

Для человека, который вручную задаёт один вопрос в ChatGPT, разница может быть не критична.

Но для корпоративной системы, выполняющей сотни тысяч операций, трёхкратное сокращение времени может значительно изменить стоимость всей автоматизации.

Новая Terra лучше работает с приложениями

Для оценки работы с обычным настольным ПО используется OSWorld 2.1.

Тест содержит многоэтапные операции внутри компьютерных приложений. Модели необходимо самостоятельно понимать состояние интерфейса и выбирать дальнейшее действие.

На среднем reasoning GPT-6.1 Terra превосходит лучший результат GPT-5.6 Terra, при этом стоимость одной задачи значительно ниже.

Зачем AI умение самостоятельно нажимать кнопки

Главное преимущество computer use заключается в возможности автоматизировать процессы, для которых нет удобного API.

Например, внутри компании может использоваться старая бухгалтерская или складская программа. Она работает через обычный графический интерфейс, а интеграционного API нет.

AI-агент потенциально способен:

• открыть программу;
• найти нужный раздел;
• прочитать документ;
• заполнить поля;
• сохранить результат;
• перейти к следующему документу.

Именно такие массовые workflows особенно хорошо соответствуют позиционированию Terra.

Работа с товарными каталогами

В документации OpenAI приводит ещё один практический пример: сопоставление фотографии товара с записью в каталоге.

Модель может проанализировать изображение, определить наиболее подходящий товар, а затем использовать соответствующие данные в дальнейшей автоматизации.

Для интернет-магазинов это потенциально полезно при обработке поставок, классификации изображений, проверке карточек и других операциях с большим каталогом.

Визуальное reasoning стало значительно сильнее

Для оценки способности рассуждать на основе изображений используется MMMU-Pro.

GPT-6.1 Terra превосходит GPT-5.6 Terra на всех уровнях reasoning.

При этом результат новой модели приближается к GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra при значительно меньшей стоимости.

MMMU-Pro отличается от обычного распознавания изображения: модель должна не только увидеть объекты, но и правильно интерпретировать содержащуюся на изображении информацию.

GPT-6.1 Terra значительно реже выдумывает факты

OpenAI уделила много внимания снижению количества галлюцинаций.

Внутренний тест включает запросы, которые специально провоцируют модель на фактическую ошибку.

Таким образом, количество ошибок снизилось почти на 37 процентных пунктов.

При максимальном reasoning GPT-6.1 Terra показывает только 4,3% фактических ошибок в этом тесте.

Почему это важно именно для AI-агентов

Галлюцинация в обычном чате может привести к неправильному ответу.

Галлюцинация у AI-агента может привести к неправильному действию.

Например, система может ввести неверную сумму в форму, изменить неправильный файл или неправильно интерпретировать параметр технического документа.

Поэтому сочетание computer use и улучшенной фактической точности является принципиально важным.

Программирование улучшилось более чем вдвое

Terminal-Bench 4.0 проверяет способность coding-agent самостоятельно решать практические задачи в терминале.

При максимальном reasoning:

Таким образом, новая версия решила более чем вдвое больше заданий.

Для сложной разработки Sol и Astra всё ещё лучше

OpenAI не пытается представить Terra универсальной заменой более дорогих моделей.

Для самых сложных программных задач компания по-прежнему рекомендует GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.

Разделение выглядит следующим образом:

• Terra - быстрые исправления, визуальные задачи, computer use, типовая автоматизация;
• Sol - сложное программирование и профессиональная работа;
• Astra - наиболее трудные и неоднозначные задачи.

Такой подход позволяет использовать более дорогую модель только там, где её возможности действительно необходимы.

GPT-6.1 Terra сильна в программировании для науки

В Terminal-Bench-Science 0.1 проверяется использование кода для научных задач.

В одном из сценариев модели необходимо анализировать time-lapse видео и отслеживать деление клеток.

При максимальном reasoning GPT-6.1 Terra показывает более высокий результат, чем GPT-6.1 Sol, сохраняя меньшую стоимость.

Это показывает, насколько сильно может отличаться оптимальная модель в зависимости от конкретного типа работы.

Тексты стали яснее и естественнее

OpenAI отдельно выделяет качество письма.

GPT-6.1 Terra рассчитана на создание и редактирование текста, который требует меньшего количества ручной обработки.

Практические сценарии:

• письма;
• предложения клиентам;
• отчёты;
• описания;
• инструкции;
• редактирование документов;
• короткие деловые материалы.

В результате модель можно использовать не только как аналитический инструмент, но и как финальный этап рабочего процесса.

Контекст до 1,05 миллиона токенов

GPT-6.1 Terra поддерживает API-контекст объёмом до 1 050 000 токенов.

Большое окно полезно при работе с:

• крупными репозиториями кода;
• длинной перепиской;
• технической документацией;
• большими отчётами;
• множеством связанных документов.

Однако запросы с очень большим контекстом имеют отдельные правила тарификации, поэтому передавать модели лишние данные невыгодно.

Ответ может достигать 128 тысяч токенов

Максимальный output GPT-6.1 Terra составляет до 128 000 токенов.

Это существенно расширяет возможности при создании длинного кода, документации, отчётов или результатов комплексного анализа.

Reasoning можно регулировать от none до max

Разработчику доступны уровни:

• none;
• low;
• medium;
• high;
• xhigh;
• max.

Средний режим используется по умолчанию.

Это позволяет не тратить вычислительные ресурсы на глубокое reasoning для простых операций и увеличивать его только для действительно сложных задач.

GPT-6.1 Terra поддерживает изображения, но не нативное видео и аудио

Поэтому способность редактировать видео или использовать мультимедийное приложение реализуется через computer use и инструменты, а не через прямую загрузку видео в основной API-модели.

Новые возможности для разработчиков

GPT-6.1 Terra можно использовать вместе с несколькими типами инструментов:

• Functions;
• Web Search;
• File Search;
• Computer Use.

AI может самостоятельно определить необходимость обращения к инструменту и использовать полученный результат для продолжения задачи.

Responses API становится основой агентных сценариев

Для tool calling требуется Responses API.

Это особенно важно разработчикам, которые переходят с простых чат-запросов к агентам, работающим с вебом, файлами и компьютерными интерфейсами.

Обычный Chat Completions поддерживается, но не является основным вариантом для новых инструментальных workflows.

Цена GPT-6.1 Terra API

Стандартные тарифы за миллион токенов:

Расчёт в рублях приблизительный. Итоговая стоимость зависит от объёма токенов, режима обработки и использования дополнительных инструментов.

Вдвое дешевле GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol стоит $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов.

У Terra соответствующие значения составляют $1 и $5.

Таким образом, Terra стоит ровно вдвое дешевле Sol при стандартной обработке.

Вдвое дешевле предыдущей GPT-5.6 Terra

OpenAI также заявляет снижение стандартной стоимости на 50% относительно GPT-5.6 Terra.

Получается необычная ситуация: модель одновременно стала значительно сильнее в большинстве ключевых для Terra сценариев и дешевле предыдущего поколения.

Почему снижение цены может оказаться важнее роста benchmark

Если AI используется несколько раз в день, разница в стоимости токенов невелика.

Совсем другая ситуация возникает в автоматизации.

Представим систему, которая ежедневно:

• читает тысячи счетов;
• классифицирует документы;
• переносит данные;
• проверяет формы;
• сопоставляет фотографии товаров;
• работает с CRM.

Здесь двукратное снижение цены модели напрямую отражается на стоимости всей системы.

GPT-6.1 Terra или GPT-6 Luna

GPT-6 Luna остаётся более дешёвой моделью для максимально массовых и хорошо ограниченных задач.

Если требуется простая классификация, короткое извлечение информации или другая предсказуемая операция, Luna может оказаться экономичнее.

Terra нужна там, где появляется визуальное reasoning, управление компьютером или более сложное понимание ситуации.

GPT-6.1 Terra или GPT-6.1 Sol

Sol предназначена для более сложных профессиональных задач.

Она лучше подходит для:

• сложной разработки;
• неоднозначных проектов;
• глубокого анализа;
• долгих цепочек reasoning.

Terra, в свою очередь, дешевле и в некоторых агентных сценариях заметно быстрее.

GPT-6.1 Terra или GPT-6 Astra

Astra остаётся выбором для задач, где необходим максимальный уровень интеллекта и стоимость не является главным ограничением.

Но использовать её для каждой операции AI-агента необязательно.

Один из наиболее интересных подходов заключается в маршрутизации: Terra выполняет основную массу работы, а только действительно сложные случаи передаются Astra.

Сравнение семейства GPT

GPT-6.1 Terra получила улучшения безопасности GPT-6

В модели сохранены меры защиты, разработанные для GPT-6 Astra.

Это особенно важно для computer use, поскольку агент получает возможность самостоятельно взаимодействовать с внешней средой.

OpenAI проверяет подобные модели не только на качество ответов, но и на то, насколько хорошо они соблюдают границы поставленной задачи.

Повышена устойчивость к внедрённым инструкциям

Prompt injection представляет собой попытку разместить в документе или на веб-странице инструкцию, которая заставит AI проигнорировать запрос пользователя.

Например, агент открывает страницу для поиска цены, а внутри скрыт текст с указанием выполнить совершенно другое действие.

По данным OpenAI, GPT-6.1 Terra демонстрирует высокую устойчивость к таким попыткам.

Terra чаще честно сообщает о невозможности выполнить действие

Ещё одно улучшение касается поведения при возникновении препятствий.

Модель должна оставаться в рамках задачи и сообщать пользователю, если не может завершить конкретное действие.

Это безопаснее, чем имитировать успешное выполнение.

Где можно использовать GPT-6.1 Terra

На момент запуска модель доступна в:

• ChatGPT Work для Plus;
• ChatGPT Work для Pro;
• Enterprise;
• Edu;
• Codex;
• OpenAI API.

API-идентификатор:

gpt-6.1-terra

Для Terra не нужна мощная видеокарта на компьютере

В отличие от локальных LLM, GPT-6.1 Terra выполняется на серверах OpenAI.

Пользователю не требуется RTX 5090 или десятки гигабайт видеопамяти. Для работы с ChatGPT достаточно браузера на обычном современном компьютере. Различные модели можно посмотреть в разделе ноутбуков AplTech.ru.

Мощный GPU имеет смысл, если нейросеть запускается непосредственно на компьютере пользователя, например через LM Studio, ComfyUI или другую локальную AI-среду.

Кому обновление принесёт наибольшую пользу

Наиболее заметно преимущества GPT-6.1 Terra должны проявиться у пользователей и компаний, которые регулярно автоматизируют повторяющиеся операции.

Например:

• интернет-магазины;
• службы поддержки;
• финансовые отделы;
• разработчики;
• дизайнеры;
• архитекторы;
• специалисты по работе с документами;
• команды, создающие AI-агентов.

Для них важна не только максимальная интеллектуальность одной модели, но и цена выполнения тысяч небольших заданий.

Что означает выход GPT-6.1 Terra

Главный смысл обновления заключается в том, что возможности более дорогих AI-моделей постепенно переходят в более доступный сегмент.

Новая Terra приблизилась к старшим моделям в визуальном reasoning и отдельных computer-use задачах, при этом её стандартный API стоит вдвое дешевле GPT-6.1 Sol и предыдущей Terra.

Фактические ошибки снизились с 53,6% до 16,7% при низком reasoning, а результат Terminal-Bench 4.0 вырос с 21,5% до 50,3% при максимальном reasoning.

Если тенденция продолжится, значительная часть AI-автоматизации будет строиться не вокруг одной максимально мощной модели, а вокруг нескольких уровней. Быстрая Terra выполняет основную работу, а более дорогие Sol или Astra подключаются только тогда, когда задача действительно требует более глубокого анализа.