TL;DR
GPT-6.1 Terra ist OpenAIs auf Effizienz fokussiertes Modell, offiziell veröffentlicht am 26. Oktober 2026. Es kombiniert detailliertes visuelles Schlussfolgern, Computerbedienung und natürliches Schreiben mit einem Kontextfenster von 1,050,000 Token. Die Standard-API-Preise betragen 1 $ pro eine Million Eingabetoken und 5 $ pro eine Million Ausgabetoken, also die Hälfte der Tarife von GPT-6.1 Sol.
Die größte Verbesserung liegt in der Agenten-Effizienz. In Agents' Last Exam meldet OpenAI bei mittlerem Reasoning-Aufwand einen Zugewinn von 15 Prozentpunkten gegenüber GPT-5.6 Terra bei etwa einem Drittel der Kosten pro Aufgabe. Das Modell erreicht außerdem 50.3 % auf Terminal-Bench 4.0 bei maximalem Aufwand, mehr als das Doppelte des Vorgängers.
Für Entwickler bietet Terra ein Gleichgewicht zwischen dem wirtschaftlichen GPT-6 Luna und den leistungsstärkeren GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra. Die GPT-6.1 Terra API in CometAPI ist jetzt verfügbar, mit veröffentlichten Tarifen von 0.80 $ pro eine Million Eingabetoken und 4.00 $ pro eine Million Ausgabetoken (Stand: 27. Oktober 2026).
Key Takeaways
- Veröffentlichung von GPT-6.1 Terra: OpenAI hat das Modell am 26. Oktober 2026 für die API, ChatGPT Work und Codex herausgebracht.
- Fähigkeiten von GPT-6.1 Terra: Text- und Bildeingabe, ein gesamtes Kontextfenster von 1.05M Token und bis zu 128K Ausgabetoken unterstützen visuelle Dokument- und Anwendungs-Workflows.
- Leistung von GPT-6.1 Terra: OpenAI meldet einen Zuwachs von 15 Prozentpunkten gegenüber GPT-5.6 Terra in Agents’ Last Exam bei mittlerem Reasoning-Aufwand und 50.3 % auf Terminal-Bench 4.0 bei maximalem Aufwand.
- Preise der GPT-6.1 Terra API: OpenAI Standard listet 1 $ Input und 5 $ Output pro eine Million Token. CometAPI listet 0.80 $ Input und 4 $ Output (Stand: 27. Oktober 2026).
- Modellauswahl: Beginnen Sie mit GPT-6.1 Terra für Routine-Visual-Agenten; evaluieren Sie GPT-6.1 Sol oder GPT-6 Astra für anspruchsvollere Programmierung und Forschung.
What Is GPT-6.1 Terra, and When Was It Released?
GPT-6.1 Terra ist ein OpenAI-Modell, das visuelles Verständnis mit praktischen Aktionen in Anwendungen verbindet. Angekündigt am 26. Oktober 2026, ist es ein auf Effizienz ausgerichtetes Mitglied der GPT-6-Familie.
Die offizielle Einführung betont detailliertes visuelles Schlussfolgern, präzise Computerbedienung und klareres, natürlicheres Schreiben. Ziel-Workloads umfassen das Verfassen von Vorschlägen, die Interpretation technischer Zeichnungen, die Bedienung von Business-Software und die Erledigung repetitiver professioneller Aufgaben.
GPT-6.1 Terra at a glance
Die OpenAI-Modelldokumentation bestätigt die folgenden Spezifikationen.
| Essential specification | GPT-6.1 Terra |
|---|---|
| API model ID | gpt-6.1-terra |
| Input and output | Text- und Bildeingabe; Textausgabe |
| Context and output limits | 1,050,000-token total context; bis zu 128,000 Ausgabetoken |
| Reasoning effort | none, low, medium (default), high, xhigh, max |
| Tools | Function calling, computer use, web search, file search und MCP über die Responses API |
| Standard API price | Input 1 $; Output 5 $ pro eine Million Token |
1.05M-Token Context Window
Ein Kontextfenster von 1,050,000 Token kann lange Dokumente, große Codeausschnitte und umfangreiche Tool-Historien in einer einzigen Anfrage aufnehmen. Mögliche Einsätze umfassen den Vergleich von Verträgen, das Arbeiten über Dokumentations-Repositorien hinweg sowie die Kombination von Screenshots mit detaillierten Anweisungen.
Das maximale Output-Limit von 128,000 Token ist Teil des gesamten Kontextbudgets. Wer den vollen Output einplant, hat etwa 922,000 Token für die Eingabe übrig.
Which Reasoning Effort Should You Choose?
Beginnen Sie mit medium für alltägliche visuelle und Anwendungsaufgaben. Wählen Sie none oder low für einfache Umformulierungen und Extraktionen; probieren Sie high, xhigh oder max, wenn eine schwierige Programmier- oder mehrstufige Aufgabe mehr Reasoning benötigt. Vergleichen Sie das Ergebnis mit der zusätzlichen Zeit- und Token-Kostenbelastung, bevor Sie die Einstellung pauschal erhöhen.
How Does GPT-6.1 Terra Perform on Benchmarks?
OpenAIs Benchmarks decken professionelle Workflows, visuelles Schlussfolgern, Desktop-Automatisierung und Programmierung ab. Die Ergebnisse zeigen, wo Terra besser wurde und wo Sol oder Astra weiterhin die bessere Wahl sein könnten.
What Do the Vision, Desktop, and Coding Results Mean?
Der Vergleich verwendet maximalen Reasoning-Aufwand, sofern nicht anders angegeben. Vollständige Methodik und die originalen grafischen Ergebnisse finden Sie in den offiziellen Veröffentlichungs-Benchmarks.
| Benchmark | GPT-6.1 Terra | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam v1 | 60.0% | 50.7% | 58.6% | 59.3% |
| MMMU-Pro (Vision) | 85.5% | 81.7% | 86.3% | 86.7% |
| OSWorld 2.1, offline | 74.2% | 57.1% | 78.0% | 80.9% |
| Terminal-Bench 4.0 | 50.3% | 21.5% | 55.9% | 58.2% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 58.3% | — | 57.0% | 68.1% |
Lesen Sie diese Werte als Vergleich der getesteten Agenten und Umgebungen. Unterschiede in Reasoning-Aufwand, Tool-Konfiguration und Aufgabenauswahl können die Rangfolge in Ihrer eigenen Anwendung verändern.
Hinweise:
- MMMU-Pro: Die kleine Lücke zu GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra macht Terra für visuelle Interpretation prüfenswert. Testen Sie schwierige Scans, dichte Diagramme und ungewohnte Layouts separat.
- OSWorld 2.1: Bessere Desktop-Ergebnisse unterstützen Tests wiederholbarer Anwendungsaufgaben. Messen Sie die Erholung von Pop-ups, geänderten Layouts und fehlenden Daten, bevor Sie unbeaufsichtigte Ausführung zulassen.
- Terminal-Bench 4.0: Terras Wert liegt etwa 2.34-mal so hoch wie der des Vorgängers. Beginnen Sie mit eng umrissenen Korrekturen und klaren Abnahmeprüfungen; die Tabelle bevorzugt weiterhin GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra für anspruchsvolle CLI-Arbeit.
- Terminal-Bench-Science: Terra übertrifft in dieser speziellen Bewertung GPT-6.1 Sol. Dieses Ergebnis stützt eine aufgabenbezogene Erprobung, statt eine allgemeine Behauptung, Terra sei das stärkere Programmiermodell.
Agents’ Last Exam: What Does the Cost–Quality Curve Show?
Agents’ Last Exam bewertet professionelle Workflows, die Reasoning, visuelles Material und Softwareausführung kombinieren. Die Kurve zeigt, warum Kosten pro abgeschlossener Aufgabe nützlicher sind als reine Tokenpreise: Ein Modell, das weniger Wiederholungen benötigt, kann günstiger sein, selbst wenn einzelne Anfragen länger sind.
Bei mittlerem Aufwand meldet OpenAI einen Zugewinn von 15 Prozentpunkten gegenüber der vorherigen Terra-Generation bei etwa einem Drittel der Aufgaben-Kosten. Der berichtete Vorteil bei der Abschlusszeit gegenüber GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra gilt für diesen Benchmark; die tatsächliche API-Latenz hängt von Ihrer Anfrage und Umgebung ab.
Does GPT-6.1 Terra Reduce Hallucinations?
OpenAI berichtet deutlich niedrigere Faktfehler-Raten in einer internen Auswertung mit absichtlich fehlerinduzierenden Prompts.
| Evaluation setting | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra | Change |
|---|---|---|---|
| Low effort | 53.6% | 16.7% | −36.9 percentage points |
| Maximum effort | 22.3% | 4.3% | −18.0 percentage points |
Bei niedrigem Aufwand beträgt die relative Reduktion etwa 68.8 %. Diese Zahlen sind nicht die universelle Halluzinationsrate des Modells: Der Datensatz ist absichtlich schwierig, und Fehlerraten variieren bei anderen Aufgaben. Wichtige finanzielle, rechtliche und technische Ausgaben müssen weiterhin verifiziert werden.
Does GPT-6.1 Terra Reduce Hallucinations?
OpenAI berichtet deutlich niedrigere Faktfehler-Raten in einer internen Auswertung mit absichtlich fehlerinduzierenden Prompts.
| Evaluation setting | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra | Change |
|---|---|---|---|
| Low effort | 53.6% | 16.7% | −36.9 percentage points |
| Maximum effort | 22.3% | 4.3% | −18.0 percentage points |
Bei niedrigem Aufwand beträgt die relative Reduktion etwa 68.8 %. Diese Zahlen sind nicht die universelle Halluzinationsrate des Modells: Der Datensatz ist absichtlich schwierig, und Fehlerraten variieren bei anderen Aufgaben. Wichtige finanzielle, rechtliche und technische Ausgaben müssen weiterhin verifiziert werden.
How Does GPT-6.1 Terra Compare?
GPT-6.1 Terra bringt stärkere visuelle Schlussfolgerungen und Programmierleistung zu geringeren Kosten als GPT-5.6 Terra. Bei maximalem Reasoning-Aufwand steigt OSWorld 2.1 von 57.1 % auf 74.2 %, während Terminal-Bench 4.0 von 21.5 % auf 50.3 % steigt: Zuwächse von 17.1 bzw. 28.8 Prozentpunkten.
Auch die Faktgenauigkeit verbessert sich. In OpenAIs internem Test mit fehlerinduzierenden Prompts sinkt die Fehlerrate bei niedrigem Aufwand von 53.6 % auf 16.7 %. Bei maximalem Aufwand sinkt sie von 22.3 % auf 4.3 %. Diese Ergebnisse beschreiben die getesteten Prompts und keine universelle Fehlerrate.
Geschwindigkeit ist ein weiterer Vorteil. Im Vergleich in Agents’ Last Exam, wie in OpenAIs Release-Ankündigung beschrieben, schließt Terra Aufgaben mehr als dreimal so schnell ab wie GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol. Bei mittlerem Aufwand liegt es außerdem 15 Prozentpunkte über GPT-5.6 Terra bei etwa einem Drittel der Kosten pro Aufgabe. Zusammen machen diese Zugewinne Terra zu einer attraktiven Option für häufige visuelle und Anwendungs-Workflows.
| Model | Position in the lineup | When to choose it |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Previous Terra generation | Verwenden Sie es als Baseline bei der Bewertung einer bestehenden Terra-Integration. |
| GPT-6.1 Terra | Efficient visual reasoning, computer use, and writing | Wählen Sie es für Dokument-Assistenten, bildschirmbasierte Workflows und Routine-Coding-Aufgaben. |
| GPT-6 Luna | Economical option for focused, high-volume work | Starten Sie hier für unkomplizierte Klassifikation und kurze Extraktion. |
| GPT-6.1 Sol | More capability for complex work | Wählen Sie es für schwierige Codeänderungen und nachhaltiges professionelles Reasoning. |
| GPT-6 Astra | Highest-capability option for demanding work | Wählen Sie es für anspruchsvolle Technik, Forschung und ambige Probleme. |
Für die meisten visuellen Agenten ist GPT-6.1 Terra ein praktischer Ausgangspunkt: Es bietet einen Schritt gegenüber dem vorherigen Terra bei gleichzeitig kostenbewusster Auswahl. Verwenden Sie Luna für einfachere, hochvolumige Anfragen und wechseln Sie zu Sol oder Astra, wenn die Aufgabe tieferes Reasoning benötigt. Vergleichen Sie die Modelle an Ihren eigenen Beispielen, bevor Sie einen Standard wählen.
Siehe den OpenAI model catalog für das aktuelle Line-up.
| Model | Position in the lineup | When to choose it |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Previous Terra generation | Verwenden Sie es als Baseline bei der Bewertung einer bestehenden Terra-Integration. |
| GPT-6.1 Terra | Efficient visual reasoning, computer use, and writing | Wählen Sie es für Dokument-Assistenten, bildschirmbasierte Workflows und Routine-Coding-Aufgaben. |
| GPT-6 Luna | Economical option for focused, high-volume work | Starten Sie hier für unkomplizierte Klassifikation und kurze Extraktion. |
| GPT-6.1 Sol | More capability for complex work | Wählen Sie es für schwierige Codeänderungen und nachhaltiges professionelles Reasoning. |
| GPT-6 Astra | Highest-capability option for demanding work | Wählen Sie es für anspruchsvolle Technik, Forschung und ambige Probleme. |
Für die meisten visuellen Agenten ist GPT-6.1 Terra ein praktischer Ausgangspunkt: Es bietet einen Schritt gegenüber dem vorherigen Terra bei gleichzeitig kostenbewusster Auswahl. Verwenden Sie Luna für einfachere, hochvolumige Anfragen und wechseln Sie zu Sol oder Astra, wenn die Aufgabe tieferes Reasoning benötigt. Vergleichen Sie die Modelle an Ihren eigenen Beispielen, bevor Sie einen Standard wählen.
Siehe den OpenAI model catalog für das aktuelle Line-up.
How Much Does the GPT-6.1 Terra API Cost?
GPT-6.1 Terra kombiniert die oben genannten Leistungsgewinne mit niedrigeren Standard-API-Preisen als GPT-5.6 Terra. Input sinkt von 2 $ auf 1 $ pro eine Million Token, eine Reduktion um 50 %; Output sinkt von 12 $ auf 5 $, eine Reduktion von etwa 58.3 %. Die Einsparung bei einer kompletten Anfrage hängt vom Verhältnis von Eingabe und Ausgabe ab.
| OpenAI Standard | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra | Reduction |
|---|---|---|---|
| Input / 1M tokens | 2.00 $ | 1.00 $ | 50% |
| Output / 1M tokens | 12.00 $ | 5.00 $ | About 58.3% |
Diese Tarife stammen von den offiziellen Modellseiten zu GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Terra. Die folgende Tabelle vergleicht aktuelle Verarbeitungsoptionen und die gelisteten Tarife von CometAPI. Preise in USD pro eine Million Text-Token, geprüft am 27. Oktober 2026. CometAPIs gelistete normale Input- und Output-Tarife liegen 20 % unter OpenAI Standard; Cache- und Tool-Gebühren können abweichen.
| Provider / processing option | Input | Cached input | Output |
|---|---|---|---|
| OpenAI Standard | 1.00 $ | 0.050 $ | 5.00 $ |
| OpenAI Batch / Flex | 0.50 $ | 0.025 $ | 2.50 $ |
| OpenAI Fast | 2.00 $ | 0.100 $ | 10.00 $ |
| OpenAI Standard: over 272K input tokens | 2.00 $ | 0.100 $ | 7.50 $ |
| CometAPI GPT-6.1 Terra | 0.80 $ | Confirm in your account | 4.00 $ |
Bei OpenAI gilt der Langkontext-Multiplikator für die gesamte Anfrage, sobald die Eingabe 272K Token überschreitet. Standard-Cache-Schreibvorgänge kosten 1.25 $ für 30 Minuten Aufbewahrung oder 2.50 $ für 12 Stunden Aufbewahrung vor dieser Anpassung. Regionale Verarbeitung und Toolnutzung können zusätzliche Gebühren verursachen.
How Can You Access GPT-6.1 Terra?
ChatGPT Work und Codex
GPT-6.1 Terra ist in ChatGPT Work und Codex in den Plänen Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu verfügbar. Öffnen Sie in der Desktop-App von ChatGPT oder in Work im Web die Modellauswahlliste unter Advanced und wählen Sie GPT-6.1 Terra. Work unterstützt Terra auch auf Mobilgeräten. Es ist in Work statt in Chat verfügbar; Enterprise-Zugriff hängt von Ihrem Workspace und den Administrator-Einstellungen ab. Siehe den offiziellen Leitfaden zu Verfügbarkeit und Zugriff.
OpenAI API
Für eine direkte Integration verwenden Sie einen OpenAI-API-Schlüssel und die Modell-ID gpt-6.1-terra. Die Modelldokumentation listet die unterstützten Endpunkte und Nutzungsklassen auf. API-Zugriff wird getrennt von einem ChatGPT-Abonnement abgerechnet.
Verwenden Sie die Responses API für Tool-Aufrufe. GPT-6.1 Terra benötigt diesen Endpunkt für Functions und andere Tools. Ein reines Textbeispiel mit Chat Completions demonstriert keine Toolnutzung.
CometAPI
Erstellen Sie einen CometAPI-Schlüssel, speichern Sie ihn als COMETAPI_API_KEY in Ihrer Umgebung und installieren Sie das OpenAI-Python-SDK mit pip install openai. Das folgende Beispiel sendet eine Textanfrage über CometAPIs OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-terra",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Rewrite this customer update clearly: Your order ships tomorrow."
}],
)
print(response.choices[0].message.content)
Siehe den CometAPI-Quickstart für API-Key- und SDK-Setup. Dieses Beispiel sendet eine reine Textanfrage über Chat Completions. Für einen Agenten, der Tools aufruft, verwenden Sie die Responses API und prüfen Sie, ob Ihr CometAPI-Konto das benötigte Modell und die benötigten Tools unterstützt.
What Are the Best Use Cases for GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra eignet sich gut für Arbeiten, die visuelle Informationen, klare Texte und Aktionen über Anwendungen hinweg kombinieren:
- Visuelles Verständnis und Dokumentverarbeitung: Extrahieren Sie Rechnungsfelder, gleichen Sie Produktfotos mit Katalogeinträgen ab oder interpretieren Sie technische Zeichnungen. Validieren Sie wichtige Felder gegen die Quelle und leiten Sie unleserliche Elemente zur Prüfung weiter.
- Computerbedienung und Geschäftsautomatisierung: Füllen Sie Formulare aus und bereiten Sie Aktualisierungen von Geschäftsdaten über Anwendungen hinweg vor. Beginnen Sie mit einem engen Workflow und verlangen Sie Freigaben, bevor sensible Änderungen übernommen werden.
- Softwareentwicklung: Triagieren Sie einen reproduzierbaren Bug, schlagen Sie einen fokussierten Patch vor und führen Sie die Prüfungen des Projekts aus. Messen Sie akzeptierte Fixes und manuelle Wiederherstellungszeit statt des Volumens generierten Codes.
Conclusion
Für Entwickler, die Dokument-Assistenten, Rechnungsprozessoren, Business-Anwendungsagenten und Routine-Coding-Workflows erstellen, ist Terra ein starkes Modell zur Evaluierung. Die GPT-6.1 Terra API in CometAPI bietet jetzt eine zusätzliche Integrationsoption mit veröffentlichten Eingabe- und Ausgabepreisen, die 20 % unter OpenAI Standard liegen.
Beginnen Sie mit mittlerem Reasoning-Aufwand, testen Sie die Aufgaben, die tatsächlich zählen, und vergleichen Sie die Kosten pro erfolgreichem Ergebnis mit GPT-6 Luna, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra. Das beste Modell ist dasjenige, das Ihren Qualitätsstandard konsequent zu den niedrigsten nachhaltigen Betriebskosten erfüllt.