TL;DR
GPT-6.1 Terra è il modello di OpenAI focalizzato sull’efficienza, rilasciato ufficialmente il 26 ottobre 2026. Combina ragionamento visivo dettagliato, uso del computer e scrittura naturale con una finestra di contesto da 1.050.000 token. Le tariffe Standard API sono $1 per milione di token in input e $5 per milione di token in output, la metà rispetto a GPT-6.1 Sol.
Il miglioramento principale riguarda l’efficienza degli agenti. Su Agents' Last Exam, OpenAI riporta un incremento di 15 punti percentuali rispetto a GPT-5.6 Terra con sforzo di ragionamento medio, a un costo per task circa un terzo. Il modello raggiunge anche il 50,3% su Terminal-Bench 4.0 al massimo sforzo, più del doppio del punteggio del predecessore.
Per gli sviluppatori, Terra offre un equilibrio tra l’economico GPT-6 Luna e i più potenti GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra. L’API GPT-6.1 Terra in CometAPI è ora disponibile, con tariffe pubblicate di $0.80 per milione di token in input e $4.00 per milione di token in output al 27 ottobre 2026.
Key Takeaways
- Rilascio di GPT-6.1 Terra: OpenAI ha lanciato il modello il 26 ottobre 2026 per l’API, ChatGPT Work e Codex.
- Capacità di GPT-6.1 Terra: input di testo e immagini, finestra di contesto totale da 1,05M token e fino a 128K token in output, a supporto di workflow su documenti e applicazioni visuali.
- Prestazioni di GPT-6.1 Terra: OpenAI riporta un miglioramento di 15 punti percentuali rispetto a GPT-5.6 Terra su Agents’ Last Exam con sforzo medio e il 50,3% su Terminal-Bench 4.0 al massimo sforzo.
- Prezzi dell’API GPT-6.1 Terra: OpenAI Standard indica $1 in input e $5 in output per milione di token. CometAPI indica $0.80 in input e $4 in output, dati verificati al 27 ottobre 2026.
- Scelta del modello: iniziare con GPT-6.1 Terra per agenti visuali di routine; valutare GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra per coding e ricerca più complessi.
What Is GPT-6.1 Terra, and When Was It Released?
GPT-6.1 Terra è un modello di OpenAI progettato per collegare la comprensione visiva ad azioni pratiche nelle applicazioni. Annunciato il 26 ottobre 2026, è un membro della famiglia GPT-6 orientato all’efficienza.
La presentazione ufficiale sottolinea ragionamento visivo dettagliato, uso del computer preciso e una scrittura più chiara e naturale. I carichi di lavoro target includono la stesura di proposte, l’interpretazione di disegni tecnici, l’uso di software aziendali e il completamento di attività professionali ripetitive.
GPT-6.1 Terra at a glance
La documentazione dei modelli di OpenAI conferma le seguenti specifiche.
| Essential specification | GPT-6.1 Terra |
|---|---|
| API model ID | gpt-6.1-terra |
| Input and output | Input di testo e immagini; output di testo |
| Context and output limits | Contesto totale da 1.050.000 token; fino a 128.000 token in output |
| Reasoning effort | none, low, medium (default), high, xhigh, max |
| Tools | Function calling, computer use, web search, file search e MCP tramite Responses API |
| Standard API price | Input $1; output $5 per milione di token |
1.05M-Token Context Window
Una finestra di contesto da 1.050.000 token può contenere documenti lunghi, ampi estratti di codice e storici estesi degli strumenti in una singola richiesta. Usi potenziali includono il confronto di contratti, il lavoro su repository di documentazione e la combinazione di screenshot con istruzioni dettagliate.
Il massimo di 128.000 token in output rientra nel budget di contesto complessivo. Riservare l’intera quota di output lascia circa 922.000 token per l’input.
Which Reasoning Effort Should You Choose?
Iniziare con medium per attività visive e applicative quotidiane. Scegliere none o low per riscritture semplici ed estrazioni; provare high, xhigh o max quando un task difficile di coding o multistep richiede più ragionamento. Confrontare il risultato con il tempo extra e il costo in token prima di aumentare l’impostazione per ogni richiesta.
How Does GPT-6.1 Terra Perform on Benchmarks?
I benchmark di OpenAI coprono workflow professionali, ragionamento visivo, automazione desktop e coding. I risultati mostrano dove Terra è migliorato e dove Sol o Astra potrebbero ancora essere una scelta migliore.
What Do the Vision, Desktop, and Coding Results Mean?
Il confronto utilizza lo sforzo di ragionamento massimo salvo diversa indicazione. Per la metodologia completa e i risultati grafici originali, consultare i benchmark del rilascio ufficiale.
| 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% |
Interpretare questi punteggi come un confronto tra gli agenti e gli ambienti testati. Differenze in sforzo di ragionamento, configurazione degli strumenti e selezione dei task possono cambiare il ranking nella propria applicazione.
Note:
- MMMU-Pro: Il piccolo divario rispetto a GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra rende Terra degno di valutazione per l’interpretazione visiva. Testare separatamente scansioni difficili, grafici densi e layout poco familiari.
- OSWorld 2.1: Migliori risultati desktop supportano test di task applicativi ripetibili. Misurare il recupero da pop-up, layout cambiati e dati mancanti prima di consentire l’esecuzione non presidiata.
- Terminal-Bench 4.0: Il punteggio di Terra è circa 2,34 volte quello del predecessore. Iniziare con correzioni mirate e criteri di accettazione chiari; la tabella favorisce ancora GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra per lavori a riga di comando impegnativi.
- Terminal-Bench-Science: Terra supera GPT-6.1 Sol in questa valutazione specifica. Questo risultato supporta una prova mirata per task, più che un’affermazione generale che Terra sia il modello di coding più forte.
Agents’ Last Exam: What Does the Cost–Quality Curve Show?
Agents’ Last Exam valuta workflow professionali che combinano ragionamento, materiale visivo ed esecuzione software. La curva mostra perché il costo per task completato è più utile del solo prezzo per token: un modello che richiede meno retry può risultare più economico anche quando le singole richieste sono più lunghe.
Con sforzo medio, OpenAI riporta un guadagno di 15 punti percentuali rispetto alla precedente generazione Terra a circa un terzo del costo per task. Il vantaggio dichiarato nei tempi di completamento rispetto a GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra si applica a questo benchmark; la latenza effettiva dell’API dipende dalla richiesta e dall’ambiente.
Does GPT-6.1 Terra Reduce Hallucinations?
OpenAI riporta tassi di errore fattuale molto più bassi in una valutazione interna che utilizza prompt deliberatamente induttori di errore.
| 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 |
A sforzo basso, la riduzione relativa è di circa il 68,8%. Queste cifre non rappresentano il tasso universale di allucinazioni del modello: il dataset è intenzionalmente difficile e i tassi di errore varieranno per altri task. Output finanziari, legali e tecnici importanti richiedono comunque verifica.
Does GPT-6.1 Terra Reduce Hallucinations?
OpenAI riporta tassi di errore fattuale molto più bassi in una valutazione interna che utilizza prompt deliberatamente induttori di errore.
| 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 |
A sforzo basso, la riduzione relativa è di circa il 68,8%. Queste cifre non rappresentano il tasso universale di allucinazioni del modello: il dataset è intenzionalmente difficile e i tassi di errore varieranno per altri task. Output finanziari, legali e tecnici importanti richiedono comunque verifica.
How Does GPT-6.1 Terra Compare?
GPT-6.1 Terra offre un ragionamento visivo e un coding più solidi a un costo inferiore rispetto a GPT-5.6 Terra. Al massimo sforzo di ragionamento, OSWorld 2.1 sale dal 57,1% al 74,2%, mentre Terminal-Bench 4.0 sale dal 21,5% al 50,3%: incrementi di 17,1 e 28,8 punti percentuali.
Migliora anche l’accuratezza fattuale. Nel test interno di OpenAI con prompt induttori di errore, il tasso di errore a sforzo basso scende dal 53,6% al 16,7%. Al massimo sforzo, scende dal 22,3% al 4,3%. Questi risultati descrivono i prompt testati, non un tasso di errore universale.
La velocità è un altro vantaggio. Nel confronto di Agents’ Last Exam descritto nell’annuncio di rilascio di OpenAI, Terra completa i task oltre tre volte più rapidamente di GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol. Con sforzo medio, inoltre, ottiene 15 punti percentuali in più rispetto a GPT-5.6 Terra a circa un terzo del costo per task. Insieme, questi miglioramenti rendono Terra un’opzione interessante per workflow visuali e applicativi frequenti.
| Model | Position in the lineup | When to choose it |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Previous Terra generation | Use it as the baseline when evaluating an existing Terra integration. |
| GPT-6.1 Terra | Efficient visual reasoning, computer use, and writing | Choose it for document assistants, screen-based workflows, and routine coding tasks. |
| GPT-6 Luna | Economical option for focused, high-volume work | Start here for straightforward classification and short extraction. |
| GPT-6.1 Sol | More capability for complex work | Choose it for difficult code changes and sustained professional reasoning. |
| GPT-6 Astra | Highest-capability option for demanding work | Choose it for difficult engineering, research, and ambiguous problems. |
Per la maggior parte degli agenti visuali, GPT-6.1 Terra è un punto di partenza pratico: offre un passo avanti rispetto al precedente Terra mantenendo il costo come elemento centrale della scelta. Usare Luna per richieste semplici ad alto volume e passare a Sol o Astra quando il task richiede un ragionamento più profondo. Confrontare i modelli sui propri esempi prima di scegliere un default.
Consultare il catalogo dei modelli di OpenAI per l’elenco aggiornato.
| Model | Position in the lineup | When to choose it |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | Previous Terra generation | Use it as the baseline when evaluating an existing Terra integration. |
| GPT-6.1 Terra | Efficient visual reasoning, computer use, and writing | Choose it for document assistants, screen-based workflows, and routine coding tasks. |
| GPT-6 Luna | Economical option for focused, high-volume work | Start here for straightforward classification and short extraction. |
| GPT-6.1 Sol | More capability for complex work | Choose it for difficult code changes and sustained professional reasoning. |
| GPT-6 Astra | Highest-capability option for demanding work | Choose it for difficult engineering, research, and ambiguous problems. |
Per la maggior parte degli agenti visuali, GPT-6.1 Terra è un punto di partenza pratico: offre un passo avanti rispetto al precedente Terra mantenendo il costo come elemento centrale della scelta. Usare Luna per richieste semplici ad alto volume e passare a Sol o Astra quando il task richiede un ragionamento più profondo. Confrontare i modelli sui propri esempi prima di scegliere un default.
Consultare il catalogo dei modelli di OpenAI per l’elenco aggiornato.
How Much Does the GPT-6.1 Terra API Cost?
GPT-6.1 Terra combina i miglioramenti di prestazioni sopra citati con prezzi Standard API inferiori rispetto a GPT-5.6 Terra. L’input scende da $2 a $1 per milione di token, una riduzione del 50%; l’output scende da $12 a $5, una riduzione di circa il 58,3%. Il risparmio su una richiesta completa dipende dal mix di input e output.
| 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% |
Queste tariffe provengono dalle pagine ufficiali dei modelli GPT-5.6 Terra e GPT-6.1 Terra. La tabella seguente confronta le opzioni di elaborazione attuali e le tariffe indicate da CometAPI. I prezzi sono in USD per milione di token di testo, verificati al 27 ottobre 2026. Le tariffe ordinarie di input e output indicate da CometAPI sono inferiori del 20% rispetto a OpenAI Standard; le tariffe per cache e strumenti possono differire.
| 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 | Confermare nel proprio account | $4.00 |
Per OpenAI, il moltiplicatore long-context si applica all’intera richiesta una volta che l’input supera 272K token. Le scritture in cache Standard costano $1.25 per una retention di 30 minuti o $2.50 per 12 ore prima di tale adeguamento. L’elaborazione regionale e l’uso degli strumenti possono aggiungere addebiti.
How Can You Access GPT-6.1 Terra?
ChatGPT Work and Codex
GPT-6.1 Terra è disponibile in ChatGPT Work e Codex nei piani Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu. Nell’app desktop di ChatGPT o in Work sul web, aprire l’elenco dei modelli sotto Advanced e selezionare GPT-6.1 Terra. Work supporta Terra anche su mobile. È disponibile in Work anziché in Chat; l’accesso Enterprise dipende dal proprio workspace e dalle impostazioni dell’amministratore. Consultare la guida ufficiale a disponibilità e accesso.
OpenAI API
Per un’integrazione diretta, utilizzare una chiave API di OpenAI e l’ID modello gpt-6.1-terra. La documentazione del modello elenca gli endpoint supportati e i tier di utilizzo. L’accesso all’API è fatturato separatamente da un abbonamento ChatGPT.
Usare il Responses API per il tool calling. GPT-6.1 Terra richiede questo endpoint per funzioni e altri strumenti. Un esempio solo testo con Chat Completions non dimostra l’uso degli strumenti.
CometAPI
Creare una chiave CometAPI, salvarla come COMETAPI_API_KEY nel proprio ambiente e installare l’OpenAI Python SDK con pip install openai. Il seguente esempio invia una richiesta di testo tramite l’endpoint Chat Completions compatibile con OpenAI di CometAPI.
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": "Riformula chiaramente questo aggiornamento per il cliente: Il tuo ordine parte domani."
}],
)
print(response.choices[0].message.content)
Consultare il quickstart di CometAPI per la configurazione della chiave API e dell’SDK. Questo esempio invia una richiesta solo testo tramite Chat Completions. Per un agente che chiama strumenti, usare il Responses API e verificare che il proprio account CometAPI supporti il modello e gli strumenti necessari.
What Are the Best Use Cases for GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra è particolarmente adatto a lavori che combinano informazioni visive, scrittura chiara e azioni tra applicazioni:
- Comprensione visiva e elaborazione documentale: estrarre campi di fattura, riconciliare foto di prodotto con voci di catalogo o interpretare disegni tecnici. Validare i campi importanti rispetto alla fonte e inviare gli elementi illeggibili in revisione.
- Uso del computer e automazione aziendale: completare moduli e predisporre aggiornamenti dei registri aziendali tra applicazioni. Iniziare con un workflow ristretto e richiedere approvazione prima di applicare modifiche sensibili.
- Sviluppo software: triage di un bug riproducibile, proposta di una patch mirata ed esecuzione dei check del progetto. Misurare fix accettati e tempo di recupero manuale piuttosto che il volume di codice generato.
Conclusion
Per gli sviluppatori che creano assistenti documentali, processori di fatture, agenti per applicazioni aziendali e workflow di coding di routine, Terra è un modello da valutare con attenzione. L’API GPT-6.1 Terra in CometAPI offre ora un’ulteriore opzione d’integrazione con prezzi di input e output pubblicati inferiori del 20% rispetto a OpenAI Standard.
Iniziare con sforzo di ragionamento medium, testare i task che contano davvero e confrontare il costo per risultato riuscito con GPT-6 Luna, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra. Il miglior modello è quello che soddisfa costantemente la propria soglia di qualità al costo operativo sostenibile più basso.