OpenAI تطلق GPT-6.1 Terra: سعر واجهة API ينخفض إلى النصف، إلى $1 لكل مليون رمز

أطلقت OpenAI نموذج GPT-6.1 Terra، وهو نموذج من الفئة المتوسطة مخصص للسيناريوهات الوكيلية (agentic) والعمل على الحاسوب والبرمجة اليومية. وتبلغ تكلفته في واجهة API ‏$1 لكل مليون رمز إدخال و$6 لكل مليون رمز إخراج. أما تعرفة GPT-5.6 Terra فكانت $2 و$12، أي أن السعر انخفض إلى النصف تماماً. وبحسب تقييمات OpenAI نفسها، فإن النموذج أقوى بوضوح: ففي Terminal-Bench 4.0 يحل 50,3% من المهام مقابل 21,5% لسلفه.

أرخص لكل رمز ولكل مهمة

عادةً ما يعني خفض أسعار الفئة المتوسطة أن التوفير يأتي على حساب الجودة. لكن المُعلن هنا عكس ذلك. ففي اختبار Agents’ Last Exam يتفوق GPT-6.1 Terra على GPT-5.6 Terra بـ15 نقطة مئوية عند مستوى الاستدلال المتوسط. وتكلفة تنفيذ المهمة الواحدة أقل في الوقت نفسه بنحو ثلاثة أضعاف.

تكشف عملية حسابية بسيطة مصدر هذا الأثر. فقد انخفضت التعرفة مرتين، بينما انخفضت تكلفة المهمة ثلاث مرات. وهذا يعني أن النموذج الجديد يستهلك رموزاً أقل بنحو مرة ونصف لإنجاز العمل نفسه: خطوات زائدة أقل واستدلال فارغ أقل. وهذا أهم للوكلاء من سعر الرمز الواحد، لأنهم ينفذون سلاسل طويلة من الاستدعاءات، وترتفع الفاتورة تحديداً مع عدد الخطوات.

ما أظهرته اختبارات OpenAI الداخلية

جميع الأرقام أدناه صادرة عن OpenAI نفسها، ولا توجد في الإصدار قياسات مستقلة.

• سعر رموز الإدخال: $1 لكل مليون بدلاً من $2 في GPT-5.6 Terra.
• سعر رموز الإخراج: $6 لكل مليون بدلاً من $12.
• Agents’ Last Exam: أفضل من السلف بـ15 نقطة مئوية عند مستوى الاستدلال المتوسط، وتكلفة المهمة أقل بنحو ثلاثة أضعاف.
• Terminal-Bench 4.0: نسبة المهام المحلولة 50,3% مقابل 21,5% لدى GPT-5.6 Terra عند أعلى مستوى من الاستدلال. الفارق 28,8 نقطة مئوية، والنتيجة أعلى بمقدار 2,3 مرة.
• الأخطاء الواقعية: في اختبار داخلي على الطلبات المعقدة والاستفزازية، وعند أعلى مستوى من الاستدلال، انخفضت نسبتها إلى 4,3%.
• الغرض: السيناريوهات الوكيلية، والعمل على الحاسوب، والبرمجة اليومية.

يقيس Terminal-Bench قدرة النموذج على العمل في سطر الأوامر: تثبيت الاعتماديات، وإصلاح عمليات البناء، والتعامل مع بيئة التشغيل. والقفزة من 21,5% إلى 50,3% في اختبار كهذا تعني أن الوكيل يتعثر أقل في المهام الروتينية، مع أنها تستحوذ على الجزء الأكبر من التطوير الفعلي. كما أن انخفاض نسبة الأخطاء إلى 4,3% مهم للوكلاء أيضاً. فمعلومة مختلقة في الدردشة سيصححها الإنسان، أما مسار ملف مختلق أو وسيط (flag) أمر مختلق فسينفذه الوكيل.

أين يتوفر النموذج

يعمل GPT-6.1 Terra الآن في ChatGPT Work وCodex، وعبر واجهة API تحت المعرّف gpt-6.1-terra. وفي ChatGPT يجري طرحه على باقات Plus وPro وEnterprise وEdu. والمستخدمون المجانيون غير مدرجين في القائمة.

كيف تُعاد حسابات ميزانية الوكلاء

على الفرق التي تشغّل وكلاء في بيئة الإنتاج أن تعيد تشغيل مهامها الخاصة على gpt-6.1-terra وتقارنها بـ GPT-5.6 Terra. والمطلوب ألا ينصبّ النظر على سعر الرمز، بل على التكلفة النهائية للمهمة المنجزة ونسبة عمليات التشغيل الناجحة. فبالنسبة إلى طلب نموذجي يضم مليون رمز إدخال ومئة ألف رمز إخراج، تنخفض الفاتورة من $3,2 إلى $1,6 بفضل التعرفة وحدها. وإذا تأكد أيضاً انخفاض عدد الرموز لكل مهمة، فسيكون التوفير أكبر بوضوح.

كما ينبغي فحص أوضاع الاستدلال بشكل منفصل. فقد قاست OpenAI الزيادة في Agents’ Last Exam عند المستوى المتوسط، بينما تحققت النتيجة القياسية في Terminal-Bench ونسبة الأخطاء البالغة 4,3% عند المستوى الأعلى. واختيار المستوى سيحدد التوازن بين السرعة والسعر والجودة. وبالنسبة إلى المطورين في Codex، يصبح النموذج الخيار الافتراضي الاقتصادي للبرمجة الروتينية، ويمكن إبقاء النماذج الأثقل للمهام المعمارية المعقدة.