OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra: вдвое дешевле и почти на уровне старших моделей

OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra, модель среднего класса, которая стоит вдвое меньше предшественницы и подбирается к флагманам. Миллион входных токенов обходится в $1, выходных в $5. У GPT-5.6 Terra было $2 и $12, у Claude Sonnet 5.5 $2 и $10. По оценке Artificial Analysis, средняя стоимость задачи на максимальном уровне рассуждений упала с $1,40 до $0,40, а Intelligence Index вырос на 6 пунктов. Модель доступна подписчикам Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, а также через API.

Экономика токенов: где именно срезали цену

OpenAI позиционирует Terra как ближайшего конкурента линейки Sonnet от Anthropic, только в два раза дешевле. Выходные токены подешевели с $12 до $5, то есть в 2,4 раза. Для агентных сценариев это важнее, чем скидка на входе: агент пишет много, а выходные токены составляют основную часть счёта. Кэшированный ввод стоит $0,05 за миллион, это четверть прежней ставки. Длинные системные промпты и повторяющийся контекст почти перестают влиять на бюджет.

Artificial Analysis называет модель новым ориентиром по «интеллекту на доллар». На низких уровнях рассуждений прирост по Intelligence Index составляет от 7 до 13 пунктов, и там Terra лежит на границе Парето: улучшить одновременно цену и качество уже нельзя. Сам индекс у Terra равен 48. GPT-6.1 Sol получает 52, GPT-5.6 Terra 42.

Управление компьютером и кодинг

Основная ставка сделана на автоматическое управление софтом. На Agents' Last Exam Terra повторяет результат GPT-6 Astra при цене токенов в десять раз ниже. Относительно Claude Opus 5.5 на максимальном усилии модель втрое экономнее по числу токенов при четверти их цены, что даёт около девятикратной разницы в стоимости задачи. По заявлению компании, Terra завершает задачи более чем втрое быстрее, чем GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.

В кодинге скачок такой же резкий. На Terminal-Bench 4.0 модель решает 50,3% задач против 21,5% у GPT-5.6 Terra. Прирост в 20 пунктов, по оценке Artificial Analysis, переводит её в один класс с GPT-6.1 Sol. На Terminal-Bench-Science 0.1 Terra обходит Sol дешевле и отстаёт от Claude Opus 5.5 на пять пунктов при стоимости менее пятой части. Для самых тяжёлых задач OpenAI всё же рекомендует GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.

Цифры релиза

• Цены API: $1 вход, $5 выход, $0,05 кэшированный вход за млн токенов • Intelligence Index: Terra 48, Sol 52, GPT-5.6 Terra 42 • Стоимость задачи на максимальном рассуждении: $0,40 против $1,40 • Coding Agent Index v2.0: Terra 48, Sol 54, GPT-6 Luna 31 • AA-Omniscience: угадывание при незнании 38% против 88%, точность выше на 2 пункта • Terminal-Bench 4.0: 50,3% против 21,5% • MMMU-Pro: выше предшественницы на всех уровнях рассуждений, почти на уровне Astra и Sol • OSWorld 2.1: на среднем усилии бьёт лучший результат GPT-5.6 Terra за долю цены • Безопасность: защита от косвенных промпт-инъекций 98,8% против 96,2%

Снижение галлюцинаций заметнее остальных метрик. Модель реже придумывает ответ, когда не знает его, а точность при этом растёт. Для автоматизации форм, чтения технических чертежей и подготовки предложений это практический аргумент.

Безопасность и кому подключать Terra

По системной карте, GPT-6.1 Terra соответствует порогу «Critical» по кибербезопасности в рамках Preparedness Framework и наследует защиту GPT-6 Astra. Модель чаще остаётся в заданных границах и сообщает пользователю об ограничениях. Против прямых атак на иерархию инструкций Terra держится примерно так же, как Astra и Sol, у которых показатель 99,99%. Против косвенных инъекций, когда вредоносная команда спрятана в стороннем контенте, защита выросла до 98,8%. Для агентов, которые читают письма, страницы и документы, этот показатель критичен.

Практический вывод для команд: Terra подходит как рабочая лошадка для массовых агентных и офисных сценариев. Туда, где раньше ставили старшие модели ради скорости и цены, стоит перенести тесты. Sol и Astra лучше оставить для сложных задач. Перед миграцией имеет смысл прогнать собственные задачи на низком и среднем уровнях рассуждений: именно там, по данным Artificial Analysis, выигрыш по соотношению цены и качества максимален.