OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra: $1/$5 за млн токенов и упор на computer use

OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra: быструю и недорогую модель, которую компания продаёт как инструмент для рабочего дня. Цена составляет $1 за миллион входных и $5 за миллион выходных токенов. Это почти вдвое меньше, чем у GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol, и примерно в десять раз больше, чем у младшей GPT-6 Luna. В анонсе упор сделан на детальное визуальное рассуждение, точное управление компьютером и более естественное письмо.

Что OpenAI вынесла в заголовок релиза

Саймон Уиллисон, который разбирает каждый релиз моделей, отметил, на что в анонсе делается акцент. На этот раз это не бенчмарки по математике или программированию. OpenAI описывает Terra как модель для задач, которые заполняют рабочий день: составление коммерческих предложений, интерпретация технических чертежей, заполнение форм и редактирование видео. По формулировке компании, это существенный шаг вперёд от GPT-5.6 Terra.

Логика тут практическая. Computer use, то есть работа модели с интерфейсами вместо API, чаще всего превращается в длинные повторяющиеся сценарии: открыть страницу, найти поле, внести данные, проверить результат. Такие задачи плохо переносят высокую цену за токен и высокую задержку. Быстрая модель среднего класса подходит для них лучше флагмана.

Четыре модели и вопрос, какую брать

Текущая передовая линейка OpenAI выглядит так:

• GPT-6 Astra: старшая модель линейки. По оценке Теда Сандерса из OpenAI, Terra превосходит её в технической коммуникации и держится на том же уровне в зрении и computer use, но уступает в большинстве остальных задач.
• GPT-6.1 Sol: модель класса выше Terra. Стоит почти вдвое дороже, но в целом сильнее.
• GPT-6.1 Terra: середина линейки, $1 за миллион входных и $5 за миллион выходных токенов. Сильные стороны: зрение, управление компьютером, ясное письмо, скорость.
• GPT-6 Luna: самая дешёвая модель. Примерно в десять раз дешевле Terra, но заметно слабее в зрении, computer use и коммуникации.
• GPT-5.6 Terra: предыдущее поколение Terra, которое новая версия почти вдвое обгоняет по цене.

Уиллисон сравнивает положение Terra с Sonnet в семействе Anthropic. Модель не самая дешёвая и не самая дорогая, и поэтому выбор в её пользу требует больше расчёта. Флагман берут, когда нужен максимум качества. Младшую модель берут, когда важен счёт за токены. Средняя оказывается правильной только на конкретных типах задач.

Совет от инженера OpenAI

Тед Сандерс ответил на вопрос о позиционировании в комментарии на Hacker News. По его словам, Terra, вероятно, лучше Astra и Sol в технической коммуникации, на уровне по зрению и computer use, но заметно быстрее, и немного хуже в большинстве других задач.

Для разработчиков через API он называет её удобным средним вариантом: дешевле Sol, но намного умнее Luna, особенно в зрении, computer use и коммуникации. Для подписчиков ChatGPT релиз, по его собственным словам, не бомба. Если упираешься в лимиты использования, Terra поможет протянуть чуть дольше. Если нужны ясные тексты или более быстрая работа с компьютером, её стоит выбрать вручную.

Такая прямота редка для анонсов. OpenAI фактически признаёт, что Terra не заменяет старшие модели, а закрывает конкретную нишу.

Пеликан за 11 центов

Уиллисон прогнал Terra через свой тест с рисованием SVG-пеликана на велосипеде для всех уровней reasoning. На самом тяжёлом, max, генерация обошлась в 11,3161 цента и заняла 4 минуты 11 секунд. Запрос содержал 16 входных токенов, ответ занял 22 629 выходных. Результат он оценил положительно: рама велосипеда имеет правильную форму, ноги и педали расположены по обе стороны от неё, цветовая схема совпадает с другими моделями GPT-6 и GPT-6.1.

Пример показывает, как стоимость формируется на практике. Входных токенов почти нет, а почти вся цена уходит на рассуждения и вывод. Для моделей с режимами reasoning выходные токены по $5 за миллион определяют итоговый счёт.

Уиллисон также собрал сравнительную сетку пеликанов для всех уровней reasoning у Astra, Sol, Terra и Luna.

Где Terra окупится

Самый очевидный сценарий для Terra: автоматизация офисной рутины через интерфейсы. Заполнение форм, обработка документов с чертежами и схемами, подготовка черновиков предложений, правка видео. Всё это задачи, где важны скорость и стабильность, а глубина рассуждений нужна не всегда.

Разработчикам имеет смысл прогнать на Terra собственные сценарии computer use рядом с Sol и сравнить цену успешного прохождения задачи. Если качество близкое, а скорость выше, переход оправдан. Для задач, где нужна максимальная общая интеллектуальная сила, лучше оставить Astra или Sol. Для массовой классификации и простых запросов подойдёт Luna. Подписчикам стоит переключаться на Terra там, где важна ясность текста, или когда лимиты на старшие модели заканчиваются.