OpenAI представила GPT-6.1 Terra для работы с приложениями, анализа изображений и автоматизации повседневных задач. По данным компании, модель стала быстрее и точнее GPT-5.6 Terra, улучшила результаты в программировании, а стоимость её использования через API снизилась вдвое.
Одно из основных направлений развития Terra связано с обработкой визуальной информации и взаимодействием с интерфейсами. Модель способна анализировать технические чертежи, заполнять формы, редактировать видео и выполнять последовательности действий в приложениях.
В тесте Agents’ Last Exam, включающем профессиональные задачи наподобие построения 3D-модели по архитектурным чертежам, новинка при среднем уровне рассуждений опередила GPT-5.6 Terra на 15 процентных пунктов. Затраты на выполнение заданий сократились примерно втрое. Результат оказался сопоставим с GPT-6 Astra, хотя стоимость токена у Terra в десять раз ниже.
В бенчмарке MMMU-Pro, оценивающем понимание визуальных данных, GPT-6.1 Terra превзошла предшественницу при всех настройках глубины рассуждений и приблизилась к GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.
Прогресс зафиксирован и в OSWorld 2.1, где агенты выполняют многошаговые задания в настольных программах. При среднем уровне рассуждений новая Terra показала результат выше максимального опубликованного показателя GPT-5.6 Terra, потратив при этом меньше ресурсов.
По оценке OpenAI, модель выполняет задачи более чем втрое быстрее GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. При максимальной глубине рассуждений она также использует более чем втрое меньше токенов, чем Claude Opus 5.5. С учётом тарифов расчётная стоимость выполнения задачи оказывается примерно в девять раз ниже.
Разработчики также сообщили об улучшении фактической точности. На внутренней выборке сложных запросов, специально подобранных для провоцирования ошибок, доля неверных ответов при низком уровне рассуждений снизилась с 53,6% у GPT-5.6 Terra до 16,7% у новой модели.
При максимальной глубине рассуждений GPT-6.1 Terra ошибалась в 4,3% случаев. Это на 18 процентных пунктов меньше показателя предшественницы и близко к результатам GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. Эти цифры относятся к конкретному тесту и не отражают частоту ошибок в обычных пользовательских разговорах.
В программировании модель также продемонстрировала заметный рост. В Terminal-Bench 4.0, проверяющем способность агентов решать задачи через командную строку, Terra при максимальной глубине рассуждений выполнила 50,3% заданий. Для GPT-5.6 Terra ранее был опубликован результат 21,5%.
В Terminal-Bench-Science 0.1, посвящённом применению кода в научных задачах, новинка обошла GPT-6.1 Sol и приблизилась к Claude Opus 5.5. При этом расчётные затраты оказались более чем в пять раз ниже. Для наиболее сложных задач разработки OpenAI по-прежнему советует использовать GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.
Внутренние проверки безопасности показали, что GPT-6.1 Terra лучше соблюдает рамки порученной задачи и сообщает о возникающих ограничениях и препятствиях. Компания также отметила высокую устойчивость модели к prompt injection, когда инструкции в сторонних документах или другом контенте пытаются изменить поведение агента.
В системе оценки рисков OpenAI модель получила критический уровень возможностей в области кибербезопасности. В связи с этим для неё применяются защитные механизмы, созданные для GPT-6 Astra.
С 26 октября 2026 года GPT-6.1 Terra доступна подписчикам Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex. В OpenAI API модель представлена под идентификатором gpt-6.1-terra.
Стоимость обработки одного миллиона токенов составляет:
Эти тарифы на 50% ниже стандартных расценок GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. По данным компании, в ChatGPT Work и Codex действующие лимиты также позволяют выполнить с новой моделью больше задач, чем с GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol или GPT-6 Astra.
OpenAI позиционирует GPT-6.1 Terra как инструмент для широкого круга рабочих процессов, включая обработку документов, взаимодействие с приложениями и автоматизацию повторяющихся операций. Опубликованные результаты указывают на рост возможностей при снижении затрат, а эффективность модели в повседневной работе ещё предстоит оценить на практике.
Одно из основных направлений развития Terra связано с обработкой визуальной информации и взаимодействием с интерфейсами. Модель способна анализировать технические чертежи, заполнять формы, редактировать видео и выполнять последовательности действий в приложениях.
В тесте Agents’ Last Exam, включающем профессиональные задачи наподобие построения 3D-модели по архитектурным чертежам, новинка при среднем уровне рассуждений опередила GPT-5.6 Terra на 15 процентных пунктов. Затраты на выполнение заданий сократились примерно втрое. Результат оказался сопоставим с GPT-6 Astra, хотя стоимость токена у Terra в десять раз ниже.
В бенчмарке MMMU-Pro, оценивающем понимание визуальных данных, GPT-6.1 Terra превзошла предшественницу при всех настройках глубины рассуждений и приблизилась к GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.
Прогресс зафиксирован и в OSWorld 2.1, где агенты выполняют многошаговые задания в настольных программах. При среднем уровне рассуждений новая Terra показала результат выше максимального опубликованного показателя GPT-5.6 Terra, потратив при этом меньше ресурсов.
По оценке OpenAI, модель выполняет задачи более чем втрое быстрее GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. При максимальной глубине рассуждений она также использует более чем втрое меньше токенов, чем Claude Opus 5.5. С учётом тарифов расчётная стоимость выполнения задачи оказывается примерно в девять раз ниже.
Разработчики также сообщили об улучшении фактической точности. На внутренней выборке сложных запросов, специально подобранных для провоцирования ошибок, доля неверных ответов при низком уровне рассуждений снизилась с 53,6% у GPT-5.6 Terra до 16,7% у новой модели.
При максимальной глубине рассуждений GPT-6.1 Terra ошибалась в 4,3% случаев. Это на 18 процентных пунктов меньше показателя предшественницы и близко к результатам GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol. Эти цифры относятся к конкретному тесту и не отражают частоту ошибок в обычных пользовательских разговорах.
В программировании модель также продемонстрировала заметный рост. В Terminal-Bench 4.0, проверяющем способность агентов решать задачи через командную строку, Terra при максимальной глубине рассуждений выполнила 50,3% заданий. Для GPT-5.6 Terra ранее был опубликован результат 21,5%.
В Terminal-Bench-Science 0.1, посвящённом применению кода в научных задачах, новинка обошла GPT-6.1 Sol и приблизилась к Claude Opus 5.5. При этом расчётные затраты оказались более чем в пять раз ниже. Для наиболее сложных задач разработки OpenAI по-прежнему советует использовать GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.
Внутренние проверки безопасности показали, что GPT-6.1 Terra лучше соблюдает рамки порученной задачи и сообщает о возникающих ограничениях и препятствиях. Компания также отметила высокую устойчивость модели к prompt injection, когда инструкции в сторонних документах или другом контенте пытаются изменить поведение агента.
В системе оценки рисков OpenAI модель получила критический уровень возможностей в области кибербезопасности. В связи с этим для неё применяются защитные механизмы, созданные для GPT-6 Astra.
С 26 октября 2026 года GPT-6.1 Terra доступна подписчикам Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex. В OpenAI API модель представлена под идентификатором gpt-6.1-terra.
Стоимость обработки одного миллиона токенов составляет:
- $1 за входные токены;
- $0,05 за кешированные входные токены;
- $5 за выходные токены.
Эти тарифы на 50% ниже стандартных расценок GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. По данным компании, в ChatGPT Work и Codex действующие лимиты также позволяют выполнить с новой моделью больше задач, чем с GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol или GPT-6 Astra.
OpenAI позиционирует GPT-6.1 Terra как инструмент для широкого круга рабочих процессов, включая обработку документов, взаимодействие с приложениями и автоматизацию повторяющихся операций. Опубликованные результаты указывают на рост возможностей при снижении затрат, а эффективность модели в повседневной работе ещё предстоит оценить на практике.
