OpenAI hat am 26. Oktober US-Zeit GPT-6.1 Terra veröffentlicht, der Modellname in der API lautet gpt-6.1-terra. Es ist der erste Generationswechsel der mittleren Terra-Reihe seit GPT-5.6 Terra im Juli. Im Mittelpunkt stehen zwei Dinge: den Bildschirm verstehen und an Stelle des Menschen den Computer bedienen sowie ein weiteres Absenken des Preises.
Die Standard-API kostet 1 US-Dollar pro Million Input-Token, 0,05 Dollar für gecachte Eingaben und 5 Dollar für den Output. Nach Darstellung von OpenAI ist das 50 Prozent günstiger als sowohl GPT-5.6 Terra als auch GPT-6.1 Sol. Laut dem von Dritten dokumentierten alten Preis kostete GPT-5.6 Terra 2 Dollar für den Input und 12 Dollar für den Output, beim Output beträgt die Senkung also fast sechzig Prozent; Sols Output-Preis liegt bei 10 Dollar, hier ist es tatsächlich eine Halbierung.
Das neue Modell steht ab sofort Nutzern von Plus, Pro, Enterprise und Edu in ChatGPT Work und Codex zur Verfügung, Entwickler können es über die API aufrufen. Kostenlose Nutzer bekommen es diesmal nicht, ihr Standardmodell bleibt GPT-5.6 Luna.
Computerbedienung ist das Hauptgericht dieser Generation
Die von OpenAI genannten Einsatzszenarien sind sehr konkret: eingegangene Rechnungen lesen und die Daten in eine Buchhaltungssoftware übertragen, technische Zeichnungen auswerten, Formulare ausfüllen, Videos schneiden. Gemessen wurde mit dem Agents' Last Exam, dessen Aufgaben unter anderem darin bestehen, Bauzeichnungen in 3D-Modelle umzuwandeln oder einen Animationsfilm Einstellung für Einstellung zu sichten und für das Restaurierungsteam ein Protokoll mit Timecodes zu schreiben.
Das Unternehmen gibt folgende Ergebnisse an: Bei mittlerem Reasoning liegt Terra 15 Prozentpunkte über GPT-5.6 Terra, bei etwa einem Drittel der Kosten; gegenüber dem Flaggschiff GPT-6 Astra ist das Ergebnis gleichwertig, der Preis pro Token beträgt nur ein Zehntel, und Aufgaben werden mehr als dreimal schneller erledigt als mit Astra und GPT-6.1 Sol. Auf OSWorld 2.1 übertrifft Terra mit mittlerem Reasoning bereits das beste Ergebnis von GPT-5.6 Terra.
Beim Programmieren löst Terra auf der höchsten Reasoning-Stufe 50,3 Prozent der Aufgaben in Terminal-Bench 4.0; für die Vorgängergeneration war ein Wert von 21,5 Prozent veröffentlicht worden. OpenAI räumt selbst ein, dass für die komplexesten Programmieraufgaben weiterhin Sol oder Astra empfohlen werden.
Die Rate sachlicher Fehler ist eine weitere große Änderung. In einem von OpenAI selbst erstellten Fragensatz, der gezielt Fehler provozieren soll, sinkt die Fehlerquote bei niedrigem Reasoning von 53,6 auf 16,7 Prozent, auf der höchsten Stufe auf 4,3 Prozent. Zur Sicherheit: Nach dem Preparedness Framework von OpenAI erreicht Terra bei den Cybersicherheitsfähigkeiten die Stufe „Critical“; es gelten die bereits für GPT-6 Astra entwickelten Schutzmaßnahmen, Details stehen in der System Card.
Im Vergleich mit ähnlichen Modellen
Alle genannten Zahlen stammen aus internen Tests von OpenAI. Der unabhängige Anbieter Artificial Analysis hat am selben Tag eigene Ergebnisse veröffentlicht; die Methodik unterscheidet sich, die Richtung ist aber dieselbe:
- Der Intelligence Index liegt auf der höchsten Stufe 6 Punkte über GPT-5.6 Terra, 4 Punkte unter GPT-6.1 Sol und 10 Punkte über GPT-6 Luna;
- die Kosten pro Aufgabe für einen vollständigen Durchlauf des Index betragen rund 0,40 Dollar, bei der Vorgängergeneration waren es 1,40 Dollar;
- im Coding Agent Index erreicht Terra 48 Punkte, Sol 54 und Luna 31;
- die Halluzinationsrate in AA-Omniscience sinkt von 88 auf 38 Prozent, die Genauigkeit steigt zudem um 2 Prozentpunkte.
Artificial Analysis kommt zu dem Schluss, dass niedriges und mittleres Reasoning auf der optimalen Grenze der Kurve „Intelligenz gegen Kosten“ liegen, die übrigen Stufen dahinter. Anders gesagt: Terra lohnt sich am meisten, wenn man große Mengen alltäglicher Aufgaben auf niedriger bis mittlerer Stufe laufen lässt; die höchste Stufe für wenige schwierige Fälle aufzuheben, ergibt wenig Sinn, denn dann ist Sol die bessere Wahl.
Im Vergleich mit der Konkurrenz zieht OpenAI Claude Opus 5.5 von Anthropic heran: Im Agents' Last Exam betragen die Kosten pro Aufgabe bei Terra auf höchster Reasoning-Stufe etwa ein Neuntel von Opus 5.5. Opus 5.5 ist das Flaggschiff von Anthropic, Terra das Mittelklassemodell von OpenAI, die Positionierung ist also nicht gleichwertig. Der Vergleich wirkt eher wie eine Botschaft an Unternehmenskunden: Für Arbeiten wie „die KI klickt mit der Maus“ braucht es nicht das teuerste Modell.
Für Teams, die in Codex und ChatGPT Work bereits Sol nutzen, zeigt sich die direkteste Änderung beim Kontingent. OpenAI gibt an, dass Terra bei gleichem Nutzungskontingent mehr Aufgaben erledigen kann als GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra. Um wie viel mehr, nennt das Unternehmen nicht als Faktor; das wird sich erst zeigen, wenn Nutzer das Modell eine Weile selbst eingesetzt haben.
Quellen: Produktankündigung und System Card von OpenAI, unabhängige Auswertung von Artificial Analysis, CocoLoop, Ifeng Tech; Input-, Cache-Input- und Output-Preis wurden anhand der API-Preisseite von OpenAI geprüft.