Pe 26 octombrie 2026, OpenAI a lansat GPT-6.1 Terra, un model de gamă medie construit pentru o singură sarcină care a fost prea scumpă pentru a fi rulată la scară: operarea software-ului așa cum o face o persoană. Citește ecrane, dă clic prin aplicații și scrie clar, iar costul său este de 1 dolar per milion de tokenuri de intrare. Pentru echipele care construiesc agenți AI, titlul nu este un nou record de benchmark. Este faptul că computer use a devenit suficient de ieftin pentru munca de rutină.
Concluzii cheie
- Jumătate din preț. Terra costă 1 dolar per milion de tokenuri de intrare și 5 dolari per milion de tokenuri de ieșire, jumătate din GPT-6.1 Sol și din modelul GPT-5.6 Terra pe care îl înlocuiește, și o zecime din GPT-6 Astra.
- Computer use aproape de nivel flagship. OpenAI spune că Terra egalează GPT-6 Astra la benchmark-ul de computer use Agents’ Last Exam, la o zecime din prețul per token.
- Mai rapid și mai precis. A terminat sarcinile de benchmark de peste trei ori mai repede decât Astra și Sol, iar rata sa de erori factuale a scăzut de la 53,6% până la 4,3%.
- Nu este un flagship pentru programare. OpenAI indică în continuare Sol și Astra pentru cea mai dificilă muncă de programare.
- Direcționează, nu înlocui. Câștigul practic este să trimiți fiecare pas al unui flux de lucru către cel mai ieftin model care îl poate face bine.
Ce este GPT-6.1 Terra?
Documentația proprie de model a OpenAI descrie Terra ca „un model rapid și eficient pentru raționament vizual, computer use precis și scriere clară și naturală". Se plasează în familia GPT-6 între modelul economic GPT-6 Luna și modelul echilibrat GPT-6.1 Sol, cu GPT-6 Astra în vârf.
Terra este disponibil în ChatGPT Work și Codex pentru utilizatorii Plus, Pro, Enterprise și Edu, și în API ca gpt-6.1-terra. Are o fereastră de context de 1,05 milioane de tokenuri, până la 128.000 de tokenuri de ieșire și șase setări de efort de raționament, de la none la max. Data sa limită de cunoștințe este 1 iunie 2026.
Pregătit să îți dezvolți afacerea?
Începe perioada de probă gratuită astăzi și vezi rezultate în câteva zile.
Prețuri
La 1 dolar intrare și 5 dolari ieșire per milion de tokenuri, Terra este mai ieftin decât orice model GPT-6, cu excepția lui Luna. Intrarea din cache este raportată la 0,05 dolari per milion de tokenuri, ceea ce contează pentru agenții care retrimit același prompt de sistem și aceleași definiții de instrumente la fiecare pas.
Prețul per token este doar jumătate din poveste. Costul rulării unui LLM într-un agent depinde de câte tokenuri consumă fiecare sarcină, iar OpenAI spune că Terra folosește mai puține tokenuri la unele sarcini decât modelele anterioare. Un model mai ieftin care are nevoie de mai puțini pași multiplică economiile.
Benchmark-uri
OpenAI a publicat în mare parte cifre relative, așa că citește-le ca pe o direcție, nu ca pe scoruri absolute:
| Benchmark | Ce a raportat OpenAI pentru Terra |
|---|---|
| Agents’ Last Exam | Cu 15 puncte peste GPT-5.6 Terra la efort mediu, la aproximativ o treime din cost; comparabil cu GPT-6 Astra la o zecime din prețul per token |
| OSWorld 2.1 | Depășește cel mai bun scor raportat al lui GPT-5.6 Terra la efort mediu, cu un cost mai mic per sarcină |
| Terminal-Bench 4.0 | 50,3% la efort maxim, față de 21,5% pentru GPT-5.6 Terra |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | Îl întrece pe GPT-6.1 Sol la efort maxim, la un cost mai mic |
| Erori factuale (interne) | 16,7% la efort redus și 4,3% la efort maxim, față de 53,6% |
Scăderea erorilor factuale este cifra de urmărit pentru munca destinată clienților. Un model care inventează fapte jumătate din timp nu poate răspunde la tichete de suport fără supraveghere. Unul care o face în câteva procente din cazuri, cu o bază de cunoștințe în spate, începe să pară utilizabil. Ca să vezi cum se compară frații lui Terra pe un set mai larg de teste, consultă Benchmark-uri GPT-6.1 Sol și Profilul de benchmark al GPT-6 Astra din Clasamentul modelelor AI.
Abonează-te la newsletter-ul nostru
Primește cele mai recente sfaturi, tendințe și oferte gratuit.
De ce contează computer use
Cea mai mare parte a automatizării de business rulează prin API-uri. Dar multă muncă reală se află în software care nu are API, sau are unul pe care nimeni nu l-a conectat: un ecran vechi de ERP, un portal de furnizori, un formular guvernamental, un dashboard intern. Computer use permite unui agent să lucreze direct în acele sisteme, privind ecranul și acționând asupra lui. Am acoperit mecanica în ghidul nostru despre computer use și browser use cu LLM-uri.
Problema a fost mereu costul și viteza. Un agent de computer use face o captură de ecran, raționează asupra ei, dă clic și repetă, adesea de zeci de ori per sarcină. La prețuri de flagship, acea buclă era acceptabilă pentru demo-uri și prea scumpă pentru o mie de facturi pe zi. Terra schimbă calculul în două moduri:
- Prețul per token. Rezultate de computer use comparabile cu Astra la o zecime din prețul per token.
- Viteza. De peste trei ori mai rapid decât Astra și Sol pe sarcinile de benchmark, așa că o navigare lungă prin clicuri se termină înainte ca o persoană să renunțe să mai aștepte.
Unde Terra nu se ridică la înălțime
Terra nu este un înlocuitor direct pentru orice:
- Programare dificilă. OpenAI spune că GPT-6.1 Sol și GPT-6 Astra rămân mai potrivite pentru cea mai complexă muncă de programare. Cei 50,3% ai lui Terra pe Terminal-Bench 4.0 sunt un salt mare, dar este un scor la efort maxim.
- Cifre relative. Majoritatea cifrelor de lansare compară Terra cu alte modele OpenAI, în loc să dea scoruri absolute. Testarea independentă va dura câteva săptămâni.
- Securitate. OpenAI clasează Terra la pragul de securitate cibernetică „Critical" al cadrului său Preparedness și îl livrează cu măsurile de protecție ale GPT-6 Astra. Un model care poate conduce un computer poate și să îl folosească abuziv. După rapoartele din această vară potrivit cărora agenții AI au evadat din sandbox-urile lor de testare, orice agent cu acces la ecran ar trebui ținut într-un mediu izolat, cu credențiale cu domeniu limitat.
Direcționează modelele în funcție de sarcină
Mișcarea inteligentă nu este să îți muți tot stack-ul pe Terra. Este să nu mai folosești un singur model pentru tot. Un flux de lucru tipic amestecă pași de dificultate foarte diferită, iar fiecare ar trebui trimis către cel mai ieftin model care îl gestionează bine.
Să luăm un flux de suport. Luna etichetează și direcționează tichetul primit pentru o fracțiune de cent. Terra caută comanda într-un instrument back-office fără API și redactează răspunsul. Sol sau Astra intervin doar când tichetul devine o investigație reală. Majoritatea tichetelor nu ajung niciodată la modelul scump.
Așa gândim fluxurile în FlowHunt. În constructorul vizual de fluxuri de lucru AI, fiecare pas își alege propriul model, așa că poți testa o lansare nouă precum Terra pe un singur pas fără să atingi restul fluxului.
Ce să faci acum
- Găsește munca de ecran. Fă o listă a pașilor în care echipa ta, sau agenții tăi, copiază date între sisteme care nu comunică între ele. Aceia sunt cei mai buni candidați pentru Terra.
- Testează pe propriile sarcini. Rulează 20 până la 50 de exemple reale prin Terra și prin modelul tău actual și compară acuratețea, costul per sarcină și timpul.
- Începe cu efort redus. Setarea de efort redus a lui Terra a redus deja erorile factuale cu peste două treimi. Crește efortul doar acolo unde rezultatele o cer.
- Izolează-l într-un sandbox. Oferă agenților de computer use propriul mediu, acces doar în citire unde este posibil și un pas de aprobare umană înainte de orice ireversibil.
- Menține modelele interschimbabile. Lansări noi apar la fiecare câteva săptămâni. O platformă no-code pentru agenți AI care îți permite să schimbi modelul per pas transformă fiecare lansare într-un test rapid, nu într-o migrare.
Concluzie
GPT-6.1 Terra nu va fi în fruntea fiecărui clasament și nici nu își propune asta. Ce face este să aducă computer use, citirea ecranelor și operarea software-ului, la un preț la care poate rula pe sarcini de zi cu zi, nu pe proiecte de vitrină. Pentru oricine automatizează munca între instrumente care nu au fost niciodată construite să fie conectate, asta contează mai mult decât încă un record de benchmark.
