GPT-6.1 Terra: Neuerungen, Benchmarks und Vergleich mit Sol

GPT-6.1 Terra ist OpenAIs schnelles, effizientes Modell der Mittelklasse, am 26. Oktober 2026 als gpt-6.1-terra veröffentlicht. Der API-Preis liegt bei $1 pro Million Eingabe-Tokens und $5 pro Million Ausgabe-Tokens — die Hälfte von GPT-6.1 Sol, unter den $2 und $12 von GPT-5.6 Terra —, und OpenAI meldet große Fortschritte gegenüber GPT-5.6 Terra bei Computer-Nutzung, Programmierung und Faktenzuverlässigkeit. Für die komplexeste Programmierung verweist OpenAI weiter auf Sol und Astra.

Kurze Antwort

• Modell: gpt-6.1-terra, veröffentlicht am 26. Oktober 2026, laut OpenAIs API-Changelog.
• Preis: $1 Eingabe, $0.05 gecachte Eingabe und $5 Ausgabe pro 1M Tokens, laut OpenAIs Terra-Modellseite, geprüft am 27. Oktober 2026.
• Grenzen: Kontext von 1,050,000 Tokens, maximal 128,000 Ausgabe-Tokens, Text und Bilder rein, Text raus.
• Am besten für: visuelles Schlussfolgern, präzise Computer-Nutzung und klares, natürliches Schreiben, in OpenAIs Worten, dazu Massenarbeit wie Rechnungen lesen und deren Angaben in die Buchhaltung tippen.
• Wo: die API, ChatGPT Work und Codex für Plus, Pro, Enterprise und Edu sowie GitHub Copilot.

Was ist GPT-6.1 Terra?

OpenAIs GPT-6-Leitfaden setzt Terra auf den dritten Platz einer Reihe aus vier Modellen. Astra ist die oberste Stufe, „für die anspruchsvollste Denkarbeit, Programmierung und professionelle Arbeit“. Sol ist die ausgeglichene Stufe, nahe Astra zu geringeren Kosten. Terra ist die schnelle und effiziente Stufe, gebaut für visuelles Schlussfolgern, präzise Computer-Nutzung und klares, natürliches Schreiben. Luna ist die schnellste und günstigste, für klar umrissene Massenaufgaben.

Der Startbeitrag nennt Angebotsentwürfe, das Lesen technischer Zeichnungen, das Ausfüllen von Formularen und Videoschnitt als Arbeiten, die Terra übernimmt (Ankündigung). Die Standardpreise liegen bei der Hälfte der $2 und $10 von GPT-6.1 Sol und unter den $2 und $12 von GPT-5.6 Terra.

Standardpreise in US-Dollar pro 1M Tokens aus OpenAIs Modellseiten für Terra, Sol, GPT-5.6 Terra, Astra und Luna, geprüft am 27. Oktober 2026.

Lange Prompts kosten mehr. Oberhalb von 272K Eingabe-Tokens berechnet Terra für die ganze Anfrage $2 Eingabe, $0.10 gecachte Eingabe und $7.50 Ausgabe. Batch und Flex kosten 50% weniger als Standard, der Fast-Modus doppelt so viel (Modellseite).

Was ist neu gegenüber GPT-5.6 Terra?

Der Preis ist die Schlagzeile: Die Eingabe halbiert sich, die Ausgabe sinkt um 58%, und ein Cache-Lesezugriff kostet ein Viertel von vorher. Kontext und Ausgabegrenze bleiben, wo sie waren, bestehende Prompts behalten also ihre Form. Der Wissensstand rückt um dreieinhalb Monate nach vorn, auf den 1. Juni 2026 (Terra, GPT-5.6 Terra).

Die Faktenzuverlässigkeit bewegt sich ebenfalls. Laut OpenAI sank die Fehlerquote bei seinem internen Satz fehlerauslösender Prompts von 53.6% mit GPT-5.6 Terra bei low effort auf 16.7% mit Terra, fast 37 Prozentpunkte weniger. Bei max effort liegt sie bei 4.3%, 18 Punkte niedriger, und erreicht fast GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol (Ankündigung). In ChatGPT Work und Codex deckt dasselbe Nutzungskontingent laut OpenAI jetzt mehr Aufgaben ab als mit GPT-5.6 Terra.

Benchmarks von GPT-6.1 Terra

OpenAI veröffentlicht seine Ergebnisse im Startbeitrag als Text, die Diagramme auf der Seite sind Bilder. Das sind OpenAIs Zahlen aus OpenAIs Testaufbauten; wir haben Terra nicht selbst laufen lassen.

• Agents' Last Exam (Aufwand: medium): 15 Punkte über GPT-5.6 Terra bei etwa einem Drittel der Kosten; gleichauf mit GPT-6 Astra zu einem Zehntel seines Tokenpreises.
• Agents' Last Exam (Aufwand: max): Über 3-mal token-effizienter als Claude Opus 5.5, ein Viertel seines Tokenpreises, etwa 9-mal geringere Kosten pro Aufgabe.
• OSWorld 2.1 (Aufwand: medium): Über GPT-5.6 Terras bestem Wert zu einem Bruchteil der Kosten pro Aufgabe.
• MMMU-Pro (Aufwand: alle): Schlägt GPT-5.6 Terra in jeder Einstellung; fast gleichauf mit GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol.
• Terminal-Bench 4.0 (Aufwand: max): 50.3% gegenüber 21.5% bei GPT-5.6 Terra.
• Terminal-Bench-Science 0.1 (Aufwand: max): Über GPT-6.1 Sol zu geringeren Kosten; 5 Punkte von Claude Opus 5.5 entfernt bei unter einem Fünftel der geschätzten Kosten.
• Fehlerauslösende Prompts (Aufwand: low): Fehlerquote 16.7%, vorher 53.6%.

OpenAI sagt außerdem, Terra erledige die Aufgaben von Agents' Last Exam über dreimal schneller als GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol, und für die komplexesten Programmieraufgaben blieben Sol und Astra die bessere Wahl. Der letzte Satz ist der, um den man planen sollte: Der Preisnachlass kauft Durchsatz, und die härteste Arbeit bleibt bei der Spitze der Reihe.

Unabhängige Messungen

Artificial Analysis hat Terra bei max effort mit 48 auf seinem Intelligence Index (Intelligenzindex) gemessen, vier Punkte unter GPT-6.1 Sol mit 52. Auf seinem Coding Agent Index (Index für Coding-Agenten) wird der Abstand größer, 48 gegen 54, mit GPT-6 Luna bei 31. Die Ausgabegeschwindigkeit lag bei 90.9 Tokens pro Sekunde für Terra gegenüber 69.4 für Sol, die Kosten pro Aufgabe bei etwa $0.40 gegenüber $1.40 für GPT-5.6 Terra in seinen Auswertungen. In seinem Halluzinationstest riet Terra in 38% der Fälle, in denen es die Antwort nicht wusste, gegenüber 88% bei GPT-5.6 Terra (Terra-Seite, Sol-Seite, Analyse zum Start, geprüft am 27. Oktober 2026).

GitHub, das Terra am selben Tag in Copilot auslieferte, sagt, in eigenen frühen Tests habe Terra deutlich mehr Terminal- und C#-Aufgaben gelöst als GPT-5.6 Terra. Zahlen nannte GitHub zu dieser Aussage nicht (GitHub-Changelog).

GPT-6.1 Terra gegen GPT-6.1 Sol

Die beiden Modelle teilen Kontext, Ausgabegrenze und Eingabeformat. Sie unterscheiden sich bei Preis, Aufwandsbereich, Wissensstand und gemessener Intelligenz.

Nehmen Sie Terra für viel Bildarbeit, Computer-Nutzung und Schreibarbeit, wo der halbe Preis zählt. Nehmen Sie Sol für die härteste Programmierung, wie OpenAI selbst rät (Ankündigung).

Einen Vergleich Aufgabe für Aufgabe finden Sie unter GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol: Benchmarks, Tempo und welches Modell wann.

Wo können Sie GPT-6.1 Terra nutzen?

• OpenAI API: gpt-6.1-terra läuft über Chat Completions, die Responses API oder Batch. Tool-Aufrufe, auch Computer-Nutzung, brauchen die Responses API (Modellseite).
• ChatGPT Work und Codex: Nutzer von Plus, Pro, Enterprise und Edu ab dem Starttag (Ankündigung).
• GitHub Copilot: ab dem 26. Oktober 2026 allgemein verfügbar für Copilot Pro, Pro+, Max, Business und Enterprise, abgerechnet zum Listenpreis des Anbieters (GitHub-Changelog).
• OmniaKey: OmniaKey bietet GPT-6.1 Terra noch nicht an (geprüft am 27. Oktober 2026); GPT-6.1 Sol ist heute verfügbar, im selben Format wie die OpenAI API.

Häufige Fragen

Ist GPT-6.1 Terra besser als GPT-6.1 Sol?

Insgesamt nicht. OpenAI behält Sol für die härteste Programmierung, und Artificial Analysis bewertet Sol mit 52 gegen Terras 48 auf seinem Intelligence Index. Terra gewinnt beim Preis mit der Hälfte von Sols Tokenpreis und bei Terminal-Bench-Science 0.1, wo OpenAI Terra über Sol bei geringeren Kosten meldet.

Schlägt ein Terra mit high effort einen Sol mit low effort?

Ein Leser von Hacker News fragte das am Starttag, und OpenAI veröffentlicht keinen direkten Vergleich mit gemischten Aufwandsstufen. Terras Tokenpreis ist halb so hoch wie Sols, doch die Kosten pro Aufgabe hängen davon ab, wie viele Tokens jede Stufe verbraucht. Lassen Sie beide auf ein paar eigenen Aufgaben laufen und vergleichen Sie fertige Arbeit pro Dollar.

Kann GPT-6.1 Terra Bilder lesen oder Videos erzeugen?

Es liest Text und Bilder und antwortet in Text; OpenAIs Modellseite führt Audio und Video als nicht unterstützt (Terra-Modellseite). Die Rede vom Videoschnitt im Startbeitrag beschreibt, wie Terra Videosoftware über Computer-Nutzung bedient, mit Text rein und Text raus.

Ist GPT-6.1 Terra für Sicherheitsarbeit geeignet?

OpenAI sagt, Terra erreiche im Preparedness Framework die Stufe Critical für Cybersicherheit und behalte die Schutzmaßnahmen, die für GPT-6 Astra gebaut wurden (Ankündigung). Die Details stehen im System Card, der von dort verlinkt ist.

Änderungsprotokoll

• 27. Oktober 2026: erste Fassung, mit OpenAIs Ankündigung vom 26. Oktober und den Modellseiten.