OpenAI hat GPT-6.1 Terra veröffentlicht, die schnelle und günstigere Stufe seines aktuellen Angebots, und was die meisten Entwickler bemerken werden, ist die Rechnung. Die Standardpreise der API liegen bei 1 Dollar pro Million Eingabe-Token, 0,05 Dollar pro Million gecachter Eingabe-Token und 5 Dollar pro Million Ausgabe-Token, laut OpenAI die Hälfte dessen, was GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Sol kosten. Für Teams mit Agenten, die den ganzen Tag Rechnungen lesen, Formulare ausfüllen oder sich durch Desktop-Software klicken, halbiert das den berechenbarsten Posten im Budget.
OpenAI richtet Terra auf Büroarbeit aus: visuelles Schlussfolgern über Zeichnungen und Screenshots, Computerbedienung und klareres Schreiben. Die Benchmarks hat OpenAI selbst ausgewählt. Bei Agents' Last Exam, einer Reihe beruflicher Computeraufgaben, liegt Terra bei mittlerem Aufwand 15 Prozentpunkte über GPT-5.6 Terra, bei etwa einem Drittel der Kosten, und soll GPT-6 Astra zu einem Zehntel des Preises pro Token erreichen. Bei Terminal-Bench 4.0 löst es mit maximalem Aufwand 50,3% der Aufgaben, gegenüber 21,5% beim Vorgänger. In einem internen Satz von Prompts, die Faktenfehler provozieren sollen, sank die Fehlerquote bei niedrigem Aufwand von 53,6% auf 16,7%, bei maximalem Aufwand auf 4,3%.
Beim Vergleich mit Anthropic werden die Aussagen zugespitzt. OpenAI sagt, Terra nutze Token bei maximalem Aufwand mehr als dreimal so effizient wie Claude Opus 5.5 und koste pro Token ein Viertel, was pro Aufgabe etwa 9-mal geringere Kosten ergebe. Unser Testbericht zu Opus 5.5 nennt 4 Dollar pro Million Eingabe-Token und 20 pro Million Ausgabe-Token; der Preisunterschied pro Token ist also echt, die Effizienzhälfte der Aussage beruht allein auf OpenAIs Messung. OpenAI selbst sagt, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra blieben für die schwierigste Programmierarbeit besser, und bei Terminal-Bench-Science sieht es Terra fünf Punkte hinter Opus 5.5, nicht davor.
Terra ist in ChatGPT Work und Codex für Nutzer von Plus, Pro, Enterprise und Edu verfügbar und in der API als gpt-6.1-terra. OpenAI stuft es im Preparedness Framework bei Cybersicherheit auf der Schwelle Critical ein, mit den für GPT-6 Astra gebauten Schutzmaßnahmen. Das sollte wissen, wer es mit weitem Werkzeugzugriff einsetzt.
Offen ist, wie viel vom Fortschritt außerhalb von OpenAIs eigenen Tests bleibt. Mehrere Benchmarks sind intern, die Aufwandsstufen verändern die Ergebnisse stark, und die Kosten pro Aufgabe hängen davon ab, wie viele Token ein Modell verbraucht, was je nach Arbeitslast schwankt. Die Preissenkung ist sicher. Ob Terra für eine bestimmte Aufgabe die günstigere Wahl ist, muss jedes Team an seinen eigenen Aufgaben messen.