GPT-6.1 Terra: OpenAI halbiert den Preis seines Mittelklassemodells und setzt auf Computernutzung
Seit dem 26. Oktober in ChatGPT, Codex und der API verfügbar, kostet GPT-6.1 Terra 1 Dollar pro Million Eingabe-Tokens. Seine Leistungssprünge hat bislang nur OpenAI selbst gemessen.
OpenAI hat am 26. Oktober GPT-6.1 Terra vorgestellt, das neue Modell seiner Mittelklasse zwischen den leistungsstärksten Modellen (GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol) und Anwendungen mit hohem Volumen. Es steht ab sofort Plus-, Pro-, Enterprise- und Edu-Nutzern in ChatGPT Work und Codex zur Verfügung, Entwicklern über die API unter der Kennung gpt-6.1-terra. Amazon hat es am selben Tag auf Bedrock bereitgestellt.
Was sich wirklich ändert: der Preis
Die belastbarste Tatsache dieser Ankündigung betrifft den Preis. Die API berechnet 1 Dollar pro Million Eingabe-Tokens, 0,05 Dollar für zwischengespeicherte Eingaben und 5 Dollar für die Ausgabe. Laut OpenAI liegen diese Standardpreise 50 Prozent unter denen von GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Sol. Nach Angaben von AWS verarbeitet das Modell Text und Bilder, mit einem Fenster von bis zu 1 Million Eingabe-Tokens.
Bei Anwendungen mit hohem Volumen (Rechnungen auslesen, Daten in Fachsoftware erfassen, Agenten mit vielen Arbeitsschritten) bestimmt der Preis pro Token die Rechnung. OpenAI selbst stellt genau diese Art der Büroautomatisierung in den Vordergrund, nicht Spitzenforschung.
Computernutzung und Code: Zahlen aus dem eigenen Haus
OpenAI präsentiert Terra als Modell für die Computernutzung: einen Bildschirm verstehen, Formulare ausfüllen, technische Zeichnungen interpretieren. Bei Agents’ Last Exam, einem Benchmark mit beruflichen Aufgaben, meldet der Anbieter 15 Punkte mehr als GPT-5.6 Terra bei mittlerem Denkaufwand, für etwa ein Drittel der Kosten, und ein mit GPT-6 Astra vergleichbares Niveau zu einem Zehntel von dessen Preis pro Token. Zudem soll Terra Aufgaben mehr als dreimal schneller erledigen als GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol.
Beim Programmieren beansprucht OpenAI 50,3 Prozent gelöste Aufgaben auf Terminal-Bench 4.0 bei maximalem Aufwand, gegenüber 21,5 Prozent für GPT-5.6 Terra. Der Anbieter räumt selbst ein, dass für die komplexesten Programmieraufgaben GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra die bessere Wahl bleiben.
Zur Zuverlässigkeit verweist OpenAI auf einen internen Test mit Anfragen, die gezielt Fehler provozieren sollen: Die Fehlerquote sinke bei geringem Aufwand von 53,6 auf 16,7 Prozent und bei maximalem Aufwand auf 4,3 Prozent. Da dieser Test nicht öffentlich ist, lässt er sich nicht nachvollziehen.
Die Grenzen
Alle Leistungswerte stammen von OpenAI, mit eigenen Einstellungen. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung lag keine unabhängige Messung vor. Die Kostenvergleiche mit Claude Opus 5.5 („etwa neunmal günstiger pro Aufgabe“ bei maximalem Aufwand) hängen von der Zahl der verbrauchten Tokens ab, also von der gewählten Aufgabe. Schließlich erreicht das Modell laut OpenAI die Cybersicherheitsschwelle „Critical“ seines Preparedness Framework und behält die für GPT-6 Astra entwickelten Schutzmaßnahmen bei: ein Fähigkeitsniveau mit Sicherheitsvorkehrungen, die manche Anfragen zur IT-Sicherheit ablehnen dürften.
Unsere Einschätzung
Die Preissenkung ist konkret und in der Preisliste nachprüfbar; die Leistungssprünge müssen dagegen erst von Dritten bestätigt werden. Für Büroautomatisierung mit hohem Volumen lohnt sich ein sofortiger Test gegen den Vorgänger. Für komplexen Code verweist OpenAI selbst auf seine teureren Modelle: Terra wird nicht als das beste, sondern als das wirtschaftlichste Modell positioniert.
Quellen
- OpenAI — Introducing GPT-6.1 Terra Primärquelle
- AWS — OpenAI GPT-6.1 Terra is now generally available on Amazon Bedrock Primärquelle — Verfügbarkeitsdatum und Kontextfenster
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