26 октября 2026 года OpenAI представила GPT-6.1 Terra. Если работа идёт через программы на экране, а не одним ответом в чате, и под рукой ChatGPT Work, Codex или ключ API, это модель под такой объём.
OpenAI описывает её как быструю модель: подробный разбор картинок, точные действия на экране и более ясный текст. Computer use здесь значит, что модель сама кликает по программам, заполняет поля и правит то, что видит. От GPT-5.6 Terra она заметно сильнее. В примерах рабочего дня: черновик предложения, технический чертёж, форма и монтаж видео.
С 26 октября Terra открыта всем, у кого Plus, Pro, Enterprise или Edu. Стоит она в ChatGPT Work и в Codex. В API имя gpt-6.1-terra. Обычная цена: $1 за миллион входных токенов, $0.05 за миллион кэшированного входа и $5 за миллион выходных. Это наполовину ниже цен GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. В Work и Codex тот же запас плана закрывает больше задач, чем с GPT-5.6 Terra, и заметно больше, чем с GPT-6.1 Sol или GPT-6 Astra.
Свой пример у OpenAI простой. Прочитать входящие счета и внести строки в бухгалтерскую программу. Как раз тот случай, где модель гоняют пачками, а не один раз на сложный кусок кода.
Agents’ Last Exam
Computer use мерили на Agents’ Last Exam. Это набор профессиональных задач. Среди них: по архитектурным чертежам собрать 3D-модель и разобрать анимационный ролик покадрово, с таймкодом для реставрации.
На среднем усилии (medium) Terra набирает на 15 процентных пунктов больше, чем GPT-5.6 Terra, и обходится примерно втрое дешевле. С GPT-6 Astra она идёт вровень, а токен стоит в десять раз меньше. На максимальном усилии (max) токенов на задачу уходит более чем втрое меньше, чем у Claude Opus 5.5, цена токена в четыре раза ниже, и задача выходит примерно в девять раз дешевле. По скорости Terra быстрее и GPT-6 Astra, и GPT-6.1 Sol более чем втрое.
На MMMU-Pro, бенчмарке зрительного рассуждения, Terra обходит GPT-5.6 Terra на любой настройке усиления. До GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol она почти дотягивает, и стоит заметно меньше. Astra в этом посте названа самой сильной моделью OpenAI. Terra рядом по картинке, не по цене.
OSWorld 2.1 проверяет, доводит ли агент многошаговую работу в обычных программах на рабочем столе. Пример снова про чертёж: собрать 3D по техническому рисунку. На medium Terra обходит лучший результат GPT-5.6 Terra, и одна такая задача у неё дешевле.
Ошибки на трудных запросах
На внутреннем наборе запросов, которые специально вытягивают фактическую ошибку, доля ошибок на низком усилии упала с 53,6% у GPT-5.6 Terra до 16,7% у GPT-6.1 Terra. OpenAI называет это почти 37 процентными пунктами. На максимальном усилии доля ошибок снизилась на 18 пунктов, до 4,3%, и встала рядом с GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.
Для кода смотрят Terminal-Bench 4.0. Агент решает задачу из командной строки. Пример из поста: починить страницу, у которой вёрстка прыгает, пока она грузится. На max Terra закрывает 50,3% задач. Опубликованный результат GPT-5.6 Terra был 21,5%. На самом сложном коде OpenAI прямо оставляет GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.
Terminal-Bench-Science 0.1 уже про код в научной задаче. Пример: посчитать деления клеток на видео, где процесс снят кадр за кадром. На max Terra обходит GPT-6.1 Sol и стоит дешевле. До Claude Opus 5.5 ей не хватает меньше пяти пунктов, а по оценке OpenAI задача выходит более чем в пять раз дешевле.
Отметка Critical
По шкале Preparedness Framework Terra доходит до отметки Critical в кибербезопасности. Защиты, которые собрали для GPT-6 Astra, на ней оставили. По оценкам OpenAI, модель чаще остаётся в рамках задачи и честнее говорит, где упёрлась, чем GPT-5.6 Terra. На тестах, где в задачу подсовывают чужую инструкцию (prompt injection), сопротивление сильное. Подробности вынесены в system card.
Если поток один и тот же, счета, формы, правки на экране, Terra под него и собрана: дешевле Sol и Astra, в Work и Codex запас плана растягивается дальше. Если код уже тяжёлый, сами авторы поста советуют Sol или Astra. Агента с доступом к экрану всё равно не стоит сажать на боевую админку: быстрее заполнить форму не значит, что цифру в учёте можно не смотреть.
