Oleksandr Kuzmenko, РедакторОпубліковано 4 хв читанняЗа участі AI · перевірено редактором
Чому це важливо
Ви можете скоротити витрати на API для агентів комп'ютерного керування та комп'ютерного зору приблизно вдвічі порівняно з Sol.
TL;DR
- 01GPT-6.1 Terra коштує $1/$5 за мільйон токенів, що зменшує витрати на API майже на 50% порівняно з Sol.
- 02Оптимізована для десктопної автоматизації, керування інтерфейсом та технічного листування на високій швидкості.
- 03Слугує компромісом середнього рівня, коли Luna бракує точності, а Sol надто дорога для частих викликів.
Ключові факти
- Вартість вхідних токенів
- $1.00 за 1M токенів
- Вартість вихідних токенів
- $5.00 за 1M токенів
- Різниця в ціні проти Sol / GPT-5.6 Terra
- Зниження на ~50%
- Аналог у лінійках конкурентів
- Рівень Anthropic Claude Sonnet
Позиціювання та вартість токенів
OpenAI випустила GPT-6.1 Terra як збалансовану альтернативу GPT-6.1 Sol та GPT-6 Luna. Модель оцінена в $1 за мільйон вхідних токенів та $5 за мільйон вихідних, що майже вдвічі дешевше за GPT-5.6 Terra та GPT-6.1 Sol, але приблизно вдесятеро дорожче за полегшену GPT-6 Luna.
Сильні сторони: Computer Use та технічна комунікація
Модель адаптована для робочих процесів: навігації інтерфейсом, аналізу креслень, редагування відео та заповнення форм. За даними розробника OpenAI Теда Сандерса, Terra зрівнялася з Sol та Astra у завданнях керування комп'ютером і комп'ютерного зору за вищої швидкості генерації, перевершуючи їх у чіткості технічного письма.
Компроміси та перехід в API
Попри переваги у швидкості та ціні для десктопних агентів, Terra поступається Sol у глибокому неструктурованому аналізі. Розробникам агентських систем варто протестувати Terra у сценаріях із частим аналізом скріншотів і викликами інструментів, де вхідні токени становлять основу бюджету.
Спробуй за 2 хвилини
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-terra",
messages=[
{"role": "user", "content": "Analyze this UI interaction sequence and output next actions."}
]
)python
✓ Коли використовувати
- Створення агентів автоматизації інтерфейсів, скрапінгу або комп'ютерного керування.
- Генерація технічної документації та обробка форм за обмеженого бюджету на Sol.
- Сценарії, де вичерпуються ліміти або бюджет на топові моделі.
✕ Коли НЕ варто
- Складні багатоетапні математичні міркування, де Sol або Astra значно точніші.
- Масова проста класифікація тексту, де Luna коштує вдесятеро дешевше.
Що зробити сьогодні
- Протестуйте агентів керування інтерфейсом і парсингу скріншотів на моделі gpt-6.1-terra для оцінки економії.
- Перевірте витрати токенів у повторюваних пайплайнах на Sol та оцініть доцільність переходу на Terra.