GPT-6.1 Terra: koszty i wybór modelu w FinOps
Zaktualizowano October 27, 2026 · pierwsza publikacja October 27, 2026
OpenAI udostępniło GPT-6.1 Terra 26 października 2026 r. Standardowa cena API wynosi $1 za milion tokenów wejściowych i $5 za milion wyjściowych. To mniej niż w GPT-5.6 Terra, lecz o migracji powinien decydować koszt skutecznie ukończonego zadania, obejmujący ponowienia, narzędzia i pracę człowieka.
Ceny i porównanie
Stawki Standard za milion tokenów według cennika OpenAI:
| Model | Wejście | Wyjście | Zastosowanie do sprawdzenia |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | $2 | $12 | Poprzedni punkt odniesienia |
| GPT-6.1 Terra | $1 | $5 | Ekrany, obrazy i działania w aplikacjach |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $10 | Złożone procesy i programowanie |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | Proste zadania na dużą skalę |
| GPT-6 Astra | $10 | $50 | Najtrudniejsze przypadki |
Przy milionie zadań po 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych, bez cache, sam koszt tokenów to $8,000 w GPT-5.6 Terra, $3,500 w GPT-6.1 Terra, $350 w Luna, $7,000 w Sol i $35,000 w Astra. Nowy Terra obniża ten koszt o 56.25%. Obliczenie pomija narzędzia, ponowienia, kontrolę człowieka i infrastrukturę.
Co zmienia rachunek
Dla gpt-6.1-terra odczyt wejścia z cache kosztuje $0.05 za milion tokenów. Zapis kosztuje $1.25 przy 30 minutach przechowywania lub $2.50 przy 12 godzinach. Batch i Flex kosztują połowę stawki Standard, a Fast dwa razy tyle. Po przekroczeniu 272 000 tokenów wejściowych cała prośba jest rozliczana według stawek 2 razy wyższych dla wejścia i cache oraz 1.5 raza wyższych dla wyjścia. Dostępne punkty końcowe regionalne lub FedRAMP dodają 10%. Opis modelu API podaje okno kontekstu 1.05 mln tokenów, maksymalnie 128 000 tokenów wyjściowych i granicę wiedzy 1 czerwca 2026 r. Model przyjmuje obrazy, ale nie audio ani wideo. Poziomy rozumowania to none, low, medium (domyślny), high, xhigh i max.
Na tle innych aktualizacji
Astra pojawił się 3 września, Sol i Luna 22 września, GPT-6.1 Sol 29 września, a Terra 26 października. Astra służy najtrudniejszym pracom, Sol bardziej złożonym procesom, Luna tanim zadaniom o dużej skali, a Terra pracy z obrazem i ekranem. W komunikacie OpenAI podaje przewagę 15 punktów procentowych nad GPT-5.6 Terra w Agents' Last Exam przy poziomie medium i około jednej trzeciej kosztu; spadek błędów rzeczowych z 53.6% do 16.7% przy low; oraz wynik 50.3% wobec 21.5% w Terminal-Bench 4.0 przy max. To opublikowane wyniki dostawcy, nie gwarancja dla własnego procesu.
W finansach należy odtworzyć te same przypadki przy identycznych uprawnieniach, zapisać tokeny, wywołania narzędzi, błędy i udział człowieka, a następnie porównać koszt zaakceptowanego wyniku. Płatności i zmiany rachunków dostawców powinny wymagać zatwierdzenia przez człowieka.
Powiązane
- Model kosztowy GPT-6 Sol
- Model kosztowy GPT-6 Luna
- Pomiar kosztu zadania
- Kontrola kosztów procesów agentowych
Chcesz zastosować to w swoim stosie? Przynieś faktury dostawców, logi bramy i najważniejsze przepływy pracy; wskażemy czynniki kosztów i ścieżkę oszczędności. Umów bezpłatny audyt →