GPT-6.1 Terra halbiert den API-Preis von OpenAIs Mittelklasse

OpenAI hat am 26. Oktober 2026 GPT-6.1 Terra veröffentlicht, ein Modell der mittleren Preisklasse. Es kostet 1 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 5 US-Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist halb so viel wie bei GPT-5.6 Terra, dem Modell, das es ersetzt. Das neue Modell bringt außerdem Computer Use mit, sodass Agenten auf OpenAIs günstigerer Stufe jetzt direkt einen Bildschirm bedienen können.

Ein Token ist ein kleines Stück Text, ungefähr ein Teil eines Wortes. API-Preise werden pro Million Tokens angegeben.

Wo Terra in OpenAIs Modellreihe steht

OpenAI verkauft Modelle in vier Stufen. 9to5Mac nennt sie Luna, Terra, Sol und Astra, wobei Terra in der Mitte liegt. Terra fehlte, als OpenAI im September 2026 GPT-6 Sol und Luna auslieferte. Diese Veröffentlichung bringt die mittlere Stufe deshalb auf den neuesten Stand.

Die wichtigsten Fakten aus den drei Berichten:

Detail	GPT-6.1 Terra
Modellname in der API	gpt-6.1-terra
Eingabepreis	1 US-Dollar pro Million Tokens
Ausgabepreis	5 US-Dollar pro Million Tokens
Ersetzt	GPT-5.6 Terra
Zugang in ChatGPT	Plus, Pro, Enterprise und Edu, in ChatGPT Work
Weiterer Zugang	Codex und die API

Alle drei Medien beziffern die Senkung auf 50 Prozent gegenüber GPT-5.6 Terra. BleepingComputer schreibt außerdem, es sei 50 Prozent günstiger als GPT-6.1 Sol. Die beiden anderen ziehen diesen Vergleich nicht.

Was Computer Use hinzufügt

Computer Use bedeutet, dass das Modell lesen kann, was auf einem Bildschirm steht, und dass es klicken, tippen und zwischen Apps wechseln kann. The Next Web berichtet, dass Terra das jetzt kann. Es liest auch Bilder besser und macht zum Beispiel aus Architekturzeichnungen 3D-Modelle.

OpenAIs eigene Beschreibung, wie BleepingComputer sie zitiert, nennt es „ein schnelles, effizientes Modell, das detailliertes visuelles Schlussfolgern und präzise Computersteuerung vereint“. The Next Web ergänzt, dass Terra eher bei der zugewiesenen Aufgabe bleibt und eher sagt, was es nicht kann.

OpenAIs Benchmark-Angaben

Alle folgenden Zahlen stammen von OpenAI. BleepingComputer schreibt, es habe sie nicht überprüft.

Test	GPT-5.6 Terra	GPT-6.1 Terra
Terminal-Bench 4.0, maximaler Aufwand	21,5 %	50,3 %
Interne Fehlerquote, niedriger Aufwand	53,6 %	16,7 %
Interne Fehlerquote, maximaler Aufwand	nicht angegeben	4,3 %

Terminal-Bench misst, wie viele Coding-Aufgaben auf der Kommandozeile ein Modell erledigt. Der Fehlerquoten-Test ist ein interner Satz von Prompts bei OpenAI, der Modelle dazu bringen soll, falsche Fakten zu nennen. Bei maximalem Aufwand sank die Fehlerquote um 18 Prozentpunkte.

Bei Agents' Last Exam mit mittlerem Aufwand meldet BleepingComputer ein Plus von 15 Punkten gegenüber GPT-5.6 Terra, bei etwa einem Drittel der Kosten. OpenAI sagt außerdem, Terra erledige Aufgaben mehr als dreimal so schnell wie GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol. „Es liegt sogar gleichauf mit GPT-6 Astra, zu nur einem Zehntel seines Preises pro Token“, sagt OpenAI.

Laut BleepingComputer und The Next Web empfiehlt OpenAI für die schwierigste Coding-Arbeit weiterhin Sol oder Astra.

Die Sicherheitseinstufung

The Next Web berichtet, dass OpenAI Terra in seinem Preparedness Framework bei den Cybersecurity-Fähigkeiten als „Critical“ einstuft. Das ist dieselbe Stufe, die GPT-6 Astra als erstes Modell erreichte, und Terra wird mit denselben Schutzmaßnahmen ausgeliefert. Die Veröffentlichung folgt auf OpenAIs Entscheidung im vergangenen Monat, GPT-6.1 Astra auf Eis zu legen, nachdem es interne Sicherheitstests nicht bestanden hatte.

Was das für Entwickler bedeutet

Terra ist jetzt die naheliegende Standardwahl für Arbeit mit hohem Volumen, die OpenAIs Spitzenmodelle nicht braucht.

• Wechseln Sie den Modellnamen und lassen Sie Ihre Evals neu laufen. Ersetzen Sie Aufrufe von GPT-5.6 Terra bei einer Stichprobe echten Traffics durch gpt-6.1-terra. Vergleichen Sie die Qualität, bevor Sie alles umstellen.
• Prüfen Sie Ihr Budget neu. Bei 1 und 5 US-Dollar pro Million Tokens kostet dieselbe Arbeitslast halb so viel wie mit GPT-5.6 Terra.
• Testen Sie Computer Use zuerst bei günstigen Aufgaben. Formulare ausfüllen, Daten eingeben und von App zu App kopieren sind gute Tests. Lassen Sie alles, was Geld oder Nachrichten verschickt, weiter von einem Menschen prüfen.
• Behalten Sie Sol oder Astra für schwierigen Code. OpenAI sagt selbst, dass die größeren Modelle bei den komplexesten Coding-Aufgaben weiterhin vorn liegen.
• Rechnen Sie mit Cyber-Schutzmaßnahmen. Eine Einstufung als „Critical“ bedeutet, dass sicherheitsbezogene Anfragen auf dieselben Grenzen stoßen können wie bei Astra. Testen Sie jedes Sicherheitswerkzeug, bevor Sie sich darauf verlassen.

Die Benchmark-Gewinne sind groß, aber von OpenAI selbst gemeldet. Achten Sie in den kommenden Wochen auf unabhängige Ergebnisse bei Terminal-Bench und bei Agenten-Tests.