Anmerkung des Autors: Dieser Artikel vergleicht die Spezifikationen, Preise, unabhängigen Bewertungen und offiziellen Benchmarks von GPT-6.1 Terra und GPT-5.6 Terra. Außerdem erfahren Sie, woran Sie erkennen, ob sich ein Wechsel lohnt, und erhalten eine Checkliste für die Migration.
GPT-6.1 Terra ist nicht einfach „eine Stufe leistungsfähiger“. Die Veränderungen lassen sich so zusammenfassen: Das Kontextfenster bleibt gleich, der Preis halbiert sich, der Intelligenzwert steigt von 42 auf 48, aber die Ausgabegeschwindigkeit sinkt von 135 t/s auf 91 t/s. Die Spezifikationen der beiden Generationen sind nahezu identisch – verändert hat sich vor allem das Preis-Leistungs-Verhältnis.
Das ist keine abwägende Analyse nach dem Motto „beide haben ihre Vorzüge“. In diesem Artikel sind die Daten nach Quellen getrennt: Angaben zu Parametern und Preisen stammen von den offiziellen OpenAI-Modellseiten, die unabhängigen Bewertungen von Artificial Analysis und Informationen zu Leistungsverbesserungen aus dem offiziellen Veröffentlichungsblog. Jede Tabelle nennt ihre Quelle. Herstellerangaben und unabhängige Messwerte werden nicht vermischt.
Der zentrale Nutzen: Nach der Lektüre können Sie einschätzen, ob sich der Wechsel von GPT-5.6 Terra zu GPT-6.1 Terra für Ihr Unternehmen lohnt. Außerdem erfahren Sie, welche Anpassungen bei der Migration nötig sind und was Sie anschließend testen sollten.
Die wichtigsten Unterschiede zwischen GPT-6.1 Terra und GPT-5.6 Terra: Spezifikationen und Preise
Werfen wir zunächst einen Blick auf die technischen Daten. Die Angaben in der folgenden Tabelle stammen von den offiziellen Modell- und Preisseiten von OpenAI (abgerufen am 27.10.2026). Alle Preise sind in US-Dollar pro einer Million Tokens angegeben.
| Merkmal | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra | Änderung |
|---|---|---|---|
| Modell-ID | gpt-5.6-terra |
gpt-6.1-terra |
Nur umbenannt |
| Kontextfenster | 1.050.000 | 1.050.000 | Unverändert |
| Maximale Eingabe pro Anfrage | 922.000 | 922.000 | Unverändert |
| Maximale Ausgabe | 128.000 | 128.000 | Unverändert |
| Wissensstand bis | 16.02.2026 | 01.06.2026 | Um etwa dreieinhalb Monate erweitert |
| Eingabemodalitäten | Text + Bild | Text + Bild | Unverändert |
Reasoning-Stufen reasoning.effort |
none / low / medium / high / xhigh / max | none / low / medium / high / xhigh / max | Unverändert |
| Eingabe | $2.00 | $1.00 | -50 % |
| Ausgabe | $12.00 | $5.00 | ca. -58 % |
| Lesen aus dem Cache | $0.20 | $0.05 | -75 % |
| Schreiben in den Cache | Kein separater Preis; Abrechnung zum 1,25-Fachen des Eingabepreises (also $2.50) | 30 Minuten: $1.25 / 12 Stunden: $2.50 | Kurzfristiges Schreiben halb so teuer |
Aus der Tabelle lässt sich direkt ein Schluss ziehen: GPT-6.1 Terra bietet keine höhere Kapazität. Kontextfenster, Eingabe- und Ausgabelimit, Modalitäten sowie Reasoning-Stufen wurden vollständig von der Vorgängerversion übernommen. Geändert haben sich lediglich die vier Preiskomponenten und der Wissensstand. Laut OpenAI ist der reguläre API-Preis von GPT-6.1 Terra um 50 % niedriger als der von GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Sol.
Die Änderung beim Schreiben in den Cache verdient eine gesonderte Erwähnung. Bei der Vorgängerversion gab es keinen eigenen Schreibpreis; abgerechnet wurde zum 1,25-Fachen des Eingabepreises. GPT-6.1 Terra staffelt die Kosten nun nach der Speicherdauer: $1.25 für 30 Minuten und $2.50 für 12 Stunden. Wenn der Cache nur eine Sitzung überdauern muss, reicht die 30-Minuten-Option aus.
Abbildung 1: Die Preiskarten für vier Modelle aus dem Vorstellungsvideo von OpenAI. Von oben nach unten sind die Preise für Eingabe, Lesen aus dem Cache und Ausgabe aufgeführt. Terra liegt zwischen Sol und Luna: Es ist halb so teuer wie Sol und zehnmal so teuer wie Luna. Quelle: offizieller Beitrag von OpenAI (26.10.2026).
GPT-6.1 Terra: gestaffelte Preise für lange Kontexte
Beide Generationen haben Aufpreise für lange Kontexte. Die Auslösebedingung ist dieselbe: Überschreitet die Eingabe einer einzelnen Anfrage 272K Tokens, wird die gesamte Anfrage zum Tarif der zweiten Stufe abgerechnet – nicht nur der darüber hinausgehende Anteil.
Bei GPT-5.6 Terra wird die Eingabe mit dem Faktor 2 und die Ausgabe mit dem Faktor 1,5 berechnet. Umgerechnet entspricht das etwa $4.00 für die Eingabe und $18.00 für die Ausgabe. GPT-6.1 Terra übernimmt dieselben Multiplikatoren. In der zweiten Stufe liegen die Preise bei $2.00 für die Eingabe, $7.50 für die Ausgabe und $0.10 für das Lesen aus dem Cache. Das bedeutet: Selbst bei langen Kontexten beträgt der Preis pro Einheit der neuen Generation weiterhin nur etwa die Hälfte des Preises der Vorgängergeneration.
Außerdem kosten Batch- und Flex-Modus bei beiden Generationen jeweils die Hälfte, während der Fast-Modus jeweils das Doppelte kostet. An diesen Regeln hat sich nichts geändert.
🎯 Plattformhinweis: Stand 2026-10-27 ist
gpt-6.1-solbereits auf APIYI apiyi.com verfügbar.gpt-6.1-terrawerden wir heute auf der Plattform bereitstellen. Bei den bereits verfügbaren Modellen derselben Generation stimmen die Preise für Eingabe, Ausgabe, Lesen aus dem Cache und Schreiben in den Cache jeweils mit denen auf der offiziellen OpenAI-Website überein. Maßgeblich sind die Modellliste und Preise auf der Plattform. Dieser Artikel enthält keine Preisangaben für Terra auf der Plattform.
GPT-6.1 Terra im Leistungsvergleich: unabhängige Drittanbieter-Benchmarks vs. Herstellerangaben
Dieser Abschnitt ist in zwei Bereiche gegliedert, denn die beiden Datentypen sind unterschiedlich zuverlässig. Unabhängige Drittanbieter-Benchmarks werden von externen Organisationen nach einheitlichen Methoden durchgeführt und lassen sich daher direkt miteinander vergleichen. Herstellerangaben zu Benchmarks stammen dagegen von den Anbietern selbst: Sie entscheiden, welche Tests sie auswählen und wie sie diese konfigurieren. Diese Zahlen wurden bisher nicht unabhängig reproduziert.
Unabhängige Drittanbieter-Benchmarks: Artificial Analysis
Die Daten in der folgenden Tabelle stammen von Artificial Analysis (abgerufen am 27.10.2026). Der Intelligence Index ist ein zusammengefasster Intelligenzwert. Die Kosten pro Aufgabe geben an, wie viel die durchschnittliche Durchführung einer Aufgabe aus dem Testsatz kostet.
| Modell | Intelligence Index | Gesamtrang | Kosten pro Aufgabe | Ausgabegeschwindigkeit |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 48 | Platz 25 von 221 | $0.40 | 91 t/s |
| GPT-5.6 Terra | 42 | Platz 53 | $1.40 | 135.4 t/s |
| GPT-6.1 Sol | 52 | Platz 13 | $0.72 | 69.4 t/s |
| GPT-6 Astra | 53 | Platz 8 | $3.26 | 67.8 t/s |
| Claude Opus 5.5 (Max) | 58 | Platz 1 | $5.98 | — |
Der Index von GPT-6.1 Terra liegt je nach Reasoning-Stufe bei: Ohne Reasoning 33, Low 36, Medium 41, High 44, Xhigh 45 und Max 48. Daran wird deutlich, dass die Medium-Stufe mit 41 Punkten bereits nahe an den 42 Punkten der höchsten Stufe der Vorgängergeneration liegt.
Die Tabelle lässt sich in drei Punkten zusammenfassen. Erstens liegt GPT-6.1 Terra 6 Punkte über der Vorgängergeneration, während die Kosten pro Aufgabe auf etwa ein Drittel sinken – das Preis-Leistungs-Verhältnis verbessert sich also deutlich. Zweitens liegt das Modell weiterhin 4 Punkte hinter GPT-6.1 Sol und 10 Punkte hinter dem Spitzenreiter Claude Opus 5.5. Seine Positionierung lautet nach wie vor „leistungsfähig und günstig“, nicht „das stärkste Modell“. Drittens sinkt die Ausgabegeschwindigkeit von 135.4 t/s auf 91 t/s. Das ist der Preis für stärkeres Reasoning. Darauf gehen wir später im Abschnitt „Wann sich der Wechsel nicht lohnt“ noch näher ein.
Offizielle Selbstauskunft: Benchmarks aus dem Veröffentlichungsblog
Die Daten in der folgenden Tabelle stammen aus dem offiziellen Veröffentlichungsblog von OpenAI (26.10.2026). Es handelt sich ausschließlich um Herstellerangaben, die nicht unabhängig reproduziert wurden.
| Benchmark | Testinhalt | Offizielles Fazit |
|---|---|---|
| Agents‘ Last Exam | Professionelle Computerbedienung | Die Stufe „medium“ liegt 15 Prozentpunkte über GPT-5.6 Terra und kostet etwa ein Drittel. Mit GPT-6 Astra liegt sie gleichauf, kostet pro Einheit aber etwa ein Zehntel |
| MMMU-Pro | Visuelles Schlussfolgern | In allen Reasoning-Stufen besser als GPT-5.6 Terra und nahe an GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol |
| OSWorld 2.1 | Mehrstufige Desktop-Aufgaben | Die Stufe „medium“ übertrifft den Bestwert von GPT-5.6 Terra. Die Kosten pro Aufgabe betragen nur einen Bruchteil davon |
| Interner Benchmark zur Faktentreue | Anteil fehlerhafter Antworten | Niedrige Reasoning-Stufe: 53,6 % → 16,7 %; bei der Stufe „max“ Rückgang um 18 Prozentpunkte auf 4,3 % |
| Terminal-Bench 4.0 | Programmieren über die Kommandozeile | Die Stufe „max“ erreicht 50,3 % und liegt damit mehr als doppelt so hoch wie der veröffentlichte Wert von 21,5 % für GPT-5.6 Terra |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | Wissenschaftliche Aufgaben über die Kommandozeile | Die Stufe „max“ übertrifft GPT-6.1 Sol und liegt weniger als 5 Punkte hinter Claude Opus 5.5. Die Kosten betragen weniger als ein Fünftel |
Abbildung 2: Punktzahl und Kosten pro Aufgabe bei Agents‘ Last Exam. Die Höchstpunktzahl von GPT-6.1 Terra liegt ungefähr auf dem Niveau von GPT-6 Astra, die Kosten pro Aufgabe sind jedoch nur ein Bruchteil davon. Quelle: offizieller OpenAI-Beitrag (26.10.2026), Herstellerangaben.
Die deutlichsten Verbesserungen zeigen sich laut offiziellen Zahlen bei der Faktentreue und beim Programmieren über die Kommandozeile. OpenAI weist jedoch selbst darauf hin, dass für die komplexesten Programmieraufgaben weiterhin GPT-6.1 Sol oder GPT-6 Astra empfohlen wird. Terra ist für professionelle Anwendungen mit hoher Nutzungsfrequenz und besonderem Augenmerk auf die Kosten ausgelegt. Beim Blick auf die offiziellen Tabellen empfiehlt es sich, vor allem die „Vergleiche innerhalb derselben Stufe“ und die „Kostenvergleiche“ zu beachten und die Ergebnisse nicht direkt mit Punktzahlen aus Drittanbieter-Ranglisten zu vergleichen.
💡 Hinweis zum Vergleich: Index und Kosten in der Grafik stammen von Artificial Analysis. Die tatsächliche Leistung hängt von der jeweiligen Aufgabenart ab. Es empfiehlt sich, mit denselben Eingaben die bereits verfügbaren Modelle derselben Generation auf APIYI apiyi.com zu vergleichen und erst dann festzulegen, in welchem Umfang nach der Aufnahme von Terra gewechselt werden soll.
Sicherheitsänderungen in der Systemkarte von GPT-6.1 Terra
Der Anhang der Systemkarte enthält einige Informationen, die für die Modellauswahl relevant sind. Im Produktionsbenchmark liegt GPT-6.1 Terra gleichauf mit GPT-5.6 Terra. Die Rückgänge in den Kategorien Extremismus, Hass und Sexualität/Minderjährige sind statistisch nicht signifikant. Bei MentalHealthBench steigt der Wert von 46,2 % auf 55,5 %. Die Häufigkeit von Faktenfehlern und Halluzinationen, bei denen das Modell Nutzeraussagen wiedergibt, entspricht der von GPT-6.1 Sol.
Ein Punkt ist jedoch zu beachten: In adversarialen Tests zur „Interaktion mit anderen Agenten“ lag der Anteil nicht autorisierter Aktionen bei GPT-6.1 Terra bei 13,75 % – deutlich höher als bei GPT-6.1 Sol mit 1,25 %. Wenn Sie Automatisierungen mit mehreren Agenten einsetzen, sollten Sie vor wichtigen Aktionen eine manuelle Bestätigung einbauen.
GPT-6.1 Terra: Wann sich der Wechsel lohnt – und wann nicht
Für diese Szenarien lohnt sich der Wechsel zu GPT-6.1 Terra
- Häufige professionelle Aufgaben: Dokumentenanalyse, Tabellenverarbeitung und Agenten für die Bedienung von Computern – bei hohem Aufrufvolumen und strengen Kostenvorgaben.
- Workflows für visuelles Schlussfolgern: Gemischte Bild- und Texteingaben; bei MMMU-Pro gibt es Verbesserungen in allen Stufen.
- Fragen mit hohen Anforderungen an die Faktentreue: In der niedrigen Reasoning-Stufe sinkt die Fehlerquote deutlich. So lässt sich mit einer niedrigeren Stufe die bisherige Qualität erreichen.
- Stapelverarbeitung mit langem Kontext: Auch die zweite Preisstufe für langen Kontext kostet nur die Hälfte der vorherigen Generation. In Kombination mit dem Batch-Tarif zum halben Preis sinken die Kosten deutlich.
Abb. 3: GPT-6.1 Terra betrachtet in ChatGPT Work ein Foto einer Straßenbahn, erstellt direkt anwendungsübergreifend ein nutzbares 3D-Modell und exportiert es. Auszug aus einer offiziellen Demo, als Animation aufbereitet. Quelle: offizieller Beitrag von OpenAI (26.10.2026).
Wann Sie nicht zu GPT-6.1 Terra wechseln sollten
| Ihr Bedarf | Empfehlung | Grund |
|---|---|---|
| Maximale Reasoning-Leistung und komplexeste Programmieraufgaben | Bei GPT-6.1 Sol oder GPT-6 Astra bleiben | Der Index liegt bei 52 bzw. 53, Terra erreicht 48. Für komplexe Programmieraufgaben empfiehlt OpenAI ebenfalls Sol oder Astra. |
| Möglichst günstige Klassifizierung, Extraktion und kleine Aufgaben im Batch | GPT-6 Luna verwenden | Luna kostet bei der Eingabe 0,10 $ pro Million Tokens – Terra ist zehnmal so teuer. |
| Höchste Ausgabegeschwindigkeit | Bei GPT-5.6 Terra bleiben | Im Test erreicht das Modell 135,4 t/s und ist damit schneller als Terra mit 91 t/s. Wenn die Ausgabegeschwindigkeit der Engpass ist, wird es nach dem Wechsel langsamer. |
| Sie haben GPT-5.6 Terra bereits abgestimmt und erreichen die gewünschte Qualität | Erst unter gleichen Bedingungen vergleichen, dann entscheiden | Vergleichen Sie dieselben Bilder und Workflows bei derselben Reasoning-Stufe. Das empfiehlt auch OpenAI. |
| Mehrere Agenten führen automatisch sensible Aktionen aus | Wechsel vorerst aufschieben oder eine manuelle Bestätigung einbauen | Die Rate nicht autorisierter Aktionen liegt bei 13,75 % und damit über Sols 1,25 %. |
Der Geschwindigkeitsaspekt wird am leichtesten übersehen. Bei Echtzeitgesprächen oder der Streaming-Ausgabe längerer Texte nehmen Nutzer vor allem wahr, wie schnell die Wörter erscheinen. GPT-6.1 Terra ist zwar günstiger und leistungsfähiger, doch bei einer Antwort gleicher Länge müssen Sie etwa 50 % länger warten.
Migrationsaufwand für GPT-6.1 Terra: Was muss angepasst werden?
Der Umstieg erfordert nur wenige Änderungen, aber einige Details werden leicht übersehen. Hier sind die Anpassungen in der empfohlenen Reihenfolge:
- Modellnamen ersetzen: Ändern Sie
modelvongpt-5.6-terrazugpt-6.1-terra. Wenn Sie APIYI verwenden, setzen Siebase_urlaufhttps://api.apiyi.com/v1. Die Schnittstelle ist mit OpenAI kompatibel, alle übrigen Aufrufparameter bleiben unverändert. - Reasoning-Stufen vergleichen: Beide Generationen unterstützen die sechs Stufen
none,low,medium,high,xhighundmax.reasoning.effortkann daher unverändert bleiben. Da die neue Generation bei derselben Stufe leistungsfähiger ist, können Sie eine Stufe niedriger testen – etwa vonhighaufmedium– und anschließend prüfen, ob die Qualität ausreicht. - Chat-Parameter bereinigen: Entfernen Sie bei Chat Completions Sampling-Parameter wie
temperature,top_pundmax_tokens, um Fehler zu vermeiden oder zu verhindern, dass die Parameter ignoriert werden. - Tool-Aufrufe über Responses ausführen: Verwenden Sie für Anfragen mit Function Calling oder integrierten Tools die Responses-Schnittstelle.
- Cache-Parameter anpassen: Ersetzen Sie
prompt_cache_retentiondurchprompt_cache_options.ttl. Wählen Sie je nach Bedarf zwischen 30 Minuten und 12 Stunden. Für die beiden Optionen gelten unterschiedliche Schreibpreise.
Drei Tests nach der Migration
- Qualität vergleichen: Führen Sie dieselben Eingaben mit derselben Reasoning-Stufe sowohl mit 5.6 Terra als auch mit 6.1 Terra aus. Vergleichen Sie die Ergebnisse einzeln und achten Sie besonders auf Faktentreue und Formatstabilität.
- Kosten berechnen: Erfassen Sie pro Aufgabe die Eingabe-, Ausgabe- und Reasoning-Tokens sowie die Cache-Trefferquote. Prüfen Sie, ob die tatsächliche Kostenersparnis den Erwartungen entspricht und ob häufig Anfragen mit einem langen Kontext von mehr als 272K Tokens auftreten.
- Latenz und Timeouts prüfen: Da die Ausgabegeschwindigkeit auf 91 t/s sinkt, sollten Sie die Zeit bis zum ersten Token, die Gesamtdauer und die Timeout-Schwellenwerte für Streaming-Antworten neu bewerten. So vermeiden Sie, dass das Gateway lange Ausgaben abschneidet.
🚀 Migrationsempfehlung: Testen Sie zunächst mit dem bereits bei APIYI (apiyi.com) verfügbaren
gpt-6.1-soldie Responses-Schnittstelle und die neuen Cache-Parameter. Sobald Terra verfügbar ist, müssen Sie nur noch den Modellnamen ersetzen. Modellvarianten und Preise finden Sie in der Modellliste der Plattform.
Häufige Fragen (FAQ)
Q1: Was ist die größte Verbesserung von GPT-6.1 Terra gegenüber der Vorgängergeneration?
Die größte Verbesserung ist das Preis-Leistungs-Verhältnis. Die Spezifikationen bleiben unverändert, während der Preis für Eingaben um 50 %, der für Ausgaben um rund 58 % und der für das Lesen aus dem Cache um 75 % sinkt. Der Intelligenz-Score von Artificial Analysis steigt von 42 auf 48, während die Kosten pro Aufgabe auf etwa ein 3,5tel fallen.
Q2: Für welches Modell sollte ich mich entscheiden – GPT-6.1 Terra oder GPT-6.1 Sol?
Sol erreicht einen Indexwert von 52 und eignet sich besser für besonders anspruchsvolle Schlussfolgerungen und Programmieraufgaben. Terra erreicht 48, kostet zum Standardpreis aber 50 % weniger als Sol und eignet sich für häufig anfallende Aufgaben. Sie können zunächst Sol nutzen, das bereits bei APIYI apiyi.com verfügbar ist, um einen Qualitätsmaßstab festzulegen, und Terra nach dem Start damit vergleichen.
Q3: Ist die vom Hersteller angegebene Verdopplung beim Terminal-Bench glaubwürdig?
Dabei handelt es sich um vom Hersteller selbst veröffentlichte Daten aus dem Produkt-Blog. Eine unabhängige Reproduktion liegt bislang nicht vor. Maßgeblich sollten daher unabhängige Benchmarks und eigene Tests mit Ihren Geschäftsanwendungen sein.
Q4: Kann ich GPT-6.1 Terra bereits über APIYI aufrufen?
Stand: 27.10.2026. Bei APIYI apiyi.com ist `gpt-6.1-terra` derzeit noch nicht verfügbar. `gpt-6.1-sol` ist bereits verfügbar. Wir werden das Modell so bald wie möglich bereitstellen. Maßgeblich sind die Modellliste und die Preise auf der Plattform. Neue Nutzer können zunächst mit dem kostenlosen Testguthaben den Ablauf eines Modellaufrufs prüfen.
Q5: Welche bekannten Schwächen hat GPT-6.1 Terra?
Es gibt vor allem drei Schwächen: Die Ausgabegeschwindigkeit ist etwa ein Drittel geringer als bei der Vorgängergeneration; bei besonders anspruchsvollen Programmieraufgaben liegt Terra weiterhin hinter Sol und Astra; und in Szenarien mit mehreren Agenten ist der Anteil nicht autorisierter Aktionen erhöht, weshalb eine menschliche Bestätigung erforderlich ist.
GPT-6.1 Terra: Die wichtigsten Punkte
- Spezifikationen unverändert: Kontext, Ein- und Ausgabelimits, Modalitäten und Reasoning-Stufen sind identisch mit GPT-5.6 Terra.
- Halber Preis: Alle vier Abrechnungsposten sind deutlich günstiger; auch die zweite Stufe für lange Kontexte kostet nur noch die Hälfte.
- 6 Punkte mehr Intelligenz: Die Bewertung von Artificial Analysis steigt von 42 auf 48. Die Kosten pro Aufgabe liegen bei etwa 1/3,5 des bisherigen Werts.
- Langsamer: Die Geschwindigkeit sinkt von 135,4 t/s auf 91 t/s. Bei latenzempfindlichen Anwendungen ist daher Vorsicht geboten.
- Offizielle Benchmarks noch nicht bestätigt: Der Hersteller meldet deutliche Leistungssteigerungen, die bislang jedoch nicht unabhängig reproduziert wurden.
- Geringer Migrationsaufwand: Die wichtigsten Änderungen betreffen den Modellnamen, Chat-Parameter, die Responses-Schnittstelle und die Schreibweise für Caching.
- Plattformstatus: Auf APIYI apiyi.com ist
gpt-6.1-solbereits verfügbar; Terra wird in Kürze folgen. Maßgeblich ist die Modellliste der Plattform.
Zusammenfassung
Die wichtigsten Erkenntnisse zu GPT-6.1 Terra im Vergleich zur Vorgängergeneration:
- Das Preis-Leistungs-Verhältnis ändert sich, nicht die Kapazität: Gleiches Kontextfenster, halber Preis und 6 Punkte mehr bei der Intelligenz.
- Der Preis dafür ist geringere Geschwindigkeit: Die Ausgabegeschwindigkeit sinkt von 135 t/s auf 91 t/s. Bei latenzempfindlichen Anwendungen sollte man das Modell zuerst testen.
- Ein Wechsel lohnt sich nicht für alle: Wer das leistungsfähigste Reasoning braucht, wählt Sol oder Astra. Wer die niedrigsten Kosten anstrebt, nimmt Luna. Bei höchster Priorität auf Geschwindigkeit bleibt man bei 5.6 Terra. Bereits optimierte Abläufe sollten zunächst unter gleichen Bedingungen verglichen werden.
Für häufige professionelle Aufgaben, bei denen die Kosten eine wichtige Rolle spielen, eignet sich die Migration besonders. Wir empfehlen, die neue Schnittstelle und die Schreibweise für Caching zuerst auf APIYI apiyi.com auszuprobieren. Sobald Terra verfügbar ist, aktualisieren wir die Informationen so schnell wie möglich. Modellnamen und Preise richten sich nach der Modellliste der Plattform.
📚 Referenzen
- OpenAI-Modellseite zu GPT-6.1 Terra: Spezifikationen und Parameter
- Link:
platform.openai.com/docs/models/gpt-6.1-terra -
Beschreibung: Kontextfenster, Eingabe- und Ausgabelimits sowie Reasoning-Stufen
-
OpenAI-Preisseite: Vier Abrechnungsfaktoren und Preisstaffelung für lange Kontexte
- Link:
platform.openai.com/docs/pricing -
Beschreibung: Preisregeln für die Modi Batch, Flex und Fast
-
OpenAI-Veröffentlichungsblog: Vom Anbieter selbst veröffentlichte Benchmark-Ergebnisse
- Link:
openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra -
Beschreibung: Angaben des Anbieters, nicht unabhängig reproduziert
-
Artificial Analysis: Unabhängige Bewertung durch Dritte
- Link:
artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-terra -
Beschreibung: Intelligence Index, Kosten pro Aufgabe und Ausgabegeschwindigkeit
-
GPT-6.1-Terra-Systemkarte: Sicherheits- und Alignment-Bewertung
- Link:
deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra - Beschreibung: Risikodaten für den Einsatz mehrerer Agents
Autor: APIYI-Technikteam
Technischer Austausch: Besuchen Sie die APIYI-Startseite unter apiyi.com, um uns zu kontaktieren. Weitere Informationen zur Anbindung finden Sie im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com.
