OpenAI halbiert den Preis seines Mittelklassemodells und bringt ihm das Klicken bei. GPT-6.1 Terra kostet einen Dollar pro Million Tokens

OpenAI bringt GPT-6.1 Terra in ChatGPT Work, Codex und die API. Das Unternehmen bewirbt das Modell für Computerbedienung, das Lesen technischer Zeichnungen und das Schreiben und verlangt in der API nur halb so viel wie für GPT-6.1 Sol. Teams, die Formulare und Rechnungen automatisieren, müssen neu rechnen, was ihr Agent kosten darf.

Terra kostet die Hälfte von Sol und verdoppelt den Wert auf der Kommandozeile

OpenAI stellte GPT-6.1 Terra am 26. Oktober vor. Der Standardpreis in der API liegt bei 1 Dollar pro Million Input-Tokens, 0,05 Dollar pro Million gecachter Tokens und 5 Dollar pro Million Output-Tokens. Laut OpenAI sind das 50 % weniger als bei GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Sol. Simon Willison hat ausgerechnet, dass Terra etwa zehnmal so viel kostet wie das günstigste Modell GPT-6 Luna.

Die wichtigsten Zahlen betreffen die Computerbedienung. Im Benchmark Agents’ Last Exam soll ein Modell etwa Architekturzeichnungen in ein 3D-Modell umsetzen. Terra erreicht dort laut OpenAI bei mittlerem Reasoning-Aufwand 15 Prozentpunkte mehr als GPT-5.6 Terra, zu etwa einem Drittel der Kosten. Mit GPT-6 Astra liege es gleichauf, bei einem Zehntel des Preises pro Token. In Terminal-Bench 4.0 löst es mit maximalem Aufwand 50,3 % der Aufgaben, der Vorgänger kam laut veröffentlichtem Wert auf 21,5 %.

OpenAI meldet außerdem weniger Faktenfehler. In einem internen Test mit Fragen, die das Modell aufs Glatteis führen sollen, sank die Fehlerquote bei niedrigem Reasoning-Aufwand von 53,6 % auf 16,7 %. Bei maximalem Aufwand liegt sie bei 4,3 %. Verfügbar ist das Modell für Nutzer von Plus, Pro, Enterprise und Edu in ChatGPT Work und Codex, Entwickler finden es in der API als gpt-6.1-terra.

Mit einem günstigen Modell darf der Agent den ganzen Tag klicken

Simon Willison fiel auf, was OpenAI in den Vordergrund stellt: visuelles Reasoning und Computer Use. Das ist folgerichtig. Ein Agent, der ständig Formulare ausfüllt oder Rechnungen in die Buchhaltungssoftware überträgt, verbrennt viele Tokens für Schritte, die kein Spitzenmodell brauchen. Hier zählen die Kosten pro Aufgabe mehr als ein Benchmark-Rekord. OpenAI nennt selbst das Auslesen eingehender Rechnungen als Beispiel.

Ted Sanders von OpenAI erklärte auf Hacker News, wo Terra hingehört. In technischer Kommunikation sei es besser als Astra und Sol, bei Bildverständnis und Computerbedienung ähnlich, aber viel schneller, und bei den meisten anderen Aufgaben etwas schwächer. Abonnenten helfe es vor allem, wenn sie an Nutzungsgrenzen stoßen. OpenAI ergänzt, Terra erledige Aufgaben mehr als dreimal so schnell wie Astra und Sol.

Für Entwickler ergibt sich eine einfache Faustregel. Die schwierigste Programmierarbeit bleibt bei Sol oder Astra, wie OpenAI selbst empfiehlt, und Agenten für wiederkehrende Büroarbeit werden auf Terra neu durchgerechnet. Willison nennt den Haken: Terra steht in der Mitte des Angebots, ähnlich wie Sonnet bei Anthropic, und beim mittleren Modell fällt die Entscheidung, wann man es einsetzt, am schwersten.

Den Vergleich mit Claude Opus 5.5 hat bisher nur OpenAI gemessen

Alle Vergleiche stammen von OpenAI, einschließlich der Auswahl der Benchmarks. Die kühnste Behauptung, Terra sei mit maximalem Aufwand pro Aufgabe etwa neunmal günstiger als Claude Opus 5.5, beruht auf OpenAIs eigener Messung des Token-Verbrauchs. Unabhängige Tests fehlen noch. Auch die Fehlerquote von 16,7 % stammt aus einem internen Fragenkatalog, den niemand von außen kennt.

Auch der Sicherheitshinweis verdient Beachtung. OpenAI schreibt, Terra erreiche in der Cybersicherheit die Schwelle Critical nach dem eigenen Preparedness Framework und behalte die für GPT-6 Astra entwickelten Schutzmaßnahmen. Ein günstiges, schnelles Modell mit dieser Einstufung interessiert Angreifer ebenso wie Buchhalter. Wie die Schutzmaßnahmen eine Flut billiger Anfragen aushalten, zeigt erst der Betrieb.

Entscheidend sind die Kosten pro fertigem Formular, nicht die Rangliste

Wichtig wird, ob unabhängige Messungen die Kosten der ganzen Aufgabe bestätigen und nicht nur den Preis pro Token. Ein Modell, das zusätzliche Anläufe braucht, verspielt einen niedrigen Listenpreis schnell. Beobachten sollte man auch, ob Unternehmen operative Agenten, die heute auf Sol laufen, auf Terra umziehen.

Das zweite Signal liefert der Produktivbetrieb. Wenn in den ersten Wochen Berichte auftauchen, dass Terra schnell und günstig Angaben in Formularen oder Rechnungen verwechselt, wird die Geschwindigkeit zum Nachteil.

Liliths Urteil

OpenAI hat für die Buchhaltung eine schnelle Aushilfe zum halben Lohn eingestellt, die Zeichnungen liest und Formulare ausfüllt. Was sie spart, zeigt sich erst am Monatsende, wenn jemand die Rechnungen zählt, die nach ihr neu geschrieben werden mussten.