GPT-6.1 Terra: OpenAI zlevnil střední třídu na polovinu a model přestal tolik hádat
Nový model stojí v API dolar za milion vstupních tokenů a pět za milion výstupních, tedy polovinu GPT-6.1 Sol. Na agentních úlohách se podle OpenAI vyrovná vlajkové GPT-6 Astra a v interních testech udělá výrazně méně faktických chyb.
Foto: Unsplash / Pankaj Patel
Tento článek vznikl zpracováním veřejně dostupných zdrojů pomocí AI nástrojů. Každý text se snažím přečíst a věcně zkontrolovat, ale ne vždy to zvládnu. Prosím, berte na to ohled a informace si ověřujte v původních zdrojích (níže).
Tento článek vznikl zpracováním veřejně dostupných zdrojů pomocí AI nástrojů. Každý text se snažím přečíst a věcně zkontrolovat, ale ne vždy to zvládnu. Prosím, berte na to ohled a informace si ověřujte v původních zdrojích (níže).
OpenAI vydal GPT-6.1 Terra, nový model své střední třídy. V API stojí 1 USD za milion vstupních tokenů, 0,05 USD za milion tokenů z cache a 5 USD za milion výstupních. To je polovina ceny GPT-6.1 Sol, který OpenAI představil před necelým měsícem na DevDay, a výrazně méně než u Claude Sonnet 5.5 za 2 a 10 USD. Model je dostupný v API pod označením gpt-6.1-terra a v ChatGPT Work a Codexu pro předplatitele Plus, Pro, Enterprise a Edu.
Co OpenAI tvrdí
Nejsilnější claim se týká agentních úloh. Na benchmarku Agents' Last Exam, který měří profesionální pracovní úkoly, se Terra při střední úrovni reasoningu podle OpenAI vyrovná vlajkové GPT-6 Astra za desetinu ceny za token. Při maximálním reasoningu je podle firmy zhruba devětkrát levnější na úlohu než Claude Opus 5.5. Úlohy dokončí víc než třikrát rychleji než Astra nebo Sol.
V programování je posun velký, ale ne až na vrchol. Na Terminal-Bench 4.0 vyřeší Terra 50,3 % úloh, předchůdce GPT-5.6 Terra 21,5 %. Na nejsložitější kód OpenAI dál doporučuje Sol nebo Astru. Nezávislý index Artificial Analysis dává podle The Decoder Terře 48 bodů, Solu 52 a předchůdci 42.
Méně hádání
Pro praktické nasazení je zajímavější jiné číslo. V interních testech s otázkami navrženými tak, aby model svedly k chybě, klesla chybovost při nízkém reasoningu z 53,6 % na 16,7 %, při maximálním na 4,3 %. Na benchmarku AA-Omniscience Terra podle The Decoder hádá v 38 % případů, kdy odpověď nezná. Předchůdce hádal v 88 %.
Halucinace jsou u levných modelů hlavní důvod, proč je firmy nepouštějí k fakturám, formulářům nebo zákaznické podpoře. Přesně tyto úlohy OpenAI v oznámení uvádí jako typické použití. Interní testy ale nejsou nezávislé ověření a skutečnou chybovost ukáže až provoz.
Bezpečnost
Terra podle OpenAI dosahuje „Critical“ úrovně kybernetických schopností podle firemního Preparedness Frameworku a přebírá ochrany vyvinuté pro GPT-6 Astra. Odolnost proti nepřímému prompt injection stoupla podle The Decoder na 98,8 % z 96,2 %. U modelu, který má obsluhovat počítač a číst cizí dokumenty, je to klíčový parametr. Při milionech požadavků denně ale i zbývající procento představuje reálné riziko.
Proč na tom záleží
Střední třída se stává bojištěm, kde se rozhoduje o tržbách. Velcí zákazníci neplatí za nejchytřejší model, ale za objem tokenů, a Anthropic ve stejný den ve svém prospektu přiznal, že zhruba 80 % jeho tržeb tvoří právě spotřeba. Když OpenAI nabídne výkon blízký vlajkové lodi za polovinu ceny Solu, tlačí konkurenci buď ke snížení cen, nebo k argumentaci něčím jiným než cenou za token.