OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra по $1 за миллион входных токенов и открыла Decisions API

26 октября 2026 года OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra — модель для управления интерфейсами (computer use): она понимает, что происходит на экране, действует в интерфейсах приложений, сверяет изображения с каталогами и быстро разбирает картинки и чертежи. По данным карточки модели, миллион входных токенов стоит $1, миллион выходных — $5, чтение кэша — $0,10: Terra вдвое дешевле специализированной GPT-6.1 Sol ($2 и $10). Анонс опубликован в аккаунте OpenAI.

Четырьмя днями ранее, 22 октября, компания открыла всем Decisions API — эндпоинт для типизированных решений на базе GPT-6 Luna — и представила Decisions SDK, а спецификацию Open Responses передала в фонд Agentic AI Foundation при Linux Foundation.

Зачем OpenAI нужна ещё одна Terra?

Terra в линейке OpenAI — модель для продакшен-агентов, работы с кодом и управления интерфейсами (computer use), сбалансированная по цене и возможностям. Версия 6.1 рассчитана на визуальные задачи и действия в интерфейсах: сверку фото товаров с каталогом, чтение технических чертежей, работу с экранами приложений, составление и правку текста. В гайде по миграции OpenAI описывает новинку как быструю и экономичную модель для визуальных рассуждений, точного computer use и естественного письма.

GPT-6.1 Terra понимает, что происходит на экране, действует в разных приложениях, пишет естественным языком и становится более способной моделью на весь рабочий день — с запасом эффективности, чтобы успевать больше.

OpenAIпост в официальном аккаунте компании в X (перевод редакции)

Тарифы: вдвое дешевле GPT-6.1 Sol на входе и выходе

По данным страницы модели в документации OpenAI, миллион входных токенов обойдётся в $1 против $2 у GPT-6.1 Sol — снижение вдвое. Миллион выходных токенов стоит $5 против $10 у Sol, чтение кэша — $0,10 за миллион. Запросы объёмом свыше 272 000 входных токенов тарифицируются по удвоенной цене ввода и чтения кэша и в полтора раза дороже на вывод — за весь запрос: $2 за вход, $0,20 за чтение кэша и $7,50 за выход. Режимы Batch и Flex на 50% дешевле стандартных, быстрый режим Fast — в два раза дороже. Региональная обработка данных (data residency) для gpt-6.1-terra доступна в регионах США и ЕС.

Тарифы линейки OpenAI: стандартные цены и цены запросов объёмом свыше 272 000 входных токенов. График: Tproger по данным документации OpenAI

Контекстное окно достигает 1,05 млн токенов, максимальный вывод — 128 000 токенов. Бесплатный тариф модель не поддерживает; лимиты платных уровней OpenAI распределила так:

Как вызывать модель и настраивать глубину рассуждений

Глубину рассуждений задаёт параметр reasoning.effort: доступны none, low, medium (по умолчанию), high, xhigh и max. В отличие от GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol, Terra принимает none — режим без рассуждений для простых запросов. Гайд миграции предлагает и экономный приём: менять effort посреди диалога элементом configuration_update — усилить на сложном шаге и ослабить на рутине, сохранив кэш префикса. Вызов инструментов работает только через Responses API: с Chat Completions для Terra инструменты не поддерживаются.

			from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "input_text",
                "text": "Сверь фото товара с карточкой каталога и перечисли расхождения.",
            },
            {
                "type": "input_image",
                "image_url": "https://example.com/media/sku-1042.jpg",
            },
        ],
    }],
)

print(response.output_text)
		

На официальной странице Models OpenAI расставляет роли внутри линейки: GPT-6 Astra — самая мощная модель для сложных рассуждений и computer use, GPT-6.1 Sol — специализированная модель для программирования и кодинг-агентов, показанная на DevDay с ценой в пять раз ниже флагмана, GPT-6.1 Terra — сбалансированная флагманская модель для продакшен-агентов, работы с кодом и управления интерфейсами (computer use), а GPT-6 Luna — быстрая и дешёвая модель для высоконагруженных задач и Decisions API. Практическое правило редакции: кодовые агенты остаются на Sol, Terra берёт сценарии с экранами, документами и картинками.

Decisions API: типовые решения почти в реальном времени

Decisions API — специализированный эндпоинт на базе GPT-6 Luna для вопросов с ограниченным набором ответов. Разработчик описывает вопрос и допустимые варианты, а модель возвращает результат одного из трёх типов: predicate — вероятность условия от 0 до 1, choice — выбор из заданного списка с вероятностями и уровнем доверия, score — числовая оценка как среднее по шкале, взвешенное по вероятностям. В одном запросе умещается до 400 вопросов — вдвое больше, чем позволяла публичная бета.

По данным OpenAI, Decisions работает до 10 раз быстрее той же GPT-6 Luna через Responses API. В блоге OpenAI приводит отзывы клиентов: Ramp выровняла точность классификации расходов с 65% до более чем 95%, Warmly сообщает о росте конверсии в 4 раза, сервис изучения языков Speak в интеграции с GPT-Live сократил время до следующего действия с 1,4 секунды до 0,13 секунды, а Box в своих замерах получил примерно пятикратный прирост скорости маршрутизации документов на выборке из 30 страховых сертификатов — с той же точностью, что у Responses API. Тариф — $0,10 за миллион входных токенов и $0,01 за миллион кэшированных, платы за выходные токены нет. Региональная обработка данных доступна в США и ЕС, есть нативная интеграция с голосовым GPT-Live.

В Sierra мы используем Decisions API, чтобы выбирать следующее действие на отдельных этапах маршрутизации живых диалогов с клиентами. Эндпоинт укладывается меньше чем в 280 миллисекунд на p95 — примерно в 3 раза быстрее и на 90% дешевле в пересчёте на вызов, чем наш прежний подход, без потери качества результатов.

Sierraкомментарий в блоге OpenAI (перевод редакции)

Открытые стандарты: остальное из анонсов

На конференции AGNTCon + MCPCon в Сан-Хосе фонд Agentic AI Foundation при Linux Foundation принял четыре новых проекта: спецификацию Open Responses от OpenAI, формат навыков Agent Skills от Anthropic, фреймворк сред обучения с подкреплением OpenEnv от Hugging Face и песочницу OpenSandbox от Alibaba. За первый год портфель фонда вырос с трёх проектов до десяти: среди них уже есть Model Context Protocol, протокол Agent2Agent, AGENTS.md и goose. Технический директор фонда Маник Суртани пояснил замысел так: нейтральный дом нужен, чтобы сообщество строило общие стандарты и инфраструктуру без контроля со стороны одной компании.

Для разработчиков главное здесь — судьба интерфейса Responses: спецификация Open Responses построена на нём и описывает общую схему запросов, события потоковой передачи и расширяемый набор инструментов, чтобы однажды описанный запрос работал у разных провайдеров моделей.

Если выбираете модель под задачу: GPT-6 Astra — для сложных рассуждений и computer use, GPT-6.1 Sol — для программирования и кодинг-агентов, Terra — для продакшен-агентов, изображений и управления интерфейсами, GPT-6 Luna — для дешёвых высоконагруженных задач и Decisions API. Ставьте reasoning.effort в none на простых запросах и поднимайте по мере сложности. Кэшируйте повторяющиеся префиксы: чтение кэша стоит $0,10 за миллион токенов против $1 за обычный ввод. Несрочные объёмы прогоняйте через Batch — экономия 50%. Мелкую классификацию и маршрутизацию внутри приложения считайте через Decisions API: $0,10 за миллион входных без платы за вывод.