GPT-6.1 Terra

Fiche modèle · OpenAI · gpt-6.1-terra

GPT-6.1 Terra is OpenAI's fast, efficient GPT-6.1 model for visual reasoning, precise computer use, and clear, natural writing, priced 50% below GPT-5.6 Terra and GPT-6.1 Sol. The API model id is gpt-6.1-terra. It accepts text and image input with text output, supports none, low, medium (API default), high, xhigh, and max reasoning effort, and provides a 1,050,000-token context window with up to 128,000 output tokens. Use the Responses API for tool calling; Chat Completions is supported without tool calling. Responses API tools include web and file search, image generation, code interpreter, hosted shell, apply patch, skills, computer use, MCP, and tool search; it also supports streaming, function calling, and structured outputs. Standard per-million-token pricing is $1 input, $0.05 cached input, $1.25 cache writes (30-minute retention rate; 12-hour retention is $2.50), and $5 output. Prompts above 272K input tokens cost 2x input/cache and 1.5x output across the full request. Batch and Flex cost 50% of Standard; Fast costs 2x. Regional processing adds 10% where available. Launch benchmarks are OpenAI-reported; effort and evaluation variants are recorded with each score.

Identité

OrganisationOpenAI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-10-26
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session2.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)16.80 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance2026-06-01
Créé le2026-10-29T18:18:19.039637Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:03.339546Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/gpt-6.1-terra

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
OpenAIllm-statsnon1.00 $5.00 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
reasoning0.60
general0.60
healthcare0.60
agents0.60
code0.50
tool_calling0.60

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
agents-last-examagents0.601.000.60nonoui2026-11-04T06:05:03.428301Z
healthbenchhealthcare0.551.000.55nonoui2026-11-04T06:05:03.403400Z
healthbench-consensushealthcare0.951.000.95nonoui2026-11-04T06:05:03.415716Z
healthbench-hardhealthcare0.311.000.31nonoui2026-11-04T06:05:03.410496Z
healthbench-professionalhealthcare0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:05:03.366955Z
lifesci-diamond-2026-11healthcare0.111.000.11nonnon2026-11-04T06:05:03.449920Z
mentalhealthbenchhealthcare0.561.000.56nonoui2026-11-04T06:05:03.423605Z
terminal-bench-4.0reasoning0.501.000.50nonoui2026-11-04T06:05:03.361186Z
terminal-bench-science-0.1reasoning0.581.000.58nonoui2026-11-04T06:05:03.433858Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents110.6038.713trueskill2026-11-04T08:08:47.839150Zrankings
code300.5037.302trueskill2026-11-04T08:08:39.742311Zrankings
reasoning180.6049.093trueskill2026-11-04T08:08:41.093494Zrankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04