GPT-6.1 Terra: Preise, Leistung, Vergleich mit Sol, Astra, Claude

GPT-6.1 Terra ist das Mittelklassemodell, das OpenAI am 26. Oktober 2026 veröffentlicht hat. Der API-Preis liegt bei 1 $ für Eingabe und 5 $ für Ausgabe (pro Million Token), also der Hälfte von GPT-6.1 Sol. In OpenAIs eigenen Tests zog es auf einem Benchmark, der professionelle Arbeit simuliert, mit dem höherstufigen GPT-6 Astra gleich. Dagegen erzielten GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra auf einem Benchmark, der ausschließlich die Computerbedienung misst, und auf einem anspruchsvollen Coding-Benchmark höhere Werte, und OpenAI selbst empfiehlt für schwieriges Coding weiterhin Sol und Astra. Beim Schreiben sei es laut OpenAI klarer und natürlicher geworden, Benchmark-Zahlen dazu wurden jedoch nicht veröffentlicht. Auf Grundlage des Originaltexts von OpenAIs Ankündigung und Modellseiten (geprüft am 28. Oktober 2026) behandelt dieser Artikel Preise, Leistung und Verfügbarkeit sowie die Wahl zwischen Terra, Sol, Astra und Claude.

1. Wo GPT-6.1 Terra einzuordnen ist

OpenAIs wichtigste API-Modelle gibt es in vier Stufen, von oben nach unten: Astra, Sol, Terra und Luna. Terra ist die dritte Stufe von oben und Nachfolger von GPT-5.6 Terra. Auf seiner Modellseite beschreibt OpenAI es als „ein schnelles, effizientes Modell für visuelles Schlussfolgern, präzise Computerbedienung und klares, natürliches Schreiben“.

Quelle: OpenAIs Seite Models und die Seiten der einzelnen Modelle (geprüft am 28. Oktober 2026). Alle vier haben ein Kontextfenster von etwa 1,05 Millionen Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token.

Mit einem Wissensstand vom 1. Juni 2026 ist es das aktuellste der vier. Wie bei Luna lässt sich der Reasoning-Aufwand ab „none“ (kein Reasoning) wählen. Es akzeptiert Text und Bilder als Eingabe, aber weder Audio noch Video. Fine-Tuning wird nicht unterstützt.

Übrigens lautet der Hinweis ganz oben in der API-Modellliste sinngemäß weiterhin: „Wenn Sie nicht sicher sind, womit Sie anfangen sollen, nutzen Sie GPT-6 Astra, unser Flaggschiffmodell für komplexes Reasoning und Coding. Wählen Sie GPT-6.1 Sol für ein ausgewogenes Verhältnis von Intelligenz und Kosten oder GPT-6 Luna für kostensensible Workloads mit hohem Volumen.“ Terra kommt in diesem Satz nicht vor (Stand 28. Oktober). In der Liste der wichtigsten Modelle auf derselben Seite steht Terra an vierter Stelle.

2. Preise

US-Dollar pro Million Token. Quelle: OpenAIs Seiten GPT-6.1 Terra und GPT-6.1 Sol (geprüft am 28. Oktober 2026). Verarbeitung in einer festgelegten Region kostet 10 % mehr.

Die Stückpreise sind genau halb so hoch wie bei GPT-6.1 Sol und dem bisherigen GPT-5.6 Terra. Verglichen mit Claude ist das die Hälfte von Sonnet 5.5 (2 $ Eingabe, 10 $ Ausgabe) und ein Viertel von Opus 5.5 (4 $, 20 $). Allerdings hängt die Zahl der Token, die eine Aufgabe verbraucht, vom Modell und vom Reasoning-Aufwand ab. Die Werte für die „Kosten pro Aufgabe“ im nächsten Abschnitt sind daher ein verlässlicherer Maßstab für die tatsächlichen Kosten.

3. Leistung: Stärken und Schwächen

OpenAIs Ankündigung enthält sechs Diagramme, die für jedes Modell Score und Kosten pro Aufgabe bei jedem Reasoning-Aufwand zeigen. Hier führen wir den Wert jedes Modells bei seiner höchsten Einstellung (max) auf. Alle Werte stammen aus OpenAIs eigenen Messungen, nicht von Dritten.

Werte beim maximalen Reasoning-Aufwand des jeweiligen Modells. Die kleinen Zahlen sind die Kosten pro Aufgabe (USD). Quelle: Diagramme in OpenAIs „Introducing GPT-6.1 Terra“ (geprüft am 28. Oktober 2026). Die Claude-Spalte enthält nur die Modelle, die OpenAI in seine Diagramme aufgenommen hat: Opus 5.5 erscheint nur in zwei Benchmarks und Sonnet 5.5 nur in zwei anderen. Für Opus 5.5 ist nur ein einzelner Max-Datenpunkt angegeben; bei Opus 5.5 auf Terminal-Bench-Science steht in der Legende „with fallback“, und die Kosten sind eine Schätzung von OpenAI (aus dem Text der Ankündigung). Die Werte für OSWorld 2.1 beziehen sich auf den Offline-Datensatz. Sachfehler ist eine interne Evaluierung von OpenAI mit Prompts, die gezielt Fehler hervorrufen sollen.

Drei Erkenntnisse stechen hervor.

(1) Bei Arbeitsaufgaben zieht es mit den höheren Stufen gleich. Agents’ Last Exam misst professionelle Aufgaben wie das Erstellen eines 3D-Modells aus Architekturzeichnungen oder das Anschauen eines Films Einstellung für Einstellung, um ein Protokoll anzufertigen. Bei max erreichte Terra 60,0 % und lag damit vor 6.1 Sol (58,6 %) und 6 Astra (59,3 %). Selbst bei mittlerem Reasoning-Aufwand (medium) kam es auf 57,6 %, genauso viel wie Astra bei medium, und das zu Kosten von 0,29 $ pro Aufgabe (Astra: 4,82 $). Opus 5.5 liegt mit 63,2 % höher, kostet aber etwa das 9-Fache.

(2) Bei Coding und Computerbedienung gewinnen die höheren Stufen. Terminal-Bench 4.0 ist ein Coding-Benchmark, bei dem das Modell Probleme mit Terminal-Befehlen löst. Bei max erreichte Terra 50,3 %, mehr als doppelt so viel wie das vorherige Terra (21,5 %), bleibt aber hinter 6.1 Sol (55,9 %) und 6 Astra (58,2 %) zurück. OpenAI sagt zudem, dass GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra für die komplexesten Coding-Aufgaben weiterhin besser geeignet sind. Bei OSWorld 2.1, das ausschließlich die Computerbedienung misst, erreichte 6.1 Sol bei max 78,0 % (1,15 $ pro Aufgabe) und schlug damit Terras 74,2 % (1,19 $) bei nahezu gleichen Kosten; auch bei medium und low lag Sol vorn. Claude Sonnet 5.5, das OpenAI in seine Diagramme aufgenommen hat, kam auf 70,6 % bei Terminal-Bench 4.0 und 83,9 % bei OSWorld, in beiden Fällen die höchsten Werte der Tabelle (zu etwa dem 5- bis 6-Fachen der Kosten von Terra).

Die Ausnahme ist der Benchmark für wissenschaftlichen Code (Terminal-Bench-Science), bei dem Terra bei max 58,3 % erreichte und 6.1 Sol (57,0 %) zu geringeren Kosten übertraf. Hinter 6 Astra (68,1 %) und Opus 5.5 (63,3 %) bleibt es dennoch zurück.

(3) Die Fehler gingen deutlich zurück. Bei Fragen, die gezielt Fehler hervorrufen sollen, sank die Fehlerquote bei niedrigem Reasoning (low) von 53,6 % beim vorherigen Terra auf 16,7 %. Bei max liegt sie bei 4,3 %, fast gleichauf mit 6.1 Sol (4,4 %) und 6 Astra (4,2 %). Beim Bildverständnis (MMMU-Pro) erreichte es 85,5 %, etwa 1 Punkt hinter Sol und Astra.

4. Terra, Sol, Astra oder Claude: Was nehmen?

Nimmt man OpenAIs Messungen beim Wort, entscheiden zwei Fragen: „Um welche Art von Arbeit geht es?“ und „Wie viel dürfen Sie pro Durchlauf ausgeben?“

• Routinemäßige Arbeitsaufgaben in großer Menge, etwa Dokumente, E-Mails und Tabellen verarbeiten: Terra Im Benchmark für Arbeitsaufgaben (Agents’ Last Exam) liegt es auf Augenhöhe mit den Spitzenmodellen, und seine Kosten pro Aufgabe bei max betragen etwa die Hälfte von Sol und etwa ein Siebtel von Astra. OpenAIs Ankündigung nennt als Beispiel das Auslesen eingehender Rechnungen und ihre Erfassung in einer Buchhaltungssoftware.
• Arbeit, bei der die Computerbedienung im Mittelpunkt steht: 6.1 Sol Bei OSWorld 2.1 erzielte Sol bei etwa gleichen Kosten den höheren Wert. Auch Sols Modellseite empfiehlt Sol für komplexes Coding, Computerbedienung und professionelle Arbeit.
• Schwieriges Coding und umfangreiche Änderungen: 6.1 Sol oder 6 Astra Beide übertreffen Terra im Terminal-Coding-Benchmark. OpenAI selbst empfiehlt diese Aufteilung.
• Wissenschaftliches Rechnen und die schwierigsten Probleme: 6 Astra Bei Terminal-Bench-Science erzielte Astra mit 68,1 % den höchsten Wert. Es kostet etwa das 6-Fache von Terra.
• Wenn Sie Claude nutzen In OpenAIs Diagrammen lag Opus 5.5 bei Arbeitsaufgaben etwa 3 Punkte vor Terra, und Sonnet 5.5 erzielte bei Coding und Computerbedienung die höchsten Werte. Beide sind teurer als Terra. Bedenken Sie jedoch, dass dieser Vergleich auf Benchmarks und Einstellungen beruht, die OpenAI ausgewählt hat. Vergleiche aus Sicht von Claude finden Sie in „Claude Sonnet 5.5: Leistung und Preise“ und „Claude Opus 5.5: Leistung und Preise“.

Wenn Sie sich zwischen Sol und Terra nicht entscheiden können, ist es am verlässlichsten, dieselbe Aufgabe mehrmals durch beide laufen zu lassen und nicht die Scores zu vergleichen, sondern „wie viel Nacharbeit das Ergebnis braucht“ und die Rechnung. Benchmark-Zahlen sind Werte, die auf genau diesem Benchmark mit genau diesen Einstellungen gemessen wurden. Zu den Unterschieden gegenüber der vorherigen Generation siehe auch „GPT-6.1 Sol vs. GPT-6 Sol“ und „unseren Leitfaden zu GPT-6 Astra“.

5. Nutzung in ChatGPT und Codex

In ChatGPT können Sie GPT-6.1 Terra in der Modellliste von ChatGPT Work und Codex auswählen. Die Ankündigung nennt Plus, Pro, Enterprise und Edu als berechtigte Tarife, und die ChatGPT-Versionshinweise (26. Oktober) führen zusätzlich Business auf. Die Freischaltung erfolgt schrittweise je Konto, und je nach Tarif, Region oder Workspace-Einstellungen ist es möglicherweise nicht verfügbar.

• Die Nutzungslimits selbst haben sich nicht geändert. In den Versionshinweisen heißt es, dass „die allgemeinen Nutzungslimits der Tarife unverändert“ bleiben. Darüber hinaus heißt es in der Ankündigung, dass sich innerhalb derselben Limits mehr erledigen lässt als mit GPT-5.6 Terra und deutlich mehr als mit 6.1 Sol oder 6 Astra.
• Ihr Standardmodell kann sich ändern. Laut den Versionshinweisen kann es bei einigen Plus- und Pro-Nutzern so aussehen, als sei die Standardeinstellung „Power“ in ChatGPT Work von „GPT-6.1 Sol Light“ auf „GPT-6.1 Terra Medium“ gewechselt. Wenn sich die Antworten anders als gewohnt anfühlen, prüfen Sie, welches Modell angezeigt wird.
• Auch in Codex lässt es sich auswählen. Die Codex CLI hat GPT-6.1 Terra in Version 0.165.0 (28. Oktober) in ihre Modellliste aufgenommen.

Quellen: OpenAIs ChatGPT-Versionshinweise (Eintrag vom 26. Oktober 2026) und Codex 0.165.0. Inferenz-Residency in den VAE wird nicht unterstützt (Versionshinweise).

Wie sich die Nutzungslimits zwischen den ChatGPT-Tarifen unterscheiden, erfahren Sie in „ChatGPT Pro 100, 200 und 500 im Vergleich“.

6. Sicherheit

OpenAI gab bekannt, dass GPT-6.1 Terra in der Kategorie Cybersicherheit seines Sicherheitsrahmens (des Preparedness Framework) die Schwelle „Critical“ erreicht hat. Deshalb kommen dieselben Schutzmaßnahmen zum Einsatz, die für GPT-6 Astra entwickelt wurden. OpenAI gibt außerdem an, dass es im Vergleich zu GPT-5.6 Terra eher innerhalb des Rahmens bleibt, in dem es arbeiten soll, Einschränkungen, die seine Arbeit blockieren, ehrlicher meldet und widerstandsfähiger gegen bösartige Anweisungen (Prompt-Injection) ist. Details stehen in OpenAIs System Card.

Fazit

FAQ

F. Was kostet die API von GPT-6.1 Terra?

A. Pro Million Token: 1 $ Eingabe, 0,05 $ gecachte Eingabe und 5 $ Ausgabe. Batch und Flex kosten die Hälfte, Fast das 2-Fache. Bei einer Eingabe über 272.000 Token kosten Eingabe und Cache der gesamten Anfrage das 2-Fache und die Ausgabe das 1,5-Fache.

F. Soll ich GPT-6.1 Sol oder Terra nutzen?

A. Nutzen Sie Terra für routinemäßige Arbeitsaufgaben wie Dokumentenverarbeitung in großer Menge und Sol für schwieriges Coding oder Arbeit, bei der die Computerbedienung im Mittelpunkt steht. In OpenAIs Messungen schlug Terra Sol im Benchmark für Arbeitsaufgaben, während Sol in den Benchmarks für Terminal-Coding und Computerbedienung höhere Werte erzielte. Terras Stückpreis ist halb so hoch.

F. Ist es besser als Claude Opus 5.5?

A. In den beiden Benchmarks, die OpenAI aufgenommen hat, erzielt Opus 5.5 höhere Werte, während Terra deutlich weniger kostet (die Kosten von Opus 5.5 im Benchmark für wissenschaftlichen Code sind eine Schätzung von OpenAI). Im Benchmark für Arbeitsaufgaben erreichte Opus 5.5 63,2 % (8,82 $ pro Aufgabe) und Terra 60,0 % (1,01 $).

F. Kann ich es im kostenlosen ChatGPT-Tarif nutzen?

A. Die Ankündigung und die Versionshinweise nennen Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu; Free ist nicht dabei. Auch in den Nutzungsstufen der API ist Free als „not supported“ (nicht unterstützt) aufgeführt.

F. Sollte ich von GPT-5.6 Terra umsteigen?

A. Der Stückpreis ist halbiert, und in OpenAIs Messungen schlägt es GPT-5.6 Terra in allen fünf Benchmarks, in denen GPT-5.6 Terra vorkommt. Es gibt also kaum einen Grund, nicht umzusteigen. Ändern Sie in der API den Modellnamen auf gpt-6.1-terra und prüfen Sie den Standard-Reasoning-Aufwand (medium) sowie den Umstand, dass Tool-Aufrufe die Responses API voraussetzen. Zur vorherigen Generation siehe „unseren Leitfaden zu GPT-5.6“.

Änderungsprotokoll

• 28. Oktober 2026 Erstveröffentlichung. Verfasst nach Prüfung von OpenAIs Ankündigung (26. Oktober) und den Werten ihrer Diagramme, der API-Modellseite und der ChatGPT-Versionshinweise.

Quellen

• OpenAI: Introducing GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Terra (API), Models, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, ChatGPT-Versionshinweise, Codex 0.165.0
• Anthropic (Vergleichspreise): Pricing