GPT-6.1 Terra क्या है? दाम, परफ़ॉर्मेंस, Sol, Astra व Claude से तुलना

GPT-6.1 Terra वह मिड-टियर मॉडल है जिसे OpenAI ने 26 अक्टूबर 2026 को रिलीज़ किया। इसकी API क़ीमत इनपुट के लिए $1 और आउटपुट के लिए $5 (प्रति 10 लाख टोकन) है, यानी GPT-6.1 Sol की आधी। OpenAI की अपनी टेस्टिंग में, पेशेवर काम का अनुकरण करने वाले एक बेंचमार्क पर यह ऊपरी टियर के GPT-6 Astra के बराबर रहा। दूसरी ओर, सिर्फ़ कंप्यूटर इस्तेमाल को मापने वाले बेंचमार्क और एक कठिन कोडिंग बेंचमार्क पर GPT-6.1 Sol और GPT-6 Astra ने ज़्यादा स्कोर किया, और OpenAI ख़ुद अब भी कठिन कोडिंग के लिए Sol और Astra की ही सलाह देता है। लेखन के बारे में OpenAI कहता है कि यह ज़्यादा साफ़ और स्वाभाविक हो गया है, लेकिन उसने कोई बेंचमार्क आँकड़े प्रकाशित नहीं किए। OpenAI की घोषणा और मॉडल पेजों के मूल पाठ के आधार पर (28 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया), यह लेख क़ीमत, परफ़ॉर्मेंस और इसे कहाँ इस्तेमाल किया जा सकता है, यह बताता है, साथ ही यह भी कि इसके, Sol, Astra और Claude के बीच कैसे चुनें।

1. GPT-6.1 Terra की जगह कहाँ है

OpenAI के मुख्य API मॉडल ऊपर से नीचे चार टियर में आते हैं: Astra, Sol, Terra और Luna। Terra ऊपर से तीसरे नंबर पर है और GPT-5.6 Terra का उत्तराधिकारी है। अपने मॉडल पेज पर OpenAI इसे "विज़ुअल रीज़निंग, सटीक कंप्यूटर इस्तेमाल और साफ़, स्वाभाविक लेखन के लिए एक तेज़, कुशल मॉडल" बताता है।

स्रोत: OpenAI का मॉडल पेज और हर मॉडल का पेज (28 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)। चारों का कॉन्टेक्स्ट विंडो लगभग 10.5 लाख टोकन और अधिकतम आउटपुट 1,28,000 टोकन है।

1 जून 2026 के नॉलेज कटऑफ़ के साथ यह चारों में सबसे नया है। Luna की तरह, इसमें रीज़निंग एफ़र्ट "none" (बिना रीज़निंग) से शुरू करके चुना जा सकता है। यह टेक्स्ट और इमेज इनपुट लेता है, लेकिन ऑडियो या वीडियो नहीं। यह फ़ाइन-ट्यूनिंग को सपोर्ट नहीं करता।

ध्यान दें कि API मॉडल सूची के सबसे ऊपर दी गई सलाह में अब भी लिखा है: "अगर आपको पक्का नहीं पता कि कहाँ से शुरू करें, तो GPT-6 Astra इस्तेमाल करें, जो जटिल रीज़निंग और कोडिंग के लिए हमारा फ़्लैगशिप मॉडल है। समझ और लागत में संतुलन के लिए GPT-6.1 Sol चुनें, या लागत के प्रति संवेदनशील, बड़ी मात्रा वाले वर्कलोड के लिए GPT-6 Luna।" Terra उस वाक्य में शामिल नहीं है (28 अक्टूबर तक)। उसी पेज पर मुख्य मॉडलों की सूची में Terra चौथी एंट्री के रूप में दिखता है।

2. क़ीमत

अमेरिकी डॉलर प्रति 10 लाख टोकन। स्रोत: OpenAI के GPT-6.1 Terra और GPT-6.1 Sol पेज (28 अक्टूबर 2026 को जाँचे गए)। तय रीजन में प्रोसेसिंग 10% महँगी है।

यूनिट क़ीमतें GPT-6.1 Sol और पिछले GPT-5.6 Terra की ठीक आधी हैं। Claude से तुलना करें, तो यह Sonnet 5.5 (इनपुट $2, आउटपुट $10) की आधी और Opus 5.5 ($4, $20) की एक-चौथाई है। हालाँकि, कोई काम कितने टोकन ख़र्च करता है यह मॉडल और रीज़निंग एफ़र्ट के हिसाब से बदलता है, इसलिए असल लागत की तुलना के लिए अगले सेक्शन के "प्रति टास्क लागत" वाले आँकड़े ज़्यादा भरोसेमंद हैं।

3. परफ़ॉर्मेंस: कहाँ मज़बूत, कहाँ कमज़ोर

OpenAI की घोषणा में छह चार्ट हैं, जो हर रीज़निंग एफ़र्ट पर हर मॉडल का स्कोर और प्रति टास्क लागत दिखाते हैं। यहाँ हम हर मॉडल का उसकी सबसे ऊँची सेटिंग (max) वाला मान दे रहे हैं। ये सभी OpenAI ने मापे हैं, किसी तीसरे पक्ष ने नहीं।

हर मॉडल के max रीज़निंग एफ़र्ट पर मान। छोटे आँकड़े प्रति टास्क लागत (USD) हैं। स्रोत: OpenAI की "Introducing GPT-6.1 Terra" के चार्ट (28 अक्टूबर 2026 को जाँचे गए)। Claude वाले कॉलम में सिर्फ़ वे मॉडल हैं जिन्हें OpenAI ने अपने चार्ट में रखा: Opus 5.5 सिर्फ़ दो बेंचमार्क में दिखता है, और Sonnet 5.5 सिर्फ़ दो दूसरे बेंचमार्क में। Opus 5.5 के लिए सिर्फ़ एक max डेटा पॉइंट दिखाया गया है; Terminal-Bench-Science पर Opus 5.5 के लिए लेजेंड में "with fallback" लिखा है, और उसकी लागत OpenAI का अनुमान है (घोषणा के मुख्य पाठ से)। OSWorld 2.1 के मान ऑफ़लाइन सेट के हैं। तथ्यात्मक ग़लतियाँ OpenAI का आंतरिक मूल्यांकन है, जिसमें ग़लतियाँ निकलवाने के लिए बनाए गए प्रॉम्प्ट इस्तेमाल होते हैं।

तीन बातें सबसे अलग दिखती हैं।

(1) कामकाजी टास्क में यह ऊपरी टियर के मॉडलों के बराबर है। Agents' Last Exam ऐसे पेशेवर टास्क मापता है, जैसे आर्किटेक्चरल ड्रॉइंग से 3D मॉडल बनाना या किसी फ़िल्म को शॉट-दर-शॉट देखकर लॉग तैयार करना। max पर Terra ने 60.0% स्कोर किया, जो 6.1 Sol (58.6%) और 6 Astra (59.3%) से ऊपर है। medium रीज़निंग एफ़र्ट पर भी इसने 57.6% स्कोर किया, जो medium पर Astra के बराबर है, और वह भी $0.29 प्रति टास्क की लागत पर (Astra: $4.82)। Opus 5.5 का स्कोर 63.2% के साथ ज़्यादा है, लेकिन उसकी लागत लगभग 9 गुना है।

(2) कोडिंग और कंप्यूटर इस्तेमाल में ऊपरी टियर के मॉडल आगे हैं। Terminal-Bench 4.0 एक कोडिंग बेंचमार्क है, जिसमें मॉडल टर्मिनल कमांड से समस्याएँ ठीक करता है। max पर Terra ने 50.3% स्कोर किया, जो पिछले Terra (21.5%) के दोगुने से भी ज़्यादा है, लेकिन यह 6.1 Sol (55.9%) और 6 Astra (58.2%) से पीछे है। OpenAI यह भी कहता है कि सबसे जटिल कोडिंग टास्क के लिए GPT-6.1 Sol और GPT-6 Astra ही ज़्यादा उपयुक्त बने हुए हैं। सिर्फ़ कंप्यूटर इस्तेमाल मापने वाले OSWorld 2.1 पर 6.1 Sol ने max पर 78.0% ($1.15 प्रति टास्क) स्कोर किया और लगभग उसी लागत पर Terra के 74.2% ($1.19) को पीछे छोड़ा, और medium व low पर भी Sol आगे रहा। OpenAI ने अपने चार्ट में जिस Claude Sonnet 5.5 को शामिल किया, उसने Terminal-Bench 4.0 पर 70.6% और OSWorld पर 83.9% स्कोर किया, जो दोनों पर तालिका के सबसे ऊँचे मान हैं (Terra की लगभग 5 से 6 गुना लागत पर)।

अपवाद वैज्ञानिक कोड बेंचमार्क (Terminal-Bench-Science) है, जहाँ Terra ने max पर 58.3% स्कोर किया और कम लागत पर 6.1 Sol (57.0%) को पीछे छोड़ा। फिर भी यह 6 Astra (68.1%) और Opus 5.5 (63.3%) से पीछे है।

(3) ग़लतियाँ काफ़ी घटीं। ग़लतियाँ निकलवाने के लिए बनाए गए सवालों पर, low रीज़निंग पर ग़लती की दर पिछले Terra के 53.6% से घटकर 16.7% रह गई। max पर यह 4.3% है, जो 6.1 Sol (4.4%) और 6 Astra (4.2%) के लगभग बराबर है। इमेज समझने (MMMU-Pro) में इसने 85.5% स्कोर किया, जो Sol और Astra से लगभग 1 पॉइंट के भीतर है।

4. Terra, Sol, Astra या Claude: कौन-सा इस्तेमाल करें

OpenAI के मापों को जस का तस मानें, तो फ़ैसला करने वाली बातें हैं "काम किस तरह का है" और "हर रन पर आप कितना ख़र्च कर सकते हैं"।

• दस्तावेज़, ईमेल और स्प्रेडशीट प्रोसेस करने जैसे रोज़मर्रा के कामकाजी टास्क बड़ी मात्रा में चलाने के लिए: Terra कामकाजी टास्क वाले बेंचमार्क (Agents' Last Exam) पर यह शीर्ष मॉडलों के साथ खड़ा है, और max पर इसकी प्रति टास्क लागत Sol की लगभग आधी और Astra की लगभग सातवाँ हिस्सा है। OpenAI की घोषणा आने वाले इनवॉइस पढ़कर उन्हें अकाउंटिंग सॉफ़्टवेयर में दर्ज करने का उदाहरण देती है।
• कंप्यूटर इस्तेमाल पर केंद्रित काम: 6.1 Sol OSWorld 2.1 पर Sol ने लगभग उसी लागत पर ज़्यादा स्कोर किया। Sol का मॉडल पेज भी कहता है कि जटिल कोडिंग, कंप्यूटर इस्तेमाल और पेशेवर काम के लिए Sol इस्तेमाल करें।
• कठिन कोडिंग और बड़े बदलाव: 6.1 Sol या 6 Astra टर्मिनल कोडिंग बेंचमार्क पर दोनों Terra से ज़्यादा स्कोर करते हैं। OpenAI ख़ुद भी यही बँटवारा सुझाता है।
• वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और सबसे कठिन समस्याएँ: 6 Astra Terminal-Bench-Science पर Astra का स्कोर 68.1% के साथ सबसे ऊँचा रहा। इसकी लागत Terra की लगभग 6 गुना है।
• अगर आप Claude इस्तेमाल करते हैं OpenAI के चार्ट में, कामकाजी टास्क पर Opus 5.5 ने Terra से लगभग 3 पॉइंट ज़्यादा स्कोर किया, और कोडिंग व कंप्यूटर इस्तेमाल पर Sonnet 5.5 का स्कोर सबसे ऊँचा रहा। दोनों Terra से महँगे हैं। फिर भी ध्यान रखें कि यह तुलना OpenAI के चुने हुए बेंचमार्क और सेटिंग्स पर आधारित है। Claude की तरफ़ से तुलना के लिए "Claude Sonnet 5.5: परफ़ॉर्मेंस और क़ीमत" और "Claude Opus 5.5: परफ़ॉर्मेंस और क़ीमत" देखें।

अगर आप Sol और Terra के बीच तय नहीं कर पा रहे, तो सबसे भरोसेमंद तरीक़ा है एक ही टास्क दोनों पर कुछ बार चलाना और स्कोर नहीं, बल्कि "आउटपुट में कितना सुधार करना पड़ता है" और बिल की तुलना करना। बेंचमार्क के आँकड़े उस बेंचमार्क पर उन सेटिंग्स के साथ मापे गए मान हैं। पिछली पीढ़ी से अंतर के लिए "GPT-6.1 Sol बनाम GPT-6 Sol" और "GPT-6 Astra पर हमारी गाइड" भी देखें।

5. ChatGPT और Codex में इस्तेमाल

ChatGPT में आप ChatGPT Work और Codex की मॉडल सूची से GPT-6.1 Terra चुन सकते हैं। घोषणा में Plus, Pro, Enterprise और Edu को पात्र बताया गया है, और ChatGPT रिलीज़ नोट्स (26 अक्टूबर) में Business भी शामिल है। इसे अकाउंट्स पर धीरे-धीरे रोल आउट किया जा रहा है, और आपके प्लान, क्षेत्र या वर्कस्पेस सेटिंग्स के हिसाब से यह उपलब्ध न भी हो।

• उपयोग सीमाएँ ख़ुद नहीं बदलीं। रिलीज़ नोट्स कहते हैं कि "प्लान की कुल उपयोग सीमाएँ नहीं बदली हैं"। इसके ऊपर, घोषणा कहती है कि उन्हीं सीमाओं में आप GPT-5.6 Terra की तुलना में ज़्यादा काम, और 6.1 Sol या 6 Astra की तुलना में कहीं ज़्यादा काम कर सकते हैं।
• आपका डिफ़ॉल्ट मॉडल बदल सकता है। रिलीज़ नोट्स के मुताबिक़, कुछ Plus और Pro उपयोगकर्ताओं को ChatGPT Work की डिफ़ॉल्ट "Power" सेटिंग "GPT-6.1 Sol Light" से बदलकर "GPT-6.1 Terra Medium" हुई दिख सकती है। अगर जवाब सामान्य से अलग लगें, तो देखें कि कौन-सा मॉडल दिखाया जा रहा है।
• Codex में भी इसे चुना जा सकता है। Codex CLI ने 0.165.0 (28 अक्टूबर) में अपनी मॉडल सूची में GPT-6.1 Terra जोड़ा।

स्रोत: OpenAI के ChatGPT रिलीज़ नोट्स (26 अक्टूबर 2026 की एंट्री) और Codex 0.165.0। UAE इन्फ़रेंस रेज़िडेंसी सपोर्ट नहीं है (रिलीज़ नोट्स)।

ChatGPT प्लानों में उपयोग सीमाएँ कैसे अलग हैं, इसके लिए "ChatGPT Pro 100, 200 और 500 की तुलना" देखें।

6. सुरक्षा

OpenAI ने घोषणा की कि GPT-6.1 Terra अपने सुरक्षा फ़्रेमवर्क (Preparedness Framework) की साइबर सुरक्षा श्रेणी में "Critical" सीमा तक पहुँच गया। इसी वजह से इसमें वही सुरक्षा उपाय इस्तेमाल होते हैं जो GPT-6 Astra के लिए बनाए गए थे। OpenAI यह भी कहता है कि GPT-5.6 Terra की तुलना में इसके उसी दायरे में रहने की संभावना ज़्यादा है जिसमें काम करने को कहा गया हो, और यह अपने काम में रुकावट डालने वाली बाधाओं के बारे में ईमानदारी से बताता है, और दुर्भावनापूर्ण निर्देशों (प्रॉम्प्ट इंजेक्शन) के प्रति ज़्यादा प्रतिरोधी है। विवरण OpenAI के System Card में है।

सारांश

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

प्र. GPT-6.1 Terra API की क़ीमत कितनी है?

उ. प्रति 10 लाख टोकन: इनपुट $1, कैश्ड इनपुट $0.05 और आउटपुट $5। Batch और Flex आधी क़ीमत पर हैं, और Fast 2 गुना। 2,72,000 टोकन से ज़्यादा इनपुट पर पूरे अनुरोध का इनपुट और कैश 2 गुना और आउटपुट 1.5 गुना लगता है।

प्र. GPT-6.1 Sol इस्तेमाल करूँ या Terra?

उ. दस्तावेज़ प्रोसेसिंग जैसे रोज़मर्रा के कामकाजी टास्क बड़ी मात्रा में चलाने के लिए Terra, और कठिन कोडिंग या कंप्यूटर इस्तेमाल पर केंद्रित काम के लिए Sol इस्तेमाल करें। OpenAI के मापों में कामकाजी टास्क वाले बेंचमार्क पर Terra ने Sol को पीछे छोड़ा, जबकि टर्मिनल कोडिंग और कंप्यूटर इस्तेमाल वाले बेंचमार्क पर Sol ने ज़्यादा स्कोर किया। Terra की यूनिट क़ीमत आधी है।

प्र. क्या यह Claude Opus 5.5 से बेहतर है?

उ. OpenAI ने जिन दो बेंचमार्क में इसे शामिल किया, उन पर Opus 5.5 का स्कोर ज़्यादा है, जबकि Terra की लागत काफ़ी कम है (वैज्ञानिक कोड बेंचमार्क पर Opus 5.5 की लागत OpenAI का अनुमान है)। कामकाजी टास्क वाले बेंचमार्क पर Opus 5.5 ने 63.2% ($8.82 प्रति टास्क) और Terra ने 60.0% ($1.01) स्कोर किया।

प्र. क्या इसे ChatGPT के फ़्री प्लान में इस्तेमाल कर सकते हैं?

उ. घोषणा और रिलीज़ नोट्स में Plus, Pro, Business, Enterprise और Edu शामिल हैं; Free शामिल नहीं है। API यूसेज टियर में भी Free को "not supported" बताया गया है।

प्र. क्या GPT-5.6 Terra से स्विच करना चाहिए?

उ. यूनिट क़ीमत आधी हो गई है, और OpenAI के मापों में यह उन सभी पाँच बेंचमार्क पर GPT-5.6 Terra से आगे है जिनमें GPT-5.6 Terra दिखता है, इसलिए स्विच न करने की वजह कम ही है। API में मॉडल का नाम बदलकर gpt-6.1-terra करें, और डिफ़ॉल्ट रीज़निंग एफ़र्ट (medium) तथा यह बात जाँच लें कि टूल कॉलिंग के लिए Responses API ज़रूरी है। पिछली पीढ़ी के लिए "GPT-5.6 पर हमारी गाइड" देखें।

अपडेट लॉग

• 28 अक्टूबर 2026 पहली बार प्रकाशित। OpenAI की घोषणा (26 अक्टूबर) और उसके चार्ट के मान, API मॉडल पेज और ChatGPT रिलीज़ नोट्स जाँचने के बाद लिखा गया।

स्रोत

• OpenAI: Introducing GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Terra (API), Models, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, ChatGPT रिलीज़ नोट्स, Codex 0.165.0
• Anthropic (तुलना वाली क़ीमतें): क़ीमतें