SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

GPT-6.1 Terra: OpenAI tnie cenę o połowę, ale w terminalu oblewa co drugie zadanie

OpenAI wypuściło GPT-6.1 Terra, model ze środka oferty, który w API kosztuje 1 dolara za milion tokenów na wejściu i 5 na wyjściu, czyli o połowę mniej niż poprzednia Terra. W teście OSWorld 2.1 osiąga 74,2% za 1,19 dolara na zadanie, a prowadzący Claude Sonnet 5.5 ma 83,9%, ale kosztuje prawie pięć razy więcej. W Terminal-Bench Terra rozwiązuje jednak tylko 50,3% zadań, a wszystkie wyniki policzyło samo OpenAI, więc przed przesiadką warto sprawdzić ją na własnych, rutynowych zadaniach.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

GPT-6.1 Terra: OpenAI tnie cenę o połowę, ale w terminalu oblewa co drugie zadanie
Ilustrację przygotowała AI.

OpenAI wypuściło pod koniec października GPT-6.1 Terra i tym razem w ogłoszeniu najgłośniej mówi nie o tym, ile nowy model potrafi, tylko o tym, ile kosztuje jedno wykonane zadanie. Terra zastępuje GPT-5.6 Terra i stoi pośrodku oferty, między najtańszą Luną a mocniejszymi Solem i Astrą. W API kosztuje 1 dolara za milion tokenów na wejściu i 5 dolarów na wyjściu, czyli o połowę mniej niż poprzednia Terra i niż GPT-6.1 Sol. Uważam, że to poważny kandydat na domyślny model do rutynowej pracy agenta w terminalu, tyle że wszystkie liczby, które mają to udowodnić, policzyło samo OpenAI, a w trudnym teście terminalowym Terra wciąż oblewa mniej więcej co drugie zadanie.

Model, który ma klikać za ciebie

Sam ustawiasz poziom wysiłku, od którego zależy, jak długo Terra zastanawia się przed odpowiedzią. Im wyższy poziom, tym lepszy wynik, ale też tym więcej zużytych tokenów i wyższy rachunek, bo model przechodzi wtedy przez kilka kroków namysłu. OpenAI szykowało Terrę przede wszystkim do obsługi komputera, czyli do sytuacji, w której model sam patrzy na ekran, klika i wypełnia pola w zwykłych aplikacjach.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

GPT-6 Sol i Luna: o połowę taniej w API, z wynikami dobranymi przez OpenAI
Model / Badania

GPT-6 Sol i Luna: o połowę taniej w API, z wynikami dobranymi przez OpenAI

4 min

OpenAI obniżyło o połowę ceny GPT-6 Sol i Luny w API: Sol kosztuje 2 dolary zamiast 4 za milion tokenów wejściowych i 10 zamiast 20 za wyjściowe, choć punktem odniesienia są promocyjne ceny GPT-5.6. Ważniejsza jest zmiana w pamięci podręcznej promptów, bo przełączanie poziomu rozumowania i narzędzi nie kasuje już zapamiętanego kontekstu, a GitHub zmniejszył w Copilocie o ponad połowę udział tokenów liczonych od zera. W DeepSWE Sol rozwiązuje 68,8% zadań o około 80% taniej niż Claude Fable 5, ale porównania OpenAI dobrało samo, więc koszt warto zmierzyć na własnym kodzie.

GPT-6 Sol i Luna: OpenAI tnie ceny o połowę, ale liczyć trzeba koszt zadania
Model / Badania

GPT-6 Sol i Luna: OpenAI tnie ceny o połowę, ale liczyć trzeba koszt zadania

4 min

OpenAI wypuściło 22 września modele GPT-6 Sol i Luna o połowę tańsze od poprzedników, ale przy agencie programistycznym liczy się koszt całego zadania, a nie cena tokenu. Sol zdobywa 68,8% na DeepSWE, teście agentów naprawiających prawdziwe repozytoria, czyli niewiele mniej niż Claude Fable 5 przy rachunku niższym o około 80%. Niezależne pomiary studzą jednak entuzjazm, bo Artificial Analysis daje Solowi 48 punktów wobec 58 dla Claude Opus 5.5, a tańszy DeepSeek V4.1 Flash wyprzedza Lunę w programowaniu.

Ta sama cena za token, mocniejszy model: co naprawdę tanieje w GPT-6.1 Sol
Model / Badania

Ta sama cena za token, mocniejszy model: co naprawdę tanieje w GPT-6.1 Sol

4 min

GPT-6.1 Sol, który OpenAI pokazało 30 września, kosztuje w API tyle co poprzednik, czyli 2 dolary za milion tokenów wejścia i 10 dolarów za milion wyjścia, a w teście DeepSWE dorównuje Astrze przy niższym ustawieniu rozumowania. Naprawdę tanieje tylko wejście z pamięci podręcznej, które spadło o połowę, do 0,10 dolara za milion, co przy agencie wielokrotnie wysyłającym kontekst repozytorium waży więcej niż benchmarki. Trzeba uważać na dwukrotnie droższe wejście powyżej 272 tysięcy tokenów i na to, że narzędzia działają tylko przez Responses API.